KuaiMod – 快手的短视频质量判别利器

KuaiMod 是什么

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，借鉴普通法体系，以案例驱动的方式动态更新审核策略，能够快速适应短视频平台上内容的快速变化。它结合视觉语言模型（VLM）和链式推理（Chain-of-Thought，CoT）技术，并基于用户反馈进行强化学习，实现精准的内容判别，离线测试准确率高达 92.4%，在实际部署中可显著降低用户举报率，提升用户体验，为短视频平台的健康生态提供有力支持。

核心功能

• 自动审核有害内容 ：可自动识别并过滤暴力、色情、谣言等违规视频，保护用户免受不良内容的侵害。
• 细粒度内容分类 ：将视频精准分类到不同违规类别，便于平台进行精细化管理，提高内容管理效率。
• 动态策略更新 ：根据用户反馈实时调整审核策略，以适应短视频内容的快速变化和新类型有害内容的出现。
• 降低用户举报率 ：有效减少用户对不良内容的曝光，从而显著降低用户举报率，提升用户对平台的满意度。
• 助力个性化推荐 ：优化推荐系统，推送符合用户兴趣的优质视频，增强用户的观看体验和粘性。

技术原理

• 多模态大模型（VLM） ：基于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。大规模预训练使其能够理解视频的语义内容，从而准确识别其中的有害信息。
• 链式推理（CoT） ：生成详细的推理过程，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，逐步推理最终给出审核结果，使审核决策更加透明且具有可解释性。
• 离线适配与训练 ：利用大规模标注数据，对 VLM 进行监督微调，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），如用户的举报、点赞、评论等，构建新的训练数据，动态更新审核策略。模型根据实时反馈进行优化，确保快速适应平台内容的变化。
• 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，保持审核的全面性和有效性。

支持平台

KuaiMod 主要应用于快手平台，为快手上的短视频提供质量判别和内容审核服务，目前已在快手平台全面部署，为百万级日新视频提供质量判别服务。

团队介绍

KuaiMod 由快手联合清华大学、中科院自动化所等机构共同开发。开发团队集合了快手在短视频领域的丰富经验，以及高校和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。

项目资源

• 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

业务场景

• 内容审核 ：自动识别并过滤短视频中的有害内容，如暴力、色情、谣言等，确保平台内容的合法性和健康性。
• 推荐优化 ：将审核结果嵌入到视频推荐系统中，提升个性化推荐的质量，为用户推送更符合其兴趣且安全的优质视频。
• 用户反馈处理 ：根据用户的举报和评论等反馈，动态调整审核策略，形成良好的用户互动和内容治理循环。
• 提升内容质量 ：过滤低质量内容，优化平台整体内容生态，提高平台内容的平均水平，增强平台的竞争力。
• 维护平台生态 ：快速适应短视频内容的变化趋势，及时识别和处理新出现的问题内容，保障平台的健康可持续发展。