KuaiMod

KuaiMod是什么

KuaiMod 是快手研发的一种基于多模态大模型的短视频质量评估系统，旨在高效识别和过滤有害及低质量内容。该系统借鉴普通法（Common Law）体系，采用案例驱动的方式动态更新审核策略，以适应短视频内容的快速变化。KuaiMod 结合视觉语言模型（VLM）与链式推理（Chain-of-Thought, CoT）技术，并通过用户反馈进行强化学习，实现精准的内容判别。在离线测试中，其准确率可达 92.4%，在实际应用中显著降低了用户举报率，提升了用户体验，为短视频平台的可持续发展提供了技术支持。

KuaiMod的主要功能

• 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：对视频进行精确分类，便于内容管理。
• 动态策略更新：根据用户反馈实时调整审核策略，提升适应性。
• 降低用户举报率：减少不良内容曝光，优化用户体验。
• 助力个性化推荐：提升推荐系统的精准度，推送更符合用户兴趣的优质内容。

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，融合视频帧、封面、标题、评论等内容，生成综合视频表示，用于识别有害信息。
• 链式推理（Chain-of-Thought, CoT）：通过分步骤推理解释审核结果，提升透明度和可解释性。
• 离线适配与训练：利用大规模标注数据进行监督微调，提高模型在审核任务中的表现。
• 在线更新与强化学习：基于用户反馈动态优化审核策略，确保系统持续适应内容变化。
• 动态分类体系：根据平台内容演变，灵活扩展分类标签，覆盖新型有害内容。

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：自动化识别并过滤违规视频。
• 推荐优化：提升推荐系统的精准度和相关性。
• 用户反馈处理：基于用户行为动态优化审核机制。
• 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：增强系统适应能力，保障平台健康运行。