2026-11-07

오늘 함께 본 다른 변화는 다음과 같다.

• X의 멘션·답글 알림이 위험 답글 라벨이 붙은 포스트를 팔로하지 않는 수신자에게 보내지 않게 됐다.
• Alibaba가 노출과 클릭을 한 사슬로 보는 재순위 evaluator를 Taobao 전체 트래픽에 배포했다고 보고했다.

1영상 캐러셀에 전용 CTR 모델과 시청 필터가 생겼다 — X

• 스위치를 켜면 캐러셀 영상의 점수는 가중합 대신 "영상을 열 확률의 logit과 영상 임베딩"을 입력으로 받는 선형 모델의 출력이 된다 확인 — home-mixer/util/video_carousel_ctr_model.rs:20-34.

  • 영상 임베딩은 1024차원이고, 모델 파일의 가중치 개수가 1024가 아니면 모델을 버린다.
  • 열 확률은 1e-6~1−1e-6으로 자른 뒤 logit으로 바꾸고, 모델이 정한 하한(video_open_logit_min)보다 작아지지 않게 한다.

  self.intercept + self.video_open_weight * video_open_logit + embedding_term
  // embedding_term = Σ embedding[i] * embedding_weights[i]
  

• 모델은 코드에 들어 있지 않고, home-mixer(For You 요청을 받는 서비스)가 VMRanker(슬레이트 재정렬을 맡는 별도 서비스)에서 이름으로 받아 온다 확인 — query_hydrators/video_carousel_ctr_model_query_hydrator.rs:23-64.

  • 받은 모델은 60초마다 백그라운드에서 다시 받는다. 첫 요청은 모델 없이 기존 가중합으로 처리한다.
  • 모델이 학습된 임베딩 버전이 서빙 설정의 임베딩 버전과 다르면 모델을 쓰지 않는다. 테스트의 예시 버전 이름은 v8_search_1이다.
  • 스위치 EnableVideoCarouselCtrModel은 기본 false이고, 모델 이름 VideoCarouselCtrModelName은 빈 문자열이다 — params/param.rs.

• 같은 커밋에서 가중합 쪽에도 "영상을 열 확률 × 홈 영상 이어 보기 예상 초" 항이 다섯 번째로 더해졌고, 가중 기본값은 0.0이다 확인 — util/video_carousel.rs:58-74.

  • 이어 보기 초는 2026-11-04 커밋에서 홈 랭커가 새로 예측하게 된 홈 이탈(홈 피드에서 영상을 열어 이어 본 시간) 헤드의 값이다. 값이 없으면 0으로 친다.
  • 파라미터는 VideoCarouselVideoContinuationWeight(기본 0.0)다.

• 스위치를 켜면 유저별 캐러셀 시청 기록을 Redis에서 읽어, 지난 3일 안에 캐러셀로 본 영상과 그 원본 포스트를 캐러셀 후보에서 뺀다 확인 — query_hydrators/video_carousel_seen_query_hydrator.rs:9-46.
  • 상수는 SEEN_WINDOW_MS = 3일, MAX_IDS = 2_000이다. 키 접두사는 vcs:1:이다.
  • 같은 기록이 캐러셀 후보 필터와 top-K 선택기의 추가 캐러셀 후보 양쪽에서 쓰인다 — filters/video_carousel_filter.rs, selectors/top_k_score_selector.rs.
  • 스위치 EnableVideoCarouselSeenFilter는 기본 false다. Redis 연결에 실패하면 필터가 아무것도 하지 않는 클라이언트로 바뀐다.
• 이 커밋에는 기록을 쓰는 쪽 코드가 없다 추정. 근거는 diff에서 이 키에 쓰는 코드가 테스트의 zadd_prune_expire 호출뿐이라는 점이다.

