X(구 트위터)가 추천 피드를 구동하는 핵심 알고리즘을 공개했어요. 추천 피드에는 팔로우하는 계정(in-network)과 팔로우하지 않는 계정(out-of-network)의 포스트가 노출되는데, Grok 기반 트랜스포머 모델 Phoenix를 통해 결합되고 순위가 매겨진다고 하는데요.

기존에 직접 만들었던 특징(feature)과 휴리스틱(heuristics)은 대부분 제거됐고, 이제는 Phoenix가 사용자의 참여 이력(좋아요, 댓글, 공유 등)을 이해하고 관련성 있는 콘텐츠를 결정한다고 해요. 팔로우 계정 포스트는 Thunder라는 인메모리 저장소에 일정 시간 저장되고, 팔로우하지 않는 계정 포스트는 Phoenix 모델을 통해 검색됩니다.