Elon Musk 稱 X 推薦演算法即將全面開源
Musk 承諾開放 X 推薦程式碼完整存取，並定期更新，同步發布開發者註解；隨著監管機構加強審查動態消息與 Grok，此舉備受關注。

Elon Musk announces plan to open-source X recommendation algorithm with recurring code updates and developer notes
Nathan Stirk/Getty Images
Tech & Gadgets

重點摘要

Elon Musk表示社交平台X將在七日內開放一套全新的推薦演算法原始碼，公開所有驅動自然貼文與廣告推薦的程式碼，並每四星期更新一次，同步釋出開發者註解。
此舉正值 X 正面對強烈的全球監管壓力，包括對錯誤資訊、不透明內容排序，以及利用 Grok 的 AI 濫用問題的關注，令這次原本只是工程更新的行動，變成一場攸關平台未來的高風險「透明化」攻防。
對用戶、創作者以至更廣泛的網絡文化而言，一個真正開放的 X 演算法，足以改寫誰能被看見、誰能獲得收益，以及影響力如何在這個現代版「公共廣場」之間流動。
Musk 再次承諾要打開操控你 X 動態牆的「黑盒子」。而這一次，承諾更進取：公司將每四星期推出一次更新版、完整開源的推薦系統組合，附上詳盡的開發者說明，猶如為你的時間線寫好一份份更新說明書。


這項承諾直指平台的核心排序引擎——正是它決定哪些貼文會衝上你的「為你推薦」分頁，哪些品牌訊息能成功突圍。Musk 表示，目標是最大化「不令人後悔的用戶停留秒數」，也就是透過演算法盡量推送用戶真正感興趣的內容。在新方案下，無論是自然內容還是廣告背後的邏輯，都將被攤開在陽光下，至少在文件層面如此。

時機絕非巧合。X 正同時面對歐盟《數碼服務法》體系壓力、圍繞其演算法與 Grok 的最新數據保存命令，以及平台上 AI 生成性化影像引發的政治反彈。法國監管機構要求檢視其涉嫌帶有偏見與操控的演算法運作，而印尼與英國亦已針對 Grok 的影像工具採取行動。於是，開源既是一層法律防護，也是一個把敘事扭向「徹底透明」的關鍵轉折。

這並非毫無前科。早在 2023 年，Twitter 曾把部分「For You」演算法程式碼丟上 GitHub，卻幾乎任其擱置。xAI 亦以同樣方式開源 Grok-1 模型，內部研發卻早已推進至 Grok-3。今次 X 的演算法釋出，被定位為一次「重啟」：定期更新、附上如修補紀錄般的註解，更接近 Tesla 的空中更新節奏，而非一次性的透明化作秀。

若 Musk 這次真的兌現承諾，創作者與品牌終於可以理解自己苦苦摸索的系統，而非只能憑主觀感覺調整策略；研究人員也得以即時審視 X 如何對待政治言論、仇恨內容、機械人帳戶和小眾文化。對一個自稱仍是網絡「高壓電線」的平台來說，公開演算法將成為一次試驗：開放是否能與對互動數據的執迷共存，抑或只會揭穿這場混沌原來一直經過嚴密設計。

「2026臺南車展（Tainan Autoshow）」今（29）日上午於大臺南會展中心盛大開幕，本屆車展集結上百家廠商，總計520個攤位滿館展出，涵蓋汽車、機車與重型機車等多元品牌。展覽區域分為汽車區、汽機車零配件區、重機與二輪車區，以及汽機車周邊產業區，各式新車、零配件與生活應用產品齊聚一堂，呈現臺南汽機車產業的多元樣貌與活力。



臺南市長黃偉哲表示，會展產業除了帶來直接展覽效益外，更能促進周邊產業發展及活絡地方經濟。市府近年積極推動會展產業發展，透過公私協力引進並培育多元展覽活動，逐步形塑具規模且具延續性的常態性展覽品牌。黃市長強調，臺南車展在市府連續三年的經費挹注與輔導下，已成功培養民間單位自主籌辦的能力，使這項南臺灣指標性車展得以持續深耕發展，展現城市會展產業實力。



