加密推特用户必读:11 条实操 「作弊码」,让你的账号从 0 起飞

深潮Xuất bản vào 2025-08-11Cập nhật gần nhất vào 2025-08-12

理解了内容推荐算法,你将更容易在加密推特世界杀出重围。

撰文:IcoBeast.eth

编译:Luffy,Foresight News

在每一个自然成长起来的账号背后,都有着对 X 平台(推特)内容推荐算法的深刻理解。我将公开分享一些 「经验教训」,这些内容帮助我在账户增长过程中取得了超乎寻常的成绩。

发布时间

发帖时间对互动量影响重大。我身处美国东部时区(EST ),且大部分受众也处于东部时区至太平洋时区(EST - PST )…… 所以我通常的发帖时段是上午 9 点到晚上 9 点,流量峰值大概出现在上午 10 点到下午 4 点。你需得自行尝试,依据你的受众群体以及你培养出的他们的浏览习惯,找出能获得最佳浏览量 / 互动量的时间。

发帖频率

这是个通用规则,但每小时发帖超过 1 条,会导致单条帖子的传播范围缩小,还会迫使算法在你的粉丝面前只能优先推荐其中某一条。经验之谈是,两条帖子间隔要超过 1 小时。

标记(@ )

永远别在一条帖子里 @超过 3 个账号 。这会彻底毁掉你的传播范围…… 尤其是如果被 @的账号后续没有互动的话。我发现,一般来说,除非被 @的账号在帖子发布后很快互动,否则在原帖里 @任何账号都会被算法降权。不过,随着你的账号做大,这个问题的影响会变小,但仍值得留意。我更倾向于在热门评论里 @相关账号。

外部链接

外部链接会严重影响传播。Nikita 和马斯克都多次表示,它们不会被降权,但实际情况是,人们点击链接后,在帖子上停留的时间就会减少。说实话,根据我的个人观察,我完全不相信 「不被降权」 这套说法,百分百认定外部链接会让帖子被算法降权。最佳做法是把推荐链接或其他外部链接放在热门评论里。

「查看更多」

基本上,如果你的推文文字超过平台默认的单帖最大字符数,时间线里显示的会是截断版内容,用户可点击 「查看更多」 展开。要是你的推文本身优质,或者开头够好,这会极大提升传播度 ,因为人们会点击展开。但要是你开头 140 个字符(大概 )写得很烂,那这招完全没用,没人会想点 「查看更多」。

排版空格

类似的逻辑,你会发现很多账号发帖时逐行分隔、留空白。这与其说是 「算法套路」,不如说是针对年轻用户注意力持续时间短的破解技巧。人们看到超过 3 行的大段文字,一般会直接略过。把帖子内容拆分排版,能增加读者花时间阅读的概率,从而让用户在帖子上停留更久,提升互动量,扩大算法推荐范围 。

配图

一张优质配图绝对能给帖子增光添彩。要是文字超过 10 行?那你大概率得放一张恰当的图片来吸引用户目光。如果图片上的内容有趣,实际上对互动量是有积极作用的。 因为这会迫使人们花更多时间试图读懂它,增加用户在帖子上的停留时长。但烂图、无意义的图会让人们更快划走。慎用。

开头(Hook )

在我看来,这一点不像有些 「大师」 说的那么关键。好的开头肯定有帮助,但并非帖子走红的必备条件。我用过很有效的例子:像 「过去 X 天里,我纯靠社交资本赚了 X 钱」 ,接着聊波卡或其他我做过内容、能带来收益的项目。要是换种开头方式,这些帖子很可能吸引不了那么多目光,人们就是想知道怎么通过发帖也赚到钱。

主题一致性

我还在摸索这个,但大体而言,受众会喜欢他们觉得舒适、熟悉的内容。这样的内容更容易理解,不需要人们太多的主动思考(是好是坏我不评价 )。对我来说,这意味着偶尔推出内容系列之类的,让来到我主页的人对帖子内容有明确预期。这也能培养粉丝忠诚度,一个好的系列内容,能在短时间内创造大量互动和关注。

引用推文

这是把双刃剑,用得好,能让你一飞冲天。要是你能引用一个高价值、高受众的账号推文,且你自己的帖子得到积极回应,那你就等着爆火吧。但要是你发了蠢东西,被对方账号屏蔽,那完犊子,是你自己把牌打烂了。用好引用推文,需要把握时机、具备场景意识,有不少门道。有人反馈说引用推文整体互动量和曝光量更低…… 我个人体验相反,但这可能和我的受众构成有关。

