KuaiMod：一款基于普通法理念的短视频内容治理框架

KuaiMod项目简介

KuaiMod是由快手公司联合清华大学、中科院自动化所等机构共同开发的一款基于普通法理念的短视频内容治理框架。它通过模拟普通法系统“依据案例而非静态法规进行判断”的机制，利用大规模视觉语言模型（VLM）和链式推理（CoT）技术，构建了一个动态更新的审核模型。KuaiMod能够根据用户反馈和平台趋势快速调整审核策略，有效识别并过滤有害内容，同时保护优质创作者和视频。其开发团队结合了快手在短视频领域的丰富经验与高校及科研机构的技术优势，致力于打造一个安全、健康的平台生态。

KuaiMod主要功能

1. 有害内容识别与过滤：
   • KuaiMod能够自动识别和过滤短视频中的有害内容，包括但不限于暴力、色情、谣言、网络欺凌、未成年人危险行为等。
   • 它可以对视频进行细粒度分类，将内容归入15个违规类别之一，从而实现精准治理。
2. 动态策略更新：
   • KuaiMod基于用户反馈和平台趋势动态更新审核策略，能够快速适应社会事件和用户行为的变化。
   • 支持每日更新审核策略，确保对新出现的有害内容类型及时响应。
3. 个性化推荐增强：
   • KuaiMod的审核结果被嵌入到视频推荐系统中，为用户提供更符合其兴趣且安全的内容。
   • 通过区分不同用户对有害内容的敏感度，实现个性化的内容治理策略，提升用户体验。
4. 降低用户举报率：
   • KuaiMod通过精准识别和过滤有害内容，显著降低了用户对不良内容的举报率，提升了平台的整体生态质量。
5. 提升审核效率与准确性：
   • KuaiMod结合了视觉语言模型（VLM）的强大理解能力和链式推理（CoT）技术，能够高效处理复杂的多模态内容，提高审核的准确性和效率。

KuaiMod技术原理

1. 视觉语言模型（VLM）：
   • KuaiMod基于快手自研的YuanQi视觉语言模型，该模型融合了视觉编码器、LLM基础模块、门控交叉注意力层和专家混合（MoE）模块。
   • 视觉编码器能够提取视频帧中的视觉特征，而LLM基础模块则负责处理文本信息，两者通过交叉注意力层实现高效的图像-文本融合。
2. 链式推理（CoT）技术：
   • KuaiMod利用链式推理技术生成详细的推理过程，将视频内容与审核结果之间的因果关系进行建模。
   • 通过Tag2CoT和CoT2Tag两个过程，将视频元数据、审核标签和推理过程转换为状态转换格式数据，使模型能够逐步分析视频内容并做出判断。
3. 动态策略更新机制：
   • KuaiMod采用强化学习范式，根据用户反馈和在线环境的互动不断优化审核策略。
   • 在线部署后，模型通过与用户的实时交互收集反馈，利用直接偏好优化（DPO）算法对策略进行持续更新，确保审核策略的时效性和准确性。
4. 大规模数据训练与优化：
   • KuaiMod通过大规模的标注数据进行离线训练，数据来源包括快手平台的真实用户反馈和人工审核结果。
   • 采用监督微调（SFT）和错误导向的DPO训练方法，使模型能够更好地理解和处理复杂的视频内容，提高审核的准确性和鲁棒性。
5. 多模态内容理解：
   • KuaiMod能够综合处理视频的多种模态信息，包括视频帧、标题、OCR文本、ASR文本和用户评论。
   • 通过多模态特征的融合，模型可以更全面地理解视频内容，从而更准确地判断其是否违规。

KuaiMod应用场景

1. 短视频内容审核：自动识别和过滤短视频中的有害内容，如暴力、色情、谣言等，保护用户免受不良内容的影响。
2. 个性化视频推荐：将审核结果嵌入推荐系统，为用户提供更符合其兴趣且安全的内容，提升用户体验。
3. 未成年人保护：专门识别和过滤对未成年人有害的内容，如未成年人危险行为、不良诱导等，为青少年营造健康的网络环境。
4. 平台生态治理：通过动态更新审核策略，快速响应社会事件和用户反馈，维护平台的良好生态。
5. 用户举报处理：降低用户对不良内容的举报率，减轻人工审核负担，同时提升用户满意度。
6. 内容创作者保护：精准识别违规内容，保护优质创作者和视频不被误判，鼓励更多优质内容的创作。

KuaiMod项目入口

• 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