2026-10-29

오늘 함께 본 다른 변화는 다음과 같다.

• X가 브라질 결선 투표가 끝나자 브라질 선거 필터를 For You에서 삭제했다.
• Meta가 2026년 판 Andromeda 광고 retrieval을 공개했고, Facebook 전환 2.4% 증가를 보고했다.

1랭킹 끝에 페이지 단위 재순위와 탐색이 생겼다 — X

• 스코어러 체인 끝에 두 스코어러가 더해졌다 확인 — phoenix_candidate_pipeline.rs:466-472.

  • 순서는 PhoenixScorer, ImmersiveVideoScorer, vm_ranker, PageDecodeRerankScorer, PageRlExplorationScorer다.

• 디코더 재순위가 켜지면 home-mixer가 Phoenix 요청에 디코딩 설정과 현재 랭킹 가중치를 함께 보낸다 확인 — page_decode_rerank_scorer.rs:22-49.

  • 가중치 13개는 favorite부터 min_video_duration_ms까지 크론 미러(프로덕션 기본값을 매일 옮겨 오는 파라미터 파일) 값을 그대로 쓴다. 2026-10-16 커밋이 남긴 "RankingScoreWeights를 채우는 호출 측" 질문의 답이다.
  • diversity_weight는 None으로 보낸다.

• Phoenix가 돌려준 픽은 슬롯 순서대로 맨 위에 놓이고, 나머지 후보는 원래 점수 순으로 뒤를 잇는다 확인 — page_decode_rerank_scorer.rs:80-110.

  • 점수 값 자체는 새로 만들지 않는다. 기존 점수 집합을 내림차순으로 다시 배분해, 픽 순서대로 높은 점수를 준다.
  • 픽이 하나도 없으면 점수를 그대로 두고 fail_open 메트릭을 올린다.
  • 테스트는 슬롯 2·0·1이 붙은 후보 1·3·5가 3, 5, 1 순으로 상위 점수를 받는 것을 고정한다.

  param!(EnablePageDecodeRerank, bool, "rust_home_mixer_enable_page_decode_rerank", false);
  param!(PageDecodePoolN, u32, "rust_home_mixer_page_decode_pool_n", 200);
  param!(PageDecodeSteps, u32, "rust_home_mixer_page_decode_steps", 64);
  param!(PageDecodeTemperature, f64, "rust_home_mixer_page_decode_temperature", 0.0);
  param!(EnablePageRlExploration, bool, "rust_home_mixer_enable_page_rl_exploration", false);
  param!(PageRlExplorationTemperature, f64, "rust_home_mixer_page_rl_exploration_temperature", 0.2);
  param!(PageRlExplorationTopK, usize, "rust_home_mixer_page_rl_exploration_top_k", 64);
  

  • 위는 params/param.rs:313-365를 한 줄씩 줄여 옮긴 것이다. 2026-10-14 학습 코드의 서빙 슬롯 수는 12였는데, 여기 기본 단계 수는 64다.

• 탐색이 켜지면 점수 상위 64개를 점수/temperature의 softmax로 한 자리씩 뽑는 Plackett-Luce 샘플링(softmax 확률로 비복원 추출해 순서를 정하는 방식)으로 다시 줄 세운다 확인 — page_rl_exploration_scorer.rs:29-110.
  • temperature 기본값은 0.2이고, 하한 1e-6으로 막는다. temperature가 0에 가까우면 원래 점수 순서가 그대로 나온다는 테스트가 있다.
  • 상위 64개 밖의 후보는 점수와 순서가 바뀌지 않는다.
  • 각 후보에는 그 자리에서 뽑힐 확률 page_rl_exploration_prob이 붙는다.
• 디코더 재순위가 켜져 있고 디코더 픽이 있는 요청에는 탐색을 하지 않는다 확인 — page_rl_exploration_scorer.rs:129-142.
• 새 서빙 로그가 실제로 나간 피드 앞 64개 포스트의 점수와 자리별 확률을 요청 단위로 Redis 두 데이터센터에 적는다 확인 — phoenix_request_cache_side_effect.rs:201-305.
  • 이 side effect(응답을 바꾸지 않고 로그만 남기는 단계)의 스위치 EnablePageLogging은 기본 false이고, TTL 기본값은 3600초다.
  • 탐색 확률은 proto의 rewardRerankSlotProb에, 디코더 샘플링 확률은 pageDecodeSlotProb에, 디코더 적용 여부는 새 필드 pageDecoded에 담긴다.
  • For You와 Ranked Following 파이프라인 모두 이 side effect를 등록한다.
• 이 확률이 2026-10-14 학습 코드가 읽는 rl_rerank_prob의 출처라고 본다 추정. 근거는 같은 rewardRerankSlotProb 필드를 학습 코드가 로깅 확률로 읽는다는 점이다.