置顶帖

这大概是最被误解的点,主要因为最近刚更新了规则…… 以前的情况是,每隔超 24 小时,置顶帖才会获得一次算法推荐。最近更新到每 12 小时一次,根据 iOS 应用中的新消息通知,如果你在置顶上一篇帖子后 12 小时内尝试置顶某篇帖子,就会显示这条通知。一定要用好置顶帖 ,每次有人访问你的主页,都会看到它。而且现在 「为你推荐」里还专门有个 「你关注的人最近置顶」 的信息流,会更加突出置顶帖。大部分人都没好好利用置顶功能,这能成为你的竞争优势。

Nội dung Liên quan

Ba năm sau: Nhìn lại những dự đoán của tôi về ChatGPT năm 2023

**Tóm tắt: Nhìn lại 20 dự đoán về ChatGPT năm 2023 sau 3 năm** Vào tháng 3/2023, khi ChatGPT mới xuất hiện và GPT-4 chưa ra mắt, tác giả Vương Kiến Thạc đã đưa ra 20 nhận định về tương lai của AI. Giờ đây, vào cuối tháng 5/2026, một hệ thống AI gồm 41 agent đã được sử dụng để kiểm chứng lại từng dự đoán đó dựa trên dữ liệu thực tế. **Kết quả kiểm chứng (Tính đến 5/2026):** * **Đúng/Bản chất đúng (✅/🟢):** 13/20 dự đoán. * **Một phần đúng (🟡):** 6/20 dự đoán. * **Sai (❌):** 1/20 dự đoán. **Những điểm dự đoán chính xác nổi bật:** 1. **Kiến trúc RAG & Tìm kiếm:** Dự đoán việc bổ sung kiến thức thông qua cơ chế truy xuất bên ngoài (như vector search) thay vì chỉ fine-tune model đã trở thành tiêu chuẩn. 2. **Giao diện ngôn ngữ tự nhiên (LUI):** Nhận định ChatGPT mở ra kỷ nguyên LUI, tạo ra một hệ sinh thái rộng lớn hơn cả việc phát triển model cơ bản, đã được chứng minh. 3. **Mô hình lớn Trung Quốc:** Dự báo khoảng cách về khả năng giữa các mô hình Trung Quốc và đỉnh cao thế giới sẽ thu hẹp nhanh chóng trong khoảng 3 năm đã thành hiện thực. 4. **Ý thức và Kiểm tra Turing:** Quan điểm cho rằng ChatGPT không có ý thức và bài kiểm tra Turing chỉ đánh giá biểu hiện bề ngoài vẫn vững vàng. **Những điểm dự đoán chưa chính xác hoặc sai lệch:** 1. **Tham số GPT-4 (❌):** Thông tin GPT-4 có 100 nghìn tỷ tham số là hoàn toàn sai. 2. **Khả năng toán học của LLM:** Mặc dù đúng khi cho rằng cần công cụ bổ trợ, nhưng khẳng định LLM "không thể" tự học toán thuần túy đã bị bác bỏ khi các model năm 2025 giành huy chương IMO. 3. **Nơi nắm giữ giá trị:** Dự đoán giá trị sẽ thuộc về tầng ứng dụng, còn các công ty làm model cơ bản có thể không sinh lời, đã không tính đến sự thống trị và lợi nhuận khổng lồ của NVIDIA ở tầng phần cứng tính toán. 4. **Bản quyền:** Nhận định AI có thể "né tránh" vi phạm bản quyền là sai, khi thực tế đã có những vụ kiện và dàn xếp bồi thường lớn nhất lịch sử liên quan đến dữ liệu huấn luyện. **Bài học rút ra sau 3 năm:** * **Dự đoán xu hướng và cơ chế đáng tin cậy hơn nhiều so với các con số cụ thể.** * Xu hướng chung: **Đánh giá quá lạc quan về tốc độ, nhưng lại đánh giá thấp mức độ phát triển** về lâu dài. * Sai lầm tinh vi thường nằm ở **sự phân bổ** (ví dụ: tác động việc làm lên nhóm người lao động trẻ), chứ không phải tổng thể. * **Những nhận định có giới hạn, điều kiện đi kèm thường chính xác hơn** những phát biểu tuyệt đối. * Một số câu hỏi lớn vẫn chưa có câu trả lời cuối cùng sau 3 năm. Bản tổng kết này không chỉ chấm điểm cho quá khứ, mà còn đặt ra những quy tắc cho việc dự đoán trong tương lai.