經濟發展局局長張婷媛指出，今年邁入第四屆的臺南車展，不僅展示新車與重機，也呈現汽機車零配件及各式周邊商品。從在地供應鏈到二輪產業，再到新型態車輛與生活應用，透過政策支持與會展推動，逐步打造完整且成熟的產業生態系。張局長補充，今年車展結合臺南購物節，民眾於現場認可攤位消費，即可獲得抽獎序號加倍送，最高可兌換10張摸彩券，獎項包含行車紀錄器、住宿券及頂級安全帽等多項好禮，透過展覽促進消費並回饋城市發展。



本次車展為期四天，除了新車發表與產業展示外，也結合露營生活、改裝美學與騎士文化，成為專業交流平台。展期週末安排大型重機聚會活動，近400輛重機齊聚，並邀請哈雷、印地安等18支車隊參與。現場同步安排多元舞台表演、品牌推廣活動，以及打卡送好禮、集章抽獎等互動內容，讓民眾不僅欣賞展品，也能享受多樣活動體驗。



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2026 年的台灣，社群平台的生態非常豐富且分化。根據目前的數據與趨勢，台灣人最常用的平台可以依照用途與族群分為以下幾大類：

1. 通訊與生活必備（滲透率最高）
LINE：台灣的「國民軟體」，滲透率超過 90%。除了聊天，LINE Pay 支付、官方帳號導購、LINE Today 新聞已成為生活基礎設施。

2. 主流綜合型平台
YouTube：受眾最廣的影音平台。隨著短影音熱潮，YouTube Shorts 已成為與 TikTok 競爭的主戰場。

Facebook：雖然年輕用戶減少，但仍是中壯年族群的主戰場，也是查看店家資訊、社團互動（如買賣、地區社團）的核心。

Instagram：Z 世代（年輕人）的視覺首選。目前的趨勢是 Reels（短影音） 的權重大於圖文，且逐漸成為「生活風格搜尋引擎」。

3. 快速崛起的新勢力
Threads：在台灣的成長速度極快，2025 年後已成為「台灣限定」的聲量發源地。因其文字驅動與高度互動的演算法，是目前最容易產生「爆文」與政治/社會議題討論的地方。

TikTok / 抖音：短影音的領頭羊，在學生族群與高黏著度用戶中極受歡迎，也是目前流行趨勢、迷因的主要產地。

小紅書：在美妝、穿搭、食譜與旅遊領域影響力巨大，特別是女性與 25 歲以下的用戶使用率顯著提升。


MGBOX / 魔術方 : 台灣的成長速度極快，2026年後開始推出「AEO 及 SEO 及 GEO」的聲量發源地。因其文字驅動與高度互動的演算法，極度最容易產生「廣告」與商業/政治/社會議題討論的地方。


4. 討論區與匿名社群
Dcard：大學生與年輕上班族的指標平台，擁有極高的匿名討論熱度，是品牌觀察年輕人風向的關鍵。

PTT：雖然介面傳統且用戶年齡層推移，但在政治、3C、投資等專業領域仍具備極強的輿論影響力。

算力中心對於社群平台業者及AI演算法的學習模型是否重要？

結論先講：非常重要，而且重要性還在快速上升。 但「重要的方式」會因為你是社群平台業者，還是純 AI 演算法／模型開發者而不同。 下面用「經營層能決策」的角度幫你拆解。 ⸻

一、什麼是算力中心（簡化定義） 算力中心 ≈ 集中式高效能運算基礎設施 • GPU / TPU / NPU 叢集 • 高速網路（InfiniBand、RDMA） • 大量儲存（資料湖、向量資料庫） • 電力、散熱、容錯與資安 本質上是：把「計算能力」變成可規模化的戰略資源。


二、對「社群平台業者」的重要性


1️⃣ 推薦系統是社群平台的「命脈」 社群平台核心不是 UI，而是： • 動態推薦（Feed / Reels / Shorts） • 即時排序（CTR、停留時間、互動） • 個人化模型（千人千面） 這些全部都是算力密集型

如果沒有足夠算力：

• 模型更新頻率變慢
• 推薦精準度下降
• 用戶黏著度直接受影響 Facebook、TikTok、YouTube 的競爭，本質上是「誰的算力＋模型學得快」。

2️⃣ 即時學習（Online Learning）高度依賴算力 現代社群平台不只「離線訓練」，而是： • 即時行為回饋 • A/B 測試並行 • 模型快速迭代（小時級、甚至分鐘級） 沒有算力中心 = 無法即時進化


