X deschide algoritmul de recomandare în sursă, iar cel mai nemilos punct este: zero funcționalități manuale. Sistemul tradițional de recomandări trebuie să mobilizeze mai mulți oameni să scrie proiecte de funcționalitate, ce "bucket de activitate a utilizatorilor", "cantile fan autorului", "coeficientul de atenuare după popularitate", schimbă un test de funcționalitate timp de trei luni, iar acesta poate fi anulat când va fi online. X a lăsat direct Transformatorul Grok să învețe end-to-end și a ucis acest set. De ce este important acest lucru? Ingineria caracteristicilor este cea mai mare datorie tehnică a sistemului de recomandare. Caracteristicile oamenilor scrise de oameni trebuie păstrate, oamenii vor pleca, iar cunoașterea se va pierde. Am văzut prea multe companii unde doar o singură persoană înțelege logica principală a funcționalității, iar acea persoană pleacă, iar întregul sistem devine o cutie neagră. Modelele pot descoperi tipare la care oamenii nu s-ar fi gândit. Crezi că "timpul de postare" este important, iar modelul poate descoperi că "al treilea cuvânt este un emoji" este mai important. Capacitatea inductivă a creierului uman este o glumă în fața a sute de milioane de date. Comportamentul se schimbă, iar modelul se adaptează automat. Nu e nevoie să aștepți ca PM să crească cererea, nu există programare, nu există teste A/B timp de un an. Utilizatorii se schimbă, la fel și modelul. Există un alt detaliu la care mulți oameni nu acordă atenție: ei prezic 15 comportamente în același timp. Like-urile, retweet-urile și răspunsurile sunt semnale pozitive, iar greutatea este pozitivă. Blocarea, mutarea și raportarea sunt semnale negative, iar greutatea este negativă. Scor final = probabilitate pozitivă × pondere pozitivă + probabilitate negativă × greutate negativă Nu este vorba despre maximizarea ratei de click-through, ci despre maximizarea "utilizatorilor nu îl urăsc". Aceasta este adevărata optimizare a experienței utilizatorului, nu păcălirea să dai click și să regreți. Un alt punct important în inginerie: izolarea candidaților. Când se raționează, postările selectate nu se pot vedea între ele, ci doar contextul utilizatorului. Avantajul este că scorul este stabil, poate fi stocat în cache și nu se schimbă din cauza altor postări din același lot. Această arhitectură folosește turnuri gemene pentru rechemare, Transformer pentru aranjament fin, reguli pentru filtrare și responsabilități clare. Rust scrie părți sensibile la performanță, Python scrie modele, iar selecția tehnică este, de asemenea, foarte pragmatică....