KuaiMod：快手推出的一款基于多模态大模型的短视频质量判别框架

KuaiMod是快手推出的一款基于多模态大模型的短视频质量判别框架，旨在高效识别和过滤有害及低质量内容，优化短视频平台的生态。它借鉴普通法（Common Law）体系，采用案例驱动的方式动态更新审核策略，快速适应短视频平台上内容的快速变化。

KuaiMod功能特点：

1、高效内容识别：

- 自动审核有害内容：能够识别并过滤暴力、色情、谣言等违规视频。

- 细粒度内容分类：将视频精准分类到不同违规类别，便于管理。

- 离线测试准确率高达92.4%：，显著优于其他判别方案。

2、动态策略更新：

- 基于用户反馈的强化学习：通过用户举报、点赞、评论等反馈，动态更新审核策略。

- 实时难例收集：从用户举报视频和高热视频中筛选难例，优化模型。

- 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。

3、提升用户体验：

- 降低用户举报率：减少用户对不良内容的曝光，显著降低用户举报率。

- 助力个性化推荐：优化推荐系统，推送更符合用户兴趣的优质视频。

4、技术原理：

- 多模态大模型（VLM）：结合视觉编码器和语言模型，融合视频的视觉信息和文本信息，生成综合的视频表示。

- 链式推理（Chain-of-Thought, CoT）：生成详细的推理过程，逐步分析视频内容，最终给出审核结果。

- 在线更新与离线适配：通过离线微调和在线强化学习，模型能够快速适应平台内容的变化。

5、应用场景：

- 内容审核：自动识别并过滤有害内容。

- 推荐优化：提升个性化推荐质量。

- 用户反馈处理：根据用户举报和评论动态调整审核策略。

- 维护平台生态：适应内容变化，保障平台健康可持续发展。

KuaiMod项目地址：

1、项目官网：https://kuaimod.github.io/

2、GitHub 仓库：https://github.com/KuaiMod/KuaiMod.github.io

3、技术论文：https://arxiv.org/pdf/2504.14904v1

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