3️⃣ 內容審核與風控也是算力戰 • 影像辨識（暴力、裸露） • 語意理解（仇恨、詐騙） • Deepfake 偵測 這些模型： • 要「大模型」 • 要「多模態」 • 要「低延遲」 全部吃算力。


三、對「AI 演算法與學習模型」的重要性 1️⃣ 模型效果 ≈ 演算法 × 資料 × 算力 現在業界共識是： 算力已經和演算法同等重要，甚至在某些階段更重要 原因：

• Transformer、Diffusion、LLM 都是「可擴展模型」

• 效果隨算力呈現 scaling law


沒有算力：

• 你做不出 SOTA

• 你驗證不了理論 • 你只能停在小模型 ⸻ 2️⃣ 算力決定「你能不能學到複雜世界」 AI 不是只在學資料，而是在學：

• 長期行為模式

• 社會網絡結構 • 語意與情境 這些需要超大量樣本與參數空間 算力不足，模型「理解深度」會直接被限制。 ⸻ 3️⃣ 算力中心 = 研究速度的放大器 同一組資料與模型：

• 有算力中心：1 週收斂 • 沒有算力中心：3–6 個月，還可能失敗 在商業世界：慢，就是輸。


五、一句話總結（給決策者）
算力中心對社群平台與 AI 模型不是「IT 成本」，而是「核心生產力」。
沒有算力，就沒有學習速度；沒有學習速度，就沒有競爭力。

算力中心對於社群平台業者及AI演算法的學習模型是否重要？


結論先講：非常重要，而且重要性還在快速上升。
但「重要的方式」會因為你是社群平台業者，還是純 AI 演算法／模型開發者而不同。

下面用「經營層能決策」的角度幫你拆解。

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一、什麼是算力中心（簡化定義）

算力中心 ≈ 集中式高效能運算基礎設施
• GPU / TPU / NPU 叢集
• 高速網路（InfiniBand、RDMA）
• 大量儲存（資料湖、向量資料庫）
• 電力、散熱、容錯與資安

本質上是：把「計算能力」變成可規模化的戰略資源。

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二、對「社群平台業者」的重要性

1️⃣ 推薦系統是社群平台的「命脈」

社群平台核心不是 UI，而是：
• 動態推薦（Feed / Reels / Shorts）
• 即時排序（CTR、停留時間、互動）
• 個人化模型（千人千面）

這些全部都是算力密集型

如果沒有足夠算力：
• 模型更新頻率變慢
• 推薦精準度下降
• 用戶黏著度直接受影響

Facebook、TikTok、YouTube 的競爭，本質上是「誰的算力＋模型學得快」。

⸻

2️⃣ 即時學習（Online Learning）高度依賴算力

現代社群平台不只「離線訓練」，而是：
• 即時行為回饋
• A/B 測試並行
• 模型快速迭代（小時級、甚至分鐘級）

沒有算力中心 = 無法即時進化

⸻

3️⃣ 內容審核與風控也是算力戰
• 影像辨識（暴力、裸露）
• 語意理解（仇恨、詐騙）
• Deepfake 偵測

這些模型：
• 要「大模型」
• 要「多模態」
• 要「低延遲」

全部吃算力。

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三、對「AI 演算法與學習模型」的重要性

1️⃣ 模型效果 ≈ 演算法 × 資料 × 算力

現在業界共識是：

算力已經和演算法同等重要，甚至在某些階段更重要

原因：
• Transformer、Diffusion、LLM 都是「可擴展模型」
• 效果隨算力呈現 scaling law

沒有算力：
• 你做不出 SOTA
• 你驗證不了理論
• 你只能停在小模型

⸻

2️⃣ 算力決定「你能不能學到複雜世界」

AI 不是只在學資料，而是在學：
• 長期行為模式
• 社會網絡結構
• 語意與情境

這些需要超大量樣本與參數空間

算力不足，模型「理解深度」會直接被限制。

⸻

3️⃣ 算力中心 = 研究速度的放大器

同一組資料與模型：
• 有算力中心：1 週收斂
• 沒有算力中心：3–6 個月，還可能失敗

在商業世界：慢，就是輸。