• 브라질 선거 필터 파일과 파이프라인 등록이 삭제됐다 확인 — README.md #october-26th-2026.
  • 이 필터는 브라질 선거법원에 보고된 계정의 포스트를, 뷰어가 그 계정을 팔로우하지 않으면 For You에서 뺐다. 10월 25일 결선 투표 뒤 삭제됐다.
  • 스코어링 전 필터는 22개에서 21개가 됐다.
• 기본 off인 신규 유저 soft NSFW(노골적이지 않은 성적 콘텐츠) 필터의 대상이 가입 1일 미만에서 7일 미만으로 넓어졌다 확인 — params/param.rs:863-879.
  • 계정 나이 상한이 86400초에서 604800초로 바뀌었다.
  • 대신 스코어링 시퀀스 길이가 100 이상인 유저는 빠진다. 상한 0이면 이 조건을 끈다.
• VF(visibility-filtering, 포스트마다 이 뷰어에게 보여도 되는지 판정하는 서비스)에서 신고 휴리스틱 라벨 규칙 8개가 삭제됐다 확인 — rules/tweet_rules.rs.
  • 삭제된 규칙은 NSFW_REPORTED_HEURISTICS 6개(블러, 연령 확인 tombstone, 앱 업데이트 tombstone 등)와 GORE_AND_VIOLENCE_REPORTED_HEURISTICS 2개다.
  • 이 라벨만 붙은 포스트는 이제 VF에서 블러나 경고 화면 처리를 받지 않는다 추정. 라벨 자체가 더는 생성되지 않는지는 코드에 없다.

• 영상 캐러셀 후보에서 브랜드 안전 HighRisk 포스트를 빼는 스위치가 기본 off로 생겼다 확인 — video_carousel_filter.rs:29-39. 켜지면 판정이 없는 포스트도 빠진다.
• README가 10월 8일 체류 시간 예측 개선과 10월 13일 끝까지 읽은 포스트를 retrieval 학습 대상으로 넣은 변경을 공지로 추가했다 확인 — README.md.
• Thunder 후보 소스의 클러스터 선택 파라미터가 삭제됐다 확인 — sources/thunder_source.rs.
• Phoenix 학습기에 오프라인 데이터 끝을 여러 프로세스가 맞춰 멈추는 기능이 기본 off로 생겼다 확인 — train/follow_data_end.py.
• 광고 전환 액션 ADS_LEADGEN_CONVERSION = 196이 proto에 추가됐다 확인 — recsys.proto.
• grox(Grok 기반 주석 파이프라인)의 motion-reveal 영상 프롬프트 문구와 작성자 메타데이터 필드, abuse-enforcement의 유저 유형 조회가 바뀌었다 확인 — 5ed7963.

"With the 2026 Brazilian elections over, we have removed Brazil2026ElectionFilter from For You. Posts from the accounts it covered are no longer filtered out because of it." — xai-org/x-algorithm README, 2026-10-28 커밋

2Andromeda가 적격 광고를 GPU에서 전부 채점하게 됐다 — Facebook

• retrieval 모델이 Mixture-of-Experts(입력마다 일부 전문가 네트워크로 보내 계산하는 구조)로 바뀌었다 확인 — Meta 블로그.
  • 유저 쪽은 단일 tower에서 전문화된 user tower 여러 개의 앙상블이 됐다.
  • 광고 tower는 실시간 서빙 맥락을 함께 인코딩한다.
  • 상호작용 층은 dense 네트워크에서 MoE attention 기반 gating 네트워크가 됐다.
• 블로그는 이 모델이 랭킹 수준에 가까운 성능을 2024년 모델의 약 300분의 1 추론 FLOPs로 낸다고 쓴다 확인 — 같은 블로그.
• 타게팅 규칙 적용(index matching), 채점, top-K 선택을 같은 GPU에 모아 후보 풀의 적격 광고를 전부 채점한다 확인 — 같은 블로그.
  • 하드웨어는 NVIDIA GH200이고, 서버 한 대가 초당 10억 개 넘는 광고를 처리한다. 네트워크 트래픽은 약 100배 줄었다고 쓴다.
  • 이 글에서 index matching은 광고주가 정한 타게팅 조건을 수십 개 피처 범주에 걸쳐 적용하는 단계다.
• 2024년의 계층 인덱스는 출발점으로만 언급되고, 새 파이프라인에서의 역할은 설명되지 않는다 확인 — 같은 블로그.

• 블로그가 밝힌 온라인 성과는 Facebook 전환 2.4% 증가 하나다 확인 — 같은 블로그.
• 이 수치가 2026년 판만의 효과인지 2025년 이후 누적 효과인지는 가를 수 없다 추정. 근거는 "Since 2025"라는 기간 표현이다.
• 유기 피드 retrieval에 같은 스택을 쓴다는 서술은 이 글에도 없다 확인 — 같은 블로그.

"model performance approaches ranking-level in a typical retrieval-then-ranking system, at approximately 300x fewer inference-time FLOPs than the 2024 Meta Andromeda retrieval model."

"Since 2025, Meta Andromeda has delivered a 2.4% increase in conversions on Facebook." — Meta Andromeda (블로그), 2026-10-28

다음에 볼 것