马斯克正式公开推特（X）算法：承认算法很蠢，需大幅改进
https://twitter.com/i/status/2013482798884233622
https://twitter.com/i/status/2013471689087086804
内含向用户推荐自然帖子和广告帖子的所有代码，承诺进行每月一次的持续开源并附有详细的开发者说明。
开源地址：
https://github.com/xai-org/x-algorith
两年前X就开源过部分算法，但那次之后就没有什么下文了。这一次可以看出马斯克的决心很大，也算部分回应了欧盟的《数字服务法案》，但开源的效果和力度还未知，有待更多的解读和参与。
https://twitter.com/i/status/2013471689087086804
内含向用户推荐自然帖子和广告帖子的所有代码，承诺进行每月一次的持续开源并附有详细的开发者说明。
开源地址：
https://github.com/xai-org/x-algorith
两年前X就开源过部分算法，但那次之后就没有什么下文了。这一次可以看出马斯克的决心很大，也算部分回应了欧盟的《数字服务法案》，但开源的效果和力度还未知，有待更多的解读和参与。
11 个评论
data science是一门很有意思的学问
曾经我还学过 就是做数据分析
根据amazon公开的用户评分做推送预测
当然不意外的是 最终得到高分推送的商品都是热销商品
既然如此 我当时也问过我教授
那就直接根据用户购买习惯做侧写 然后根据用户划分来直接推送热销商品不就好了
还问了 通过data science复杂的数学模型得到的推算准确性与直接推送热销商品的准确率差多少
教授回答大概比直接推送热销准确10～20%多
当然推送本身就是无法做到100％精准的 是需要误差的
data science要解决的新用户与新商品的问题
如上 一个用户或者商品没有评分与偏好的情况下 如何对这些冷商品进行推送预测？
至于推特的推送算法是什么 我不太确定 因为很大问题是管理层决策而不是工程师的算法设计
就好像管理层决定语言模型针对什么内容进行输出审查 而不是工程师决定对什么内容屏蔽
很多看似是工程师的设计缺陷 大概率是管理层在那边提出扯淡的纲领 工程师不得不把这些理念给具象化的体现
曾经我还学过 就是做数据分析
根据amazon公开的用户评分做推送预测
当然不意外的是 最终得到高分推送的商品都是热销商品
既然如此 我当时也问过我教授
那就直接根据用户购买习惯做侧写 然后根据用户划分来直接推送热销商品不就好了
还问了 通过data science复杂的数学模型得到的推算准确性与直接推送热销商品的准确率差多少
教授回答大概比直接推送热销准确10～20%多
当然推送本身就是无法做到100％精准的 是需要误差的
data science要解决的新用户与新商品的问题
如上 一个用户或者商品没有评分与偏好的情况下 如何对这些冷商品进行推送预测？
至于推特的推送算法是什么 我不太确定 因为很大问题是管理层决策而不是工程师的算法设计
就好像管理层决定语言模型针对什么内容进行输出审查 而不是工程师决定对什么内容屏蔽
很多看似是工程师的设计缺陷 大概率是管理层在那边提出扯淡的纲领 工程师不得不把这些理念给具象化的体现
