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从快手被黑产攻击看多模态大模型如何守护短视频内容安全

news 2026/6/11 7:51:46

快手自研多模态大模型应用于短视频内容审核，构建了结合人工、传统AI和特定范式的通用审核框架。该框架通过离线阶段的后训练和策略微调将模型转化为视频审核员，在线阶段利用用户反馈进行策略迭代优化，测试表现优秀。官方还公开了包含标签、标题、OCR、ASR和图像等多模态数据集，为研究者提供宝贵参考。

快手“被境外黑产攻击”事件，好奇它家的大模型，查阅相关论文发现，快手已自研一款多模态大模型，应用于短视频内容审核场景。

短视频质量判别

用于短视频平台内容审核的框架，该项目通过结合人工、传统AI辅助和特定范式，提供了一种通用法内容审核框架。项目包括数据集探索和可视化工具，支持离线适应和在线部署阶段。离线阶段通过后训练和策略微调将模型转化为视频审核员，在线阶段则通过用户反馈进行策略迭代优化。

从测试结果来看，整体表现优秀。

同时关注到官方公开的数据集，这里对数据集进行技术科普，供大家参考品鉴。

tag：标签，标注内容类别（如 “色情低俗”“不实信息” 等）

title：视频标题，包含用户名及用户 ID

OCR：字符识别结果，从图片中提取的文本

ASR：语音识别结果，从音频中提取的文本

images：图片文件名，包含视频封面及最多 8 帧视频截图

pid：唯一标识符

最后

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⑤ 这些资料真的有用吗?

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