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快手祭出“内容净化器”KuaiMod！让多模态AI帮你过滤烂片

最近，短视频领域又迎来了一项重大技术突破 —— 快手推出的 KuaiMod，这一基于大模型的内容审核框架，有望彻底改变短视频生态的现状。今天，咱们就深入剖析一下，KuaiMod 到底有哪些厉害之处。

短视频的 “烦恼”：不良内容泛滥
现在的短视频平台，像快手、TikTok 这些，那发展速度简直像坐火箭一样！每天都有海量的视频上传，其中不乏很多优质内容，给大家带来知识和欢乐。但问题也来了，有些不良视频也趁机混入其中，对平台生态造成了不小的威胁，尤其是对未成年人的身心健康可能产生危害。要是这些不良内容到处传播，那后果简直不堪设想！
为了拦住这些不良内容，内容审核环节就变得至关重要。传统的审核方式，就像让一群 “人工裁判” 按照既定的规则去判断每个视频是否合规。但这种方式问题不少，一方面，人工审核成本超高，而且人嘛，总会有主观偏见，可能导致审核结果不太公平；另一方面，随着短视频数量的暴增，人工审核的速度根本跟不上。
后来，大家开始尝试用人工智能技术来帮忙。早期的方法要么是简单的关键词匹配，要么是用一些小模型进行分类，但这些方法准确率不高，而且只能在特定场景下勉强用用。再后来，大语言模型（LLMs）登场了，它能理解文本内容，看起来很厉害。可实际用起来，面对复杂的短视频内容，尤其是包含多种模态（比如画面、声音、文字）的信息，它也有点力不从心，而且更新速度慢，赶不上短视频内容快速变化的节奏。
KuaiMod 来 “救场”：借鉴法律智慧打造审核神器
面对这些难题，快手的研究人员灵机一动，从法律体系里找到了灵感。大家知道，法律分为民法体系和普通法体系，传统的审核方式就像民法体系，依赖固定的规则。而快手这次借鉴的是普通法体系，它不依赖死板的条文，而是根据以往的案例来做判断，更加灵活。KuaiMod 就是基于这个思路诞生的！
打造审核 “题库”：KuaiMod 基准数据集
在正式介绍 KuaiMod 之前，得先说说它的 “秘密武器”——KuaiMod 基准数据集。研究人员从快手平台收集了大量视频，精心挑选出 1000 个，有健康积极的，也有包含各种不良内容的。这些不良内容被细分成 15 个类别，像危害社会安全与法律、违反内容伦理、禁止的商业行为、侵犯知识产权等等。
这些数据可不是随便找的，积极的视频来自人工审核过的高质量视频队列，而且用户反馈都很好；不良视频则来自高举报、高差评和负面评论多的视频。收集好之后，30 位经验丰富的标注员仔细标注，最终确定了这个涵盖各种类型的测试集。这可是第一个开源的短视频平台内容审核基准数据集，意义非凡！
KuaiMod 的 “修炼秘籍”：三步走策略
数据构建：给模型 “喂” 好料
训练数据的来源和标注过程和基准数据集类似，但规模更大。研究人员从快手平台的四个视频队列里采样了 50000 个视频，还利用元启 20B 模型来帮忙标注。遇到标注员不好分类的视频，就让元启 20B 模型生成补充标签，然后人工审核后再加入分类体系。现在这个分类体系已经扩展到 100 多个违规类别了，而且还在不断更新。
为了让模型更好地理解视频内容和审核结果之间的关系，研究人员还搞了个 “Tag2CoT” 和 “CoT2Tag” 的操作。简单来说，就是让模型分析视频为什么被标注为违规，然后把这个分析过程整理成一个有条理的审核流程，这样模型就能更好地学习如何审核视频啦。
2. 离线适配训练：打磨模型 “基本功”
有了数据，接下来就是训练模型。这一步分为两个关键环节：大规模监督微调（SFT）和基于错误的直接偏好优化（DPO）。
SFT 就像是让模型在大量案例中学习如何分析视频内容，按照一个特定的流程逐步判断视频是否违规。经过这一步，模型就对视频审核有了初步的理解。
但这还不够，DPO 就上场啦！它专门揪出模型犯的错误，通过对比正确和错误的输出，让模型不断改进，提升审核的准确率。经过这两步训练，原本通用的元启 7B 模型就变成了一个能精准审核视频的 “高手”。
3. 在线部署与优化：让模型 “与时俱进”
短视频平台的内容变化太快了，静态的审核模型根本跟不上节奏。所以，KuaiMod 设计了一个基于用户反馈的强化学习（RLUF）机制，让模型能根据平台的实时反馈不断优化审核策略。
模型上线后，把那些模型判断和用户反馈不一致的视频找出来，重新标注后作为训练数据。而且，还会关注那些高热度的视频，因为它们对平台影响大。通过不断优化，KuaiMod 每天都能更新审核策略，时刻保持 “战斗力”。
效果惊人：KuaiMod 实力大展示
离线评估：碾压一众 “选手”
研究人员找了好多其他的审核方法来和 KuaiMod 对比，有基于 API 的，像谷歌的 Perspective API；有基于小模型的，比如 RoBERTa；还有基于大模型的，像 Intern-VL。结果发现，KuaiMod 在各项指标上都表现得超级出色！
从召回率、精确率和准确率这些指标来看，KuaiMod 在判断视频是否违规以及违规类别上，都比其他方法更准确。就算是和强大的 GPT-4o 相比，KuaiMod 在多类别分类任务上也毫不逊色，甚至更胜一筹。而且，通过消融实验发现，KuaiMod 的每个组件都很重要，少了谁都不行，这也证明了它设计的合理性。
在线应用：平台的 “救星”
KuaiMod 在快手的多个场景中都进行了部署，像 NEBULA、Featured 和 Main Site，这些场景每天都有上千万的活跃用户。
在综合生态治理方面，KuaiMod 把违规视频找出来并处理掉，大大降低了用户举报率，同时还让平台的日活跃用户数（DAU）和总应用使用时间（AUT）保持稳定甚至上升，这说明它让用户在平台上的体验更好了。
在个性化推荐方面，KuaiMod 根据不同用户对不良内容的接受程度，调整推荐策略。结果 DAU 和 AUT 都增加了，这表明它不仅能保证平台的 “绿色健康”，还能提升平台的收益。
未来可期：短视频 “净化大师” 的展望
KuaiMod 的出现，给短视频平台的内容审核带来了新的希望。它用创新的方法解决了传统审核方式的难题，通过独特的数据构建、训练和优化机制，成为了一个高效、准确的内容审核框架。
不过，技术总是在不断发展，未来还有很多挑战等着。但有了 KuaiMod 这个好的开始，相信在它的基础上，短视频平台的内容审核会越来越智能、越来越高效，咱们以后刷短视频的时候，看到的不良内容会越来越少，享受的优质内容会越来越多！家人们，是不是很期待呢？