• 멘션·답글 알림은 RISKY_HIGH_VIZ_REPLY(노출이 큰 위험 답글에 붙는 안전 라벨) 라벨이 붙은 포스트를 수신자가 작성자를 팔로하지 않을 때 보내지 않는다 확인 — visibility-filtering/rules/tweet_rules.rs:1022-1027.
  • 새 규칙은 NOTIFICATIONS_WRITER_V2_MENTION과 _REPLY 두 레벨에만 들어갔다 — rules/levels.rs:217, 261.
  • golden corpus(규칙 결과를 고정한 기대값 테스트)는 팔로워와 작성자 본인에게는 그대로 보임을 고정한다.
• 지역 제한 미디어(요청 국가에서 볼 수 없는 미디어) 규칙은 이제 작성자 본인에게 걸리지 않고, TimelineHome 레벨에도 새로 들어갔다 확인 — tweet_rules.rs:891-896.
  • 규칙의 대상이 Everyone에서 NonAuthors로 바뀌었다.
  • TimelineHomeRecommendations는 원래 이 규칙을 미디어 테이크다운 묶음 안에 갖고 있었고, 이번에 그 묶음을 풀어 더 앞에서 건다 — levels.rs:313, 346.

• 크론 미러(프로덕션 설정 기본값을 매일 레포에 동기화한 파일) sync 시각이 2026-11-05T16:00:35Z로 바뀌었고, 랭킹 가중치는 바뀌지 않았다 확인 — params/param.rs.
  • 섀도 트래픽(실제 요청 일부를 실험 모델에도 보내고 점수는 로그로만 남기는 경로) 대상에 Experiment22Fou·Experiment23Fou가 0.3 비율로 추가됐다.
• Like·Repost 알림의 가시성 판정이 행동한 계정뿐 아니라 수신자 본인의 포스트도 보게 됐다 확인 — rules/notification_kind.rs.
• page decode 재순위 요청에 eta, nuAuthor, nuSid, priorTau 네 필드가 생겼고, home-mixer는 모두 비워 보낸다 확인 — scorers/page_decode_rerank_scorer.rs.
  • 이름으로 보아 작성자·SID(semantic ID, 아이템을 계층 코드로 나타낸 것) 단위 반복 벌점과 사전분포 온도다 추정. 근거는 필드 이름뿐이다.
• 이력 집계 종류에 DENSE_WITH_RECENT_IMPRESSIONS가 proto에 추가됐고, 아직 쓰는 곳은 없다 확인 — recsys.proto.
• 학습 데이터에 광고 캠페인·라인 아이템·소재 형식을 해시 ID로 읽는 옵션이 기본 off로 생겼다 확인 — phoenix/xrex/data/recsys/ad_side_ids.py.
  • 캠페인과 라인 아이템은 2^19 버킷으로 해시한다. 소재 형식은 카드 타입 48종과 미디어 타입 8종이다.
• immersive 지면 page RL 학습 프리셋의 후보 묶음 크기가 [32, 128]에서 128로 고정됐다 확인 — phoenix/xrex/configs/xrecsys.py.
• 필터 열 개가 공용 분할 함수를 쓰도록 바뀌었고, 정책 변화는 없다 확인 — candidate-pipeline/filter.rs.
• checkpoint 서버와 Phoenix 예측 서버에 DSCP(네트워크 패킷 우선순위 표시) 설정이 생겼다 확인 — checkpoint_server.rs.

2노출과 클릭을 한 사슬로 보는 재순위 evaluator — Alibaba

• 14일 온라인 A/B에서 클릭 +0.70%, 매출 +3.67%를 보고한다 확인 — arXiv HTML.
  • 지연 증가는 0.5ms 미만이라고 쓴다.
• 저자 7명 가운데 5명이 Alibaba 소속이다 확인 — 같은 HTML.

"together with a 14-day online A/B test in the Taobao App (+0.70% clicks, +3.67% revenue) and full-traffic deployment, validate the effectiveness and robustness of our approach" — Beyond Independent Predictions (논문), 2026-11-05

레이더

• Alibaba ICE — 노출·클릭 사슬을 모델링하는 재순위 evaluator, Taobao 전체 트래픽 배포 (arXiv 2611.07591).

다음에 볼 것