马斯克开源X算法揭秘:让AI讨厌一次,你的账号可能就废了! 你有没有觉得,现在的App像是“偷看”了你的脑子?刚想看什么,下一屏全是相关内容。谜底现在揭开了:马斯克直接把 X(原推特)的推荐算法开源了,而且直接删掉了所有“人写的判断规则”。 这次开源给所有创作者和运营人敲响了警钟,以前那套玩关键词、堆标签的逻辑,正在被淘汰。 👇 这里的 3 个底层逻辑,决定了你未来的流量生死: 1. 别只顾着讨好,AI 更在意“不被讨厌” 以前我们只盯着点赞和转发,但在新的 Grok 模型里,负向行为的权重极高。如果你被用户点了“不感兴趣”、拉黑或屏蔽,系统会记很久。AI 不是在事后过滤,而是提前预测用户会不会讨厌你。让用户讨厌一次的代价,远比你想象的要大。 2. 告别“私域壁垒”,陌生人与粉丝同台竞技 X 的 Phoenix 模型非常残酷但也公平:关注列表的内容没有特权,陌生人的爆款也不会被压制。它们被放在同一个赛道里统一算分、统一排序。这意味着,新人完全有机会通过优质内容一夜爆红,因为每一条内容都是“独立考试”,不会被大号挤掉。 3. 关键词时代终结,GEO(行为时代)降临 过去做 SEO 拼的是关键词密度,但在 AI 眼里,它根本不关心你写没写某个词。它只预测一件事:你的内容,会不会引发用户的下一步行为?(停留、回复、引用、争论)。 💡 破局建议: 未来的好内容,结构要为“模型理解”而写,逻辑必须清晰;内容要制造“行为空间”,不要只灌输结论,要留下让用户反应的“钩子”。 记住,推荐系统已经不再猜你想看什么了,它在预测你会做什么。如果你还用十年前的思路做内容,迟早会被这套系统悄无声息地淘汰。#推荐算法揭秘 #马斯克 #GEO流量新红利 #内容创作者必看 #推荐算法
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刚刚刷到一个大新闻:马斯克把X平台(原推特)的“推送算法”完全开源了,代码全公开在GitHub上,还承诺每4周更新一次。简单说,就是把你每天刷到啥、广告为啥推给你的“底层规则”摊开给所有人看。 这事儿挺有意思的。以前我们总在猜:为啥发的东西没人看?为啥总刷到不喜欢的视频?感觉像在玩一个没有说明书的游戏。 现在,规则手册突然公开了。这意味着: ✅ 普通创作者有机会更懂平台逻辑,靠实力而非玄学 ✅ 信息推荐可能变得更透明,减少“信息茧房” ✅ 流量竞争或许会更公平——真诚的内容,终于不用怕被埋没 马斯克还挺敢说,直接承认“我们的算法很垃圾”。但我觉得,敢把不完美的东西亮出来让大家一起改进,这本身就很酷。 这背后好像有一种新趋势:真正的竞争力,不再是藏着掖着的“秘方”,而是构建开放生态的能力。从特斯拉公开专利,到SpaceX降低太空成本,再到这次开源算法——真正的护城河,可能恰恰是“不怕被看”。 对我们普通人来说,这或许在悄悄提醒: ✨ 无论在哪个平台,真诚的内容终会找到它的观众 ✨ 理解规则,但不必被规则绑架 ✨ 在越来越透明的世界里,真实可能成为最稀缺的资产 突然想起胖东来,不靠复杂算法,就靠真货实价、对员工好、对顾客真,反而赢得了人心。也许未来的好时代,真的属于那些认真做事、真诚待人的人。 你怎么看?你希望社交平台的算法更透明吗? #科技观察 #算法透明化 #内容创作 #未来趋势 #马斯克开源
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【深度学习】使用RetinaNet+X101-32x4d_F 项目源码和数据集来源:http://www.visionstudios.ltd/ 项目源码和数据集来源:http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 本视频内演示的项目用到的数据集名为'tea leaf cutting machine',版本为v2,创建于2022年12月12日。该视频内演示的项目用到的数据集由http://www.visionstudios.ltd/ 平台用户提供,采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可证授权。视频内演示的项目用到的数据集共包含871张图像,所有图像均已进行预处理,包括自动调整像素方向(并剥离EXIF方向信息)以及将图像尺寸调整为640x640像素(拉伸方式)。为增强数据多样性,对每张源图像应用了椒盐噪声增强(影响10%的像素)以及随机亮度调整(-40%至+40%)。视频内演示的项目用到的数据集采用YOLOv8格式标注,仅包含一个类别,即茶芽(标注为'0')。视频内演示的项目用到的数据集已划分为训练集、验证集和测试集三部分,适用于目标检测任务,特别是针对茶芽的检测与识别应用。该视频内演示的项目用到的数据集可用于训练计算机视觉模型,以实现自动化茶芽检测,为茶叶种植和加工过程中的智能化管理提供技术支持。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
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