根據 Beating，X 的官方演算法倉庫在 5 月 15 日發布了第二次重大提交，距離馬斯克在 1 月承諾將開源平台的推薦演算法已過四個月。這次更新涵蓋 187 個檔案，新增 18,263 行並刪除 926 行，進一步由架構文件推進至功能推論管線與廣告插入邏輯。
Phoenix 推薦模型現在包含一套端到端的示範管線，會執行候選回收，透過預測互動指標（按讚、回覆、轉推、停留時間）對內容進行排序，並計算最終排序分數。值得注意的是，該更新透過加入用於廣告混合的程式碼來履行馬斯克原本的承諾，顯示廣告投放是由安全間隔、相鄰內容風險、品牌安全規則以及關鍵字政策所規範——而不是固定位置。除此之外，也新增了用於垃圾訊息偵測、貼文分類與政策執行的額外模組。
