A pontuação (o algoritmo em si)

Cada post restante é pontuado por um modelo de ML chamado Phoenix, um transformer baseado no Grok. Para cada post, ele prevê a probabilidade de você: curtir, responder, repostar, citar, clicar, expandir a foto, assistir ao vídeo, ficar olhando, compartilhar, seguir o autor… e também as negativas: marcar como “não tenho interesse”, bloquear, silenciar, denunciar.

Imagine um amigo olhando para um post e apostando baixinho: “Tem 14% de chance de você curtir, 2% de chance de responder, 0,3% de chance de bloquear essa pessoa.” Depois ele soma tudo com pesos.

Por dentro: Cada probabilidade prevista tem um peso. Ações positivas somam, ações negativas subtraem. Em seguida rodam duas passadas de correção: a diversidade de autores atenua posts quando um autor está dominando o feed, e o OON scorer reequilibra o conteúdo out-of-network. phoenix/recsys_model.py · home-mixer/scorers/