🧩 它到底是干嘛的？
这个算法就是在 X 上生成「为你推荐」信息流的核心系统。简单说，它决定了你打开 X 时，首页看到的帖子是哪些、排在什么顺序。

🚀 工作流程（用生活比喻）
收集候选帖子

网络内（Thunder）：你关注的人发的内容。

网络外（Phoenix）：你没关注的人，但系统觉得你可能感兴趣的内容。

补充信息（Hydration）
给这些帖子加上更多细节，比如作者是谁、有没有图片或视频。

过滤（Filtering）
把重复的、太旧的、你自己发的、你屏蔽过的作者的内容都去掉。

打分（Scoring）
用一个叫 Phoenix 的 Transformer 模型（基于 Grok 技术）来预测你对每个帖子的反应，比如：

点赞的概率

回复的概率

转发的概率

点击的概率
…甚至包括「不感兴趣」「屏蔽」的概率。

然后把这些概率加权合成一个总分。

排序和挑选（Selection）
按分数从高到低排序，选出前几条作为推荐。

最后检查（Post-Selection Filtering）
把垃圾信息、暴力内容等再过滤掉，确保安全。

🎓 学生能理解的类比
想象你是班级里的「推荐小助手」：

你先收集同学们写的作文（关注的人）和其他班的作文（没关注的人）。

你会过滤掉重复的、过时的、老师禁止的内容。

然后你根据「大家可能会喜欢」来打分，比如：这篇作文有趣的概率、大家会转发的概率。

最后你挑出分数最高的几篇，放到「推荐作文榜单」里