xAI が公開した X のレコメンデーションアルゴリズム徹底解説：Phoenix アーキテクチャから For You フィードまで
著者 xingwangzhe
xAI
レコメンデーションシステム
機械学習
Grok
Transformer
オープンソース
xAI が公開した X のレコメンデーションアルゴリズム徹底解説
2026年1月、xAI は GitHub で xai-org/x-algorithm をオープンソース化しました — X（旧Twitter）の「For You」フィードを動かす中核レコメンデーションアルゴリズムです。リポジトリは 20,800 以上のスター と 3,600 以上のフォーク を獲得しています。2023年のTwitterによる部分的なオープンソース化（「透明性の劇場」と批判された）とは異なり、今回のリリースは完全なアーキテクチャの書き換えを意味します — 手動ルールに依存したシステムから、Grok Transformer モデル に基づくエンドツーエンドのML駆動アーキテクチャへの移行です。
7段階パイプライン
| 段階 | 名前 | 機能 | ボリューム |
|---|---|---|---|
| 1 | Query Hydration | ユーザーコンテキスト取得 | N/A |
| 2 | Candidate Sourcing | Thunder + Phoenix Two-Tower | ~1,500 |
| 3 | Candidate Hydration | メタデータ拡充 | ~1,500 |
| 4 | Pre-Scoring Filters | 重複/古い投稿を除去 | ~1,200 |
| 5 | ML Scoring | Grok Transformer（15アクション） | ~1,200 |
| 6 | Selection | Top K を選択 | ~200 |
| 7 | Post-Selection Filters | スパム/暴力を除去 | ~180 |
Two-Tower 検索
2タワーアーキテクチャ はユーザーと投稿を共有埋め込み空間にエンコードし、効率的な類似検索を実現します。
Candidate Isolation
主要な革新：カスタムアテンションマスクにより候補同士のアテンションを防止し、一貫性、キャッシュ可能性、スケーラビリティ、解釈可能性を保証します。
15アクション予測
Phoenix は 15種類のインタラクション を同時に予測します。ネガティブなインタラクションの重みは ~-74x です。
インフラストラクチャ
Home Mixer: Rust によるオーケストレーション。Thunder: サブミリ秒のインメモリストレージ。Candidate Pipeline: 6つのトレイト（Source, Hydrator, Filter, Scorer, Selector, SideEffect）を持つフレームワーク。