KuaiMod

KuaiMod – 快手推出的自动化短视频质量判别框架

KuaiMod是什么

KuaiMod 是快手推出的短视频质量判别框架，依托于多模态大模型技术，能够高效识别和过滤有害及低质量内容。该框架采用了普通法（Common Law）体系的理念，基于案例驱动的方法动态调整审核策略，以快速适应短视频平台上内容的迅速变化。通过结合视觉语言模型（VLM）与链式推理（Chain-of-Thought，CoT）技术，KuaiMod 能够通过用户反馈进行强化学习，实现精确的内容判别。经过离线测试，该系统的准确率高达92.4%，在实际应用中显著降低了用户的举报率，提升了用户的整体体验，助力短视频平台构建健康的生态环境。

KuaiMod的主要功能

• 自动审核有害内容：高效识别并过滤暴力、、谣言等违规视频。
• 细粒度内容分类：将视频精确分类到不同的违规类别，便于后续管理。
• 动态策略更新：根据用户反馈实时调整审核策略，灵活应对内容的变化。
• 降低用户举报率：减少用户接触不良内容的概率，提升用户体验。
• 助力个性化推荐：优化推荐系统，向用户推送符合其兴趣的优质视频。

KuaiMod的技术原理

• 多模态大模型（VLM）：结合视觉编码器与语言模型，将视频的视觉信息（如视频帧、封面）与文本信息（如标题、评论、OCR/ASR文本）融合，生成综合的视频表示。通过大规模预训练，VLM 能够理解视频的语义内容，识别出其中的有害信息。
• 链式推理（Chain-of-Thought，CoT）：利用CoT技术生成详细的推理过程，解释为何某个视频被判定为有害或无害。审核过程被分解为多个状态（如内容提取、内容分析、用户反馈分析等），逐步推理出最终的审核结果。
• 离线适配与训练：通过大规模标注数据对 VLM 进行监督微调，使其适应视频审核任务。通过生成正负样本对，优化模型的偏好，提高审核的准确性和一致性。
• 在线更新与强化学习：基于用户反馈的强化学习（RLUF），通过用户的举报、点赞、评论等反馈构建新的训练数据，动态更新审核策略。模型依据实时反馈进行优化，确保快速适应平台内容变化。
• 动态分类体系：根据平台内容的变化，动态扩展和调整分类标签体系，以确保覆盖新出现的有害内容类型。

KuaiMod的项目地址

• 项目官网：https://kuaimod.github.io/
• GitHub仓库：https://github.com/KuaiMod/KuaiMod.github.io
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2504.14904v1

KuaiMod的应用场景

• 内容审核：自动识别并过滤有害内容，如暴力、、谣言等。
• 推荐优化：提升个性化推荐的质量，推送更符合用户兴趣的优质视频。
• 用户反馈处理：根据用户的举报和评论动态调整审核策略。
• 提升内容质量：过滤低质量内容，优化平台整体内容生态。
• 维护平台生态：适应内容变化，保障平台健康可持续发展。

常见问题

• KuaiMod如何保证审核的准确性？ 通过多模态大模型的预训练和用户反馈的强化学习，KuaiMod 能够不断优化审核策略，确保高准确率。
• KuaiMod能否适应新类型的有害内容？ 是的，KuaiMod具有动态分类体系，可以根据平台内容的变化，快速调整和扩展分类标签。
• 如何使用KuaiMod进行内容审核？ 用户可通过快手平台的相关功能接入KuaiMod，系统将自动进行内容审核。
• KuaiMod是否会影响用户体验？ 通过降低用户接触不良内容的概率，KuaiMod 实际上提升了用户的整体体验。
• KuaiMod的使用是否安全？ KuaiMod 设计时充分考虑了用户隐私和安全，确保数据处理的安全性与合规性。