Разработчик представил XViral — open-source инструмент на Python, который использует LLM для локального моделирования алгоритма ранжирования контента X. Цель проекта — понять, как платформа оценивает тексты, прежде чем они попадут на сервер, и проверить распространенные представления о работе таких систем.
Алгоритм оценки контента
Создатель XViral столкнулся с задачей эмуляции “черных ящиков” — промпт-параметров контент-судей Grok, которые X не раскрыл, но предоставил схемы ввода-вывода. Для этого был использован локальный LLM-цикл, который имитирует работу судей согласно заданным схемам.
Ключевые особенности алгоритма, выявленные симулятором:
| Punkt | Detail |
|---|---|
| Slop Score | Алгоритм оценивает не только ключевые слова, но и использует vision-language модели для присвоения целочисленного “slop_score” (оценка повторяющихся структур) и “quality_score” (порог “banger”). |
| Штрафы за негатив | Система предусматривает значительные штрафы за негативные сигналы. Например, один пользовательский репорт может снизить рейтинг поста на -369, что полностью нивелирует эффект от 0.5 за стандартный лайк. |
| Девятнадцать метрик вовлеченности | Алгоритм анализирует вовлеченность по 19 различным предсказательным моделям (ответы, длительность просмотра, скрытие контента и т.д.) перед агрегацией итогового “For You” скора. |
Обсуждение и дальнейшие шаги
Проект XViral открыт для сообщества. Разработчик предлагает исследовать архитектуру симулятора, запускать собственные тексты через локальный конвейер оценки или адаптировать логику эмуляции LLM-судей для других платформ. Возникает вопрос о методах калибровки весов модели для соответствия реальному распределению оценок.
Источник: Reddit r/artificial
Верификация: github.blog