快手推出的自动化短视频质量判别框架 KuaiMod
一、主要功能
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自动审核有害内容 ：精准识别并过滤包含暴力、色情、谣言等违规内容的视频，有效减轻人工审核负担，提升审核效率。
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细粒度内容分类 ：将视频精确分类至不同违规类别，使平台管理者能够更有针对性地进行内容管理。
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动态策略更新 ：借助案例驱动的方式，依据用户反馈实时调整审核策略，确保审核标准与时俱进，适应短视频平台内容的快速变化。
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降低用户举报率 ：通过精准过滤不良内容，减少用户接触有害信息的机会，进而显著降低用户举报率，提升用户体验。
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助力个性化推荐 ：优化推荐系统，使推送的视频更符合用户兴趣，增强用户与平台的互动和粘性。
二、技术原理
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链式推理（Chain-of-Thought, CoT） ：基于 CoT 技术，将视频审核过程分解为多个状态，如内容提取、内容分析、用户反馈分析等，生成详细的推理过程，清晰解释视频被判定为有害或非有害的原因，提升审核的透明度和准确性。
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离线适配与训练 ：利用大规模标注数据对 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。
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在线更新与强化学习 ：基于用户反馈的强化学习（RLUF），以用户举报、点赞、评论等反馈为依据，构建新的训练数据，动态更新审核策略。模型据此实时优化，快速适应平台内容的变化。
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动态分类体系 ：根据平台内容的动态变化，灵活扩展和调整分类标签体系，确保能够覆盖新出现的有害内容类型，保持审核的全面性和有效性。
三、项目地址
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GitHub 仓库 ：https://github.com/KuaiMod/KuaiMod.github.io
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arXiv 技术论文 ：https://arxiv.org/pdf/2504.14904v1
四、应用场景
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内容审核 ：自动识别并过滤暴力、色情、谣言等有害内容，保障平台内容的合法性与健康性。
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推荐优化 ：提升个性化推荐质量，精准推送符合用户兴趣的优质视频，提高用户满意度。
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用户反馈处理 ：依据用户举报和评论等反馈，动态调整审核策略，形成良好的用户与平台互动循环。
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提升内容质量 ：过滤低质量内容，优化平台整体内容生态，吸引优质创作者入驻。
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维护平台生态 ：适应内容变化，保障平台健康可持续发展，增强平台的竞争力和影响力。