链捕手1 giờ trước

Ba năm sau: Nhìn lại những dự đoán của tôi về ChatGPT năm 2023

链捕手1 giờ trước

Cảnh báo bong bóng AI: Đầu tư vào AI mang lại lợi nhuận âm cho hầu hết các gã khổng lồ công nghệ

Bài viết cảnh báo về bong bóng đầu tư AI khi phân tích chỉ ra rằng hầu hết các gã khổng lồ công nghệ như Microsoft, Alphabet, Meta, Oracle (trừ Amazon) có thể nhận tỷ suất lợi nhuận âm từ các khoản đầu tư hàng nghìn tỷ USD vào trung tâm dữ liệu AI. Dựa trên kỳ vọng của nhà phân tích về doanh thu và chi tiêu vốn giai đoạn 2025-2030, tốc độ tăng đầu tư (~20%/năm) vượt xa tốc độ tăng doanh thu dự kiến (~15%/năm). Tác giả nhấn mạnh, đầu tư công nghệ hiện giải thích 93% tăng trưởng GDP Mỹ. Nếu các công ty cắt giảm chi tiêu, không chỉ chuỗi cung ứng (Nvidia, TSMC, ASML) bị ảnh hưởng mà nền kinh tế Mỹ có thể suy thoái, kéo theo thị trường chứng khoán lao dốc. Các IPO của OpenAI, Anthropic được xem như cách chuyển giao rủi ro từ nhà đầu tư ban đầu sang các nhà đầu tư tổ chức và cá nhân. Dù cơn sốt có thể kéo dài đến 2026 nhờ IPO, nhưng thực tế toán học khắc nghiệt (cần thêm 2-5 nghìn tỷ USD doanh thu để đạt lợi nhuận 10%) khiến việc điều chỉnh là không tránh khỏi vào 2027-2028, tương tự bong bóng dot-com những năm 2000. Câu hỏi then chốt: ai sẽ trả giá cho cuộc chạy đua cơ sở hạ tầng đắt đỏ này?

marsbit2 giờ trước

Cảnh báo bong bóng AI: Đầu tư vào AI mang lại lợi nhuận âm cho hầu hết các gã khổng lồ công nghệ

marsbit2 giờ trước

Từ Token đến Lao động Máy móc: AI đang chuyển từ Công cụ thành 'Người lao động'

Từ công cụ thành "công nhân": AI đang trở thành lực lượng lao động máy móc Bài viết phân tích sự chuyển dịch trong thị trường AI: từ việc bán token hay giờ GPU đơn thuần, sang một thị trường "lao động máy móc" mới, nơi chính công việc được hoàn thành bởi phần mềm trở thành đối tượng được định giá và giao dịch. Tác giả dự đoán cơ chế định giá AI sẽ phát triển qua bốn giai đoạn: token thô -> thị trường năng lực LLM tiêu chuẩn hóa -> thị trường lao động theo ngành -> thị trường kết quả có thể lập trình. Trong tương lai, doanh nghiệp có thể không còn quan tâm công việc do model hay GPU cụ thể nào thực hiện, mà chỉ quan tâm liệu nó có được giao đúng tiêu chuẩn về độ trễ, độ chính xác, độ tin cậy và chi phí hay không. Điều này cũng làm thay đổi vai trò của con người, chuyển sang giám sát, chịu trách nhiệm, quản lý ngữ cảnh và đưa ra phán quyết cuối cùng - những yếu tố có thể trở nên có giá trị hơn. Bài viết nhấn mạnh AI không chỉ đơn thuần thay thế lao động mà mở rộng thị trường tổng thể. Khi chi phí công việc giảm, nhu cầu có thể tăng lên, tạo ra những loại hình công việc và dịch vụ mới khả thi về mặt kinh tế. Thị trường lao động máy móc sẽ bắt đầu từ những công việc có thể được xác định rõ ràng và đo lường được, hướng tới việc biến lao động máy móc thành một yếu tố sản xuất mới có thể được thu mua, thanh toán và giao dịch.

marsbit2 giờ trước

Từ Token đến Lao động Máy móc: AI đang chuyển từ Công cụ thành 'Người lao động'

marsbit2 giờ trước

Việc giảm giá 99% của Xiaomi MiMo không phải là chiêu trò marketing! Luo Fuli đăng X để phản bác những kẻ bi quan

