正如首席执行官埃隆-马斯克多次承诺的那样，Twitter已经向公众开放了部分源代码，包括它用来在用户时间线上推荐推文的算法。在GitHub上，Twitter发布了两个代码库，其中包含使社交网络运转的许多部分的代码，包括Twitter用来控制用户在"给你的时间线"上看到的推文的机制。

在一篇博文中，Twitter将此举描述为"提高透明度的第一步"，同时"防止"对Twitter本身和该平台上的人造成风险。

在今天的Twitter Spaces会议上，马斯克澄清说：

"我们最初发布的所谓算法会相当尴尬，人们会发现很多错误，但我们会很快修复它们。即使你不同意某些东hLlcENb西，至少你会知道它为什么在那里，而且你没有被秘密操纵......在这里，我们渴望的196世界之最类比是Linux作为一个开源操作系统的伟大例子......理论上，人们可以为Linux发现许多漏洞。在现实中，所http://www.196nk.cn发生的是社区识别和修复这些漏洞。"hLlcENb

关于博文中关于预防风险的第二点，开源版本不包括为Twitter的广告推荐业务提供支撑的代码或用于训练Twitter推荐算法的数据。此外，它们几乎不包括关于如何检查或实际使用这些代码的说明--这加强了这些版本严格以开发者为中心的想法。

Twitter写道："[我们排除了]任何会损害用户安全和隐私或保护我们的平台不受不良行为影hLlcENb响的代码，包括破坏我们打击儿童性剥削和操纵的努力。我们[还]采取了措施，以确保用户安全和隐私将得到保护。"

Twitter正在开发工具以管理来自社区的代码建议，并将变化同步到其内部存储库。据推测，这些工具将在未来的某一天提供--目前还没有迹象表明它们的存在。

马斯克在Spaces会议上说："我们将寻求建议，不仅仅是关于错误的建议，还有关于算法应该如何工作的建议。这将是一个不断发展的过程。我不会期望它是一个不间断的上升运动......但我们对能够改善用户体验的东西非常开放。"

乍一看，社交网络的算法是相当复杂的--但从技术角度看，不一定令人惊讶。它由多个模型组成，包括检测"对工作不安全"或辱骂性内容的模型，一个Twitter用户与另一个用户互动的可能性，以及计算一个Twitter用户的"声誉"。(目前还不清楚"声誉"具体指的是什么；高层文件并不清楚）。几个神经网络负责对推文进行排名，并推荐要关注的账户，而过滤组件则隐藏推文 - "支持法律合规，提高产品质量，增加用户信任，通过使用硬过滤、可见产品处理和粗粒度降级来保护收入"。

在一篇工程博文中，Twitter透露了更多关于推荐管道的信息，它声称该管道每天大约运行50亿次：

Twitter写道："我们试图从数以亿计的信息库中提取最好的1500条推文......今天，为你服务的时间线平均由50%[你不关注的人的推文]和50%[你关注的人的推文]组成，尽管这可能因用户而异。"[推文]的排名是通过一个约4800万个参数的神经网络实现的，该网络在推文互动方面不断训练，以优化积极的参与（例如喜欢、转发和回复）。"

源代码的公布是在最近几个月涉及Twitter推荐算法调整的几场争议之后发生的。据Platformer报道，今年2月，马斯克呼吁Twitter的工程师重新配置算法，以便他的推文能被更多人看到。(Twitter后来收回了这一改变--至少在某种程度上。)

了解更多：

https://github.com/twitter/the-algorithm/