何が公開されたのか
公開の概要
公開先は GitHub の xai-org/x-algorithm リポジトリです。
For Youの中核コードが読める
公開されたのは、閲覧者がFor Youフィードで何を見るかを決める中核コードです。 フォロー中のアカウントの投稿と、機械学習による検索で見つけた未フォローの投稿を組み合わせ、絞り込んだうえで、トランスフォーマーモデル(いまの主流のAI構造)が順位を付ける。順位付けと「そもそも表示してよいか」の判定は別系統で、後者は visibility filtering が担います。
"This repository contains the core code that determines which posts a viewer sees in the For You feed on X. It combines in-network content (from accounts the viewer follows) with out-of-network content (discovered through ML-based retrieval and other mechanisms), filters content based on a variety of inputs, and ranks posts using a transformer model."(冒頭)/"Ranking sets the order. Whether a post can be shown at all is decided separately, by `visibility-filtering/` …"(Overview の節)/"Licensed under the Apache License 2.0."(License の節)— X For You Feed Algorithm README より
8月13日の更新で加わったもの
8月13日の更新で、スコアを合成する重みを含む主要な設定パラメータと、投稿がフィルタされるかに関わるシステムのコードが追加されました。 あわせて、候補取得と順位付けを担うPhoenix(フェニックス)が、デモ用から実際にフィードで使うモデルの学習コードへ置き換えられ、合成データ生成のコードも入って、手元で概念実証の学習を回せる形になりました。
"Adds key configuration parameters (including weights used to blend predicted action values into a score for a post)"/"Adds code for systems that impact whether a post is filtered from the For You feed"/"Replaces the Phoenix demonstration model with the code used to train the models the feed uses, as well as synthetic data generation code so one can run a proof-of-concept training run of Phoenix."(August 13th, 2026 の節)— X For You Feed Algorithm README より
重みの読み方
よくある誤読と実際
広まった誤解へ、公式が翌日に補足を入れています。
重みは件数ではなく予測確率に掛かる
公式は「重みは予測確率に掛かるのであって、生のエンゲージメント件数には掛からない」と明言しました。 そのため「通報の重みがいいねの468倍だから、通報1件でいいね468件が打ち消される」という読み方は誤りです。予測確率は自分の行動に左右されるので、同じ投稿でも人によって効き方が変わります。
"The weights scale the predicted probabilities of such actions (or predicted continuous values, e.g. dwell time) — they do not scale the raw engagement counts, so e.g. it'd be incorrect to see that a report has 468 times higher weight than a like and conclude that e.g. \"1 report cancels out 468 likes\". The weights are a multiple on your own predicted probability of Liking, Reporting, etc, which is substantially driven by your own behavior."(August 14th, 2026 の節)— X For You Feed Algorithm README より
フィルタの中身も読める
ブラジルの選挙法に対応して、For Youは2026年選挙に関して選挙裁判所へ報告されたアカウントの投稿を除外するフィルタを動かしています。閲覧者が明示的にフォローしている場合は除外されません。 公式は「こうした変更の存在と動き方を実際に見られるのがオープンソースの利点だ」としています。
"in accordance with Brazilian electoral law, For You now runs `Brazil2026ElectionFilter`, which removes posts from accounts reported to Brazil's Electoral Court for the 2026 election, unless the viewer explicitly follows the account. A benefit of open-source is that you can see that changes like this exist, and exactly how they work"(August 14th, 2026 の節)— X For You Feed Algorithm README より
非公開部分と確認ツール
公開の線引き
すべてが出ているわけではありません。
公開されていないもの
配信に関わるコードを公開すると、仕組みを出し抜こうとする人が出かねません。 そのリスクを下げるため、Grox(グロックス/Xの内部AI処理)で使う具体的な指示文のテンプレートや、botmakerというルール機構の判定ルールの一部は非公開です。
"One challenge with making code that impacts post distribution public is that people could use it to try to game the system. To reduce the risk of this, there are a limited set of files not currently published in the repository, e.g.:"/"Grox prompts. E.g. the j2 files with the specific LLM prompts used in Grox."/"Some botmaker rules"(What's not in this repo? の節)— X For You Feed Algorithm README より
Under the Hoodで自分のラベルを見る
「Under the Hood」は x.com/i/under_the_hood から開き、自分のアカウントと投稿に付いた表示制限ラベルの集計値を確認できます。 日本語圏で言う「シャドウバン」の実態を、推測でなく公式の集計で確かめられます。試験提供で、対象は順次広げるとされています。ラベルが分かれば公開コードと突き合わせて影響を追えます。
"We're piloting a new transparency tool that lets people see aggregate statistics about the visibility-impacting labels on their account and posts."/"The tool is available here — we'll be shaping it based on your feedback and expanding availability over time."(Under the Hood Label Transparency Tool の節・原文の here のリンク先は https://x.com/i/under_the_hood )/"… one can match any labels present on their account to the code to understand if or how the visibility of their posts is affected, and critique it if desired"(What's not in this repo? の節)— X For You Feed Algorithm README より
英語のREADMEは長く、通読は骨が折れます。構造ごとマークダウンに変換するなら次のツールをどうぞ。