Trong bài viết, tác giả phân tích động thái giảm giá API lên tới 99% cho dòng MiMo-V2.5 của Xiaomi và phản bác các ý kiến cho rằng đây chỉ là chiến lược marketing hay "bán lỗ cướp thị trường". Lộ Phúc Lợi, người đứng đầu MiMo, đã công bố một blog kỹ thuật dài 5000 chữ để giải thích cơ sở kỹ thuật của mức giá mới. Bài viết mô tả sáu trụ cột công nghệ chính cho phép mức giảm giá này: 1. **Kiến trúc Hybrid SWA (Sliding Window Attention):** Giảm dung lượng bộ nhớ tạm (KVCache) xuống còn 1/7 so với Full Attention truyền thống. 2. **Quản lý KVCache hai bể riêng biệt:** Tối ưu hóa việc phân bổ bộ nhớ để triệt để tận dụng lợi thế của SWA, tăng gấp 5 lần số lượng người dùng đồng thời. 3. **Hệ thống tiền tố cache được cải tiến:** Đảm bảo an toàn và nâng cao tỷ lệ trúng cache lên tới 93-95%, khiến phần lớn yêu cầu đọc lặp lại hầu như không cần tính toán lại. 4. **Hệ thống lưu trữ phân tán GCache:** Triển khai trực tiếp trên ổ SSD của máy GPU, giảm chi phí lưu trữ xuống gần bằng 0. 5. **Hệ thống điều phối LLM-Router:** Tối ưu định tuyến và lập lịch, ưu tiên các yêu cầu có cache, tăng hiệu suất tổng thể. 6. **Dự đoán đa token (MTP):** Giảm chi phí tạo văn bản (output), hoàn thiện vòng tròn giảm chi phí cho toàn bộ quá trình xử lý. Những cải tiến này, khi kết hợp, tạo ra một chuỗi tối ưu toàn diện làm giảm đáng kể chi phí tính toán và lưu trữ cho mỗi yêu cầu. Bài viết kết luận rằng mức giảm 99% không phải là con số tiếp thị, mà là kết quả có thể chứng minh của một hệ thống kỹ thuật hoàn chỉnh, một phương pháp giảm chi phí đáng để ngành tham khảo.

marsbit4 giờ trước

Việc giảm giá 99% của Xiaomi MiMo không phải là chiêu trò marketing! Luo Fuli đăng X để phản bác những kẻ bi quan

marsbit4 giờ trước

260 tỷ USD, "đội hình toàn Hoa" làm nên công ty lập trình AI có định giá cao nhất toàn cầu

260 tỷ USD, công ty lập trình AI Cognition với đội ngũ sáng lập toàn người Hoa đã trở thành công ty AI lập trình có định giá cao nhất toàn cầu sau vòng gọi vốn mới. Chỉ sau hơn 8 tháng kể từ khi đạt mốc định giá 102 tỷ USD, Cognition AI đã huy động thành công hơn 10 tỷ USD với định giá sau đầu tư lên tới 260 tỷ USD. Vòng này do các quỹ Lux Capital, General Catalyst và 8VC dẫn đầu. Cognition nổi tiếng với "kỹ sư phần mềm AI" đầu tiên trên thế giới tên là Devin. Tuy nhiên, sau khi gây sốt ban đầu, Devin vấp phải những nghi ngờ về khả năng thực sự và tỷ lệ hoàn thành nhiệm vụ không cao trong môi trường thực tế, cùng với mức giá khởi điểm cao. Bước ngoặt quan trọng giúp Cognition định hình lại câu chuyện là việc mua lại tài sản còn lại của Windsurf, một công ty IDE AI. Điều này giúp Cognition bổ sung một công cụ phát triển tích hợp AI mà các lập trình viên có thể kiểm soát trực tiếp, bên cạnh mô hình agent tự trị Devin xử lý công việc bất đồng bộ. Sự kết hợp "hai chân" này cho phép Cognition phục vụ cả nhu cầu hỗ trợ viết code hàng ngày và nhu cầu tự động hóa các tác vụ kỹ thuật có thể ủy thác cho doanh nghiệp. Dữ liệu tăng trưởng ấn tượng - lượng sử dụng doanh nghiệp tăng hơn 10 lần trong năm nay, run-rate doanh thu đạt 492 triệu USD - cùng danh sách khách hàng lớn như Goldman Sachs, Mercedes-Benz, NASA, Lục quân & Hải quân Mỹ đã thuyết phục các nhà đầu tư. Họ không chỉ nhìn thấy một công cụ cho lập trình viên, mà là tiềm năng trở thành hạ tầng cơ sở mới cho kỹ thuật phần mềm doanh nghiệp trong kỷ nguyên AI.

marsbit4 giờ trước

260 tỷ USD, "đội hình toàn Hoa" làm nên công ty lập trình AI có định giá cao nhất toàn cầu

marsbit4 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片