哈希算法,SHA256,哈希函数,加密哈希,哈希预测/哈希算法是博彩游戏公平性的核心，本文详细解析 SHA256 哈希函数的运作原理，并提供如何通过哈希技术进行博彩预测的方法！马斯克本人也火速转发了工程团队原帖，不过一向言辞高调的老马，此番却低调表示：

　　早在2022年收购（原Twitter）之前，马斯克就多次批评该平台过于封闭。

　　自收购之后，他也兑现承诺多次公开Twitter核心推荐算法，这一次也算是不忘初心了。

　　基于Grok-1同款Transformer架构打造，能通过学习你的历史互动行为（点赞/回复/转发过什么），来决定给你推荐什么内容。

　　从用户打开“For You”开始，客户端会向服务器发送一个请求，触发整个算法流程。

　　然后系统会先做一件事——搞清楚你是谁、你最近在干什么、你平时对什么内容有反应。

　　这一步的目标并不是人工构造特征，而是尽可能真实地构建“实时用户画像”——

　　以前工程师可能会假设“某些属性很重要”，然后手动编写规则或公式去计算一个“用户兴趣得分”。

　　于是马斯克的这套算法就决定不做任何预设假设，而是尽可能多地、原始地收集用户最真实的行为反应，然后将这堆数据直接喂给后续的模型，从而让模型自己去从原始数据中学习和发现规律。（即“去人工化”和“端到端”）

　　而拿到实时用户画像后，系统会接着兵分两路，从整个平台的海量推文中快速筛选出几千条“可能相关”的推文。

　　一条是通过熟人圈。即从Thunder模块，直接抓取你关注的所有人的最新推文。

　　另一条是通过外部。利用Phoenix Retrieval这一核心检索模块，抓取那些你可能感兴趣、但来自未关注账号的推文。

　　于是系统会通过Hydration模块，补全每条候选推文的信息，包括推文全文、作者详情、图片/视频、历史互动数据等，以便后续深度评估。

　　而且在正式开始计算前，还会进一步通过Filtering模块淘汰那些明显不要的内容，例如：

　　记住，这一步只做一件事：回答某条内容“能不能出现，而不是值不值得推荐”。

　　铺垫到这里，最终剩下来的内容会被逐条送入Phoenix排序模型进行打分。

　　然后模型会预测用户对某条推文执行各种操作的概率，并将各种概率按照预设权重进行加权组合（如点赞类正向行为加分、拉黑类负向行为减分），并形成最终排序分数。

　　比如控制作者多样性，避免单一账号在信息流中占据过高比例（防止某一大V刷屏）。

　　这里也需要提醒，为了保证送入的每条帖子都是独立评分的，所以系统还特意设置了“不允许候选帖子相互看见”（推文之间没有交叉注意力机制）。

　　所有候选帖子按最终得分排序，系统从中选出Top-K条帖子，作为本次请求的推荐结果。

　　而且在返回客户端之前，系统还会进行最后一轮校验，确保内容符合平台安全规范——

　　彻底摒弃人工定义“什么内容算好”的复杂规则，改由AI模型直接从原始用户数据中学习。

　　AI模型在给内容打分时，每条内容“看不见”其他候选内容，只能看到用户信息。这确保了每条帖子的分数不会因为同批次其他帖子而变化，分数一致且可高效缓存复用。

　　不过，虽然众人对老马开源的姿态表达了赞赏，但奈何这套算法还是有一些“缺陷”。

　　言下之意是，算法代码显示“被大量用户屏蔽”是一个强负面信号，会直接导致账号被“降权”，即内容更难获得推荐，但代码中没有明确看到针对“屏蔽”信号的时间衰减机制。

　　不仅过去开源、现在开源，而且接下来还会持续开源，未来每4周将重复一次开源更新。