dado que el algoritmo es el tema nuevamente, quiero presentar una defensa del mismo. durante las vacaciones hice un pequeño experimento, donde tomé algunos memes, cómics y arte que hice el año pasado, y los volví a publicar como nuevas publicaciones. alrededor de 10 publicaciones en total, con 12-18 meses entre la publicación original y la nueva publicación, abarcando un gran crecimiento en mis seguidores y muchos cambios en el algoritmo. ¡Fue una locura lo similares que eran sus métricas a pesar de esto! hubo algo de ruido, pero mucho menos de lo que esperarías. un par de publicaciones tuvieron mejor rendimiento la segunda vez (una originalmente obtuvo ~300 me gusta y obtuvo ~6k la segunda vez). ninguna tuvo un rendimiento peor. esto no tiene sentido si modelas el algoritmo como un conjunto caprichoso de heurísticas. las heurísticas han cambiado, mucho, en el último año. ¡reescribieron totalmente el algoritmo! entonces, ¿cómo podrían las mismas publicaciones tener un buen rendimiento? pero tiene perfecto sentido si entiendes que el "algoritmo" que experimentas no es solo, o incluso principalmente, el producto de cualquier código que se esté ejecutando en los servidores de X. el "algoritmo" es la interacción de ese código con la base de usuarios a la que se le muestran las publicaciones. esa base de usuarios es la que genera las entradas para el código de clasificación, y varios bucles se ejecutan dinámicamente desde la máquina de estado del sistema de recomendación hacia la base de usuarios y de vuelta. (incluso grok, que está desempeñando algún - presumiblemente por ahora limitado en computación - papel en la clasificación de publicaciones, está informado por las preferencias de los usuarios y tiene acceso a la búsqueda en vivo.) la base de usuarios es la entrada más grande al algoritmo; más apropiadamente, es el sustrato sobre el cual el algoritmo se ejecuta e interactúa. el algoritmo es una rueda que gira sobre la opinión del usuario. eso significa que "¿cómo se sienten las personas sobre esta publicación, publicada por esta persona, en este momento?" debería ser siempre la primera y principal parte de cualquier explicación de por qué una publicación se comportó de la manera en que lo hizo, ¡no algún detalle arcano de las heurísticas del sistema de recomendación! entonces, ¿por qué estas publicaciones tuvieron un buen rendimiento? bueno, míralas. el cómic de las palas es divertido, pero también es fácil de interactuar. esto fue involuntario de mi parte al hacerlo, pero resulta que la obvia cita de respuesta es burlarse de la industria en la que está la persona. tweets divertidos para desplazarse por las citas. la publicación del código de las figuras de Chladni tuvo un mejor rendimiento que mis otras publicaciones de código; tiene un video, pero el video no es tan atractivo por sí solo, y el código golf es un interés de nicho, así que la publicación se asentó más bajo. (está bien, me gusta, y publico lo que me gusta.) la publicación de la estufa de inducción se asentó en el medio. es un cómic de cuatro paneles, utiliza mis personajes triangulares reconocibles, pero es más de nicho e invita a menos interacción que el cómic de la pala. ahora, estas no son mis preferencias ideales para lo que la plataforma recompensaría. obviamente, me encantaría vivir en un mundo donde el código golf de las figuras de Chladni o mis publicaciones de investigación sobre mi persona LLM se volvieran hiper virales. (podemos llamarlo ThebesPOT.) pero eso no es algo que @nikitabier tenga poder para cambiar. ¡no puede cambiar cuánto interactúan las personas de manera diferencial con mis cómics de una sola imagen en comparación con mi escritura de formato largo, o hacer que los normies se interesen en el código golf o el análisis de componentes principales de las representaciones de modelos base o cuentos sobre la cosmología yukaghir! y está bien. estoy muy agradecido de recibir incluso tres me gusta en algunas de las escrituras y ficción más de nicho que publico; cosas que en una vida anterior nunca habría encontrado a otra alma que las entendiera, y mucho menos a tres. como otro ejemplo, tomemos "rachas de publicaciones", donde unas pocas publicaciones exitosas seguidas parecen impulsar tu próxima publicación. a menudo se atribuyen a una característica explícita de la plataforma. (a veces incluso se teoriza como un intento deliberado de mantener a las personas adictas.) y tal vez lo sean, no lo sé, pero en realidad puedes obtener rachas de publicaciones de un "algoritmo" muy simple que ni siquiera rastrea rachas, solo con tres reglas simples: 1. tus nuevas publicaciones se muestran preferentemente a las personas que han interactuado contigo recientemente 2. las publicaciones tienen "momentum", por lo que las interacciones resultan en que más personas vean la publicación 3. psicológicamente, las personas reconocen nombres y fotos de perfil que han visto recientemente, y se detienen en el feed para ver qué están publicando las personas que conocen estos tres hechos simples - el más importante ni siquiera es un hecho sobre la base de código - nos dan momentum como publicador. cuando estás en racha, las personas te reconocen; tal vez subconscientemente, pero tal vez incluso estén pensando "vaya, este tipo ha estado en racha, debería revisar esta publicación." porque las personas te reconocen, si tu publicación es buena, puede ganar momentum mucho más rápido; y debido a que hay tantos espectadores candidatos de publicaciones recientes, el momentum puede seguir recogiendo personas que te reconocen por más tiempo, en lugar de necesitar romper la contención temprano. estas tres reglas por sí solas producen rachas, sin ninguna heurística explícita o incluso modelo en la base de código de una "racha"; puramente a partir de dinámicas emergentes. ...