KuaiMod – 快手推出的自動化短視頻質量判別框架

KuaiMod是什么

KuaiMod 是快手推出的短視頻質量判別框架，依托于多模態大模型技術，能夠高效識別和過濾有害及低質量內容。該框架采用了普通法（Common Law）體系的理念，基于案例驅動的方法動態調整審核策略，以快速適應短視頻平臺上內容的迅速變化。通過結合視覺語言模型（VLM）與鏈式推理（Chain-of-Thought，CoT）技術，KuaiMod 能夠通過用戶反饋進行強化學習，實現精確的內容判別。經過離線測試，該系統的準確率高達92.4%，在實際應用中顯著降低了用戶的舉報率，提升了用戶的整體體驗，助力短視頻平臺構建健康的生態環境。

KuaiMod的主要功能

• 自動審核有害內容：高效識別并過濾暴力、、謠言等違規視頻。
• 細粒度內容分類：將視頻精確分類到不同的違規類別，便于后續管理。
• 動態策略更新：根據用戶反饋實時調整審核策略，靈活應對內容的變化。
• 降低用戶舉報率：減少用戶接觸不良內容的概率，提升用戶體驗。
• 助力個性化推薦：優化推薦系統，向用戶推送符合其興趣的優質視頻。

KuaiMod的技術原理

• 多模態大模型（VLM）：結合視覺編碼器與語言模型，將視頻的視覺信息（如視頻幀、封面）與文本信息（如標題、評論、OCR/ASR文本）融合，生成綜合的視頻表示。通過大規模預訓練，VLM 能夠理解視頻的語義內容，識別出其中的有害信息。
• 鏈式推理（Chain-of-Thought，CoT）：利用CoT技術生成詳細的推理過程，解釋為何某個視頻被判定為有害或無害。審核過程被分解為多個狀態（如內容提取、內容分析、用戶反饋分析等），逐步推理出最終的審核結果。
• 離線適配與訓練：通過大規模標注數據對 VLM 進行監督微調，使其適應視頻審核任務。通過生成正負樣本對，優化模型的偏好，提高審核的準確性和一致性。
• 在線更新與強化學習：基于用戶反饋的強化學習（RLUF），通過用戶的舉報、點贊、評論等反饋構建新的訓練數據，動態更新審核策略。模型依據實時反饋進行優化，確保快速適應平臺內容變化。
• 動態分類體系：根據平臺內容的變化，動態擴展和調整分類標簽體系，以確保覆蓋新出現的有害內容類型。

KuaiMod的項目地址

• 項目官網：https://kuaimod.github.io/
• GitHub倉庫：https://github.com/KuaiMod/KuaiMod.github.io
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2504.14904v1

KuaiMod的應用場景

• 內容審核：自動識別并過濾有害內容，如暴力、、謠言等。
• 推薦優化：提升個性化推薦的質量，推送更符合用戶興趣的優質視頻。
• 用戶反饋處理：根據用戶的舉報和評論動態調整審核策略。
• 提升內容質量：過濾低質量內容，優化平臺整體內容生態。
• 維護平臺生態：適應內容變化，保障平臺健康可持續發展。

常見問題

• KuaiMod如何保證審核的準確性？ 通過多模態大模型的預訓練和用戶反饋的強化學習，KuaiMod 能夠不斷優化審核策略，確保高準確率。
• KuaiMod能否適應新類型的有害內容？ 是的，KuaiMod具有動態分類體系，可以根據平臺內容的變化，快速調整和擴展分類標簽。
• 如何使用KuaiMod進行內容審核？ 用戶可通過快手平臺的相關功能接入KuaiMod，系統將自動進行內容審核。
• KuaiMod是否會影響用戶體驗？ 通過降低用戶接觸不良內容的概率，KuaiMod 實際上提升了用戶的整體體驗。
• KuaiMod的使用是否安全？ KuaiMod 設計時充分考慮了用戶隱私和安全，確保數據處理的安全性與合規性。