在数字内容爆炸式增长的今天，内容审核正面临前所未有的挑战：海量信息实时涌现、违规形式不断变异、跨语言跨模态治理难度陡增；传统人工审核与规则引擎的模式已难以应对 “速度与精度” 的双重考验，内容治理的效率瓶颈与风险盲区日益凸显。​而大模型时代的到来，大幅提升了机器的多模态理解、主动学习以及复杂语义推理能力，成为破解内容审核困局的核心选择。

本次演讲将从内容安全审核业务场景出发，介绍快手安全算法团队自研多模态大模型的核心技术方案以及真实场景的应用落地实践，包括多模态大模型预训练、大模型轻量化与训推优化、安全知识库RAG技术、安全大模型审核智能体等。

演讲提纲

1. 内容安全业务背景与挑战
2. 自研安全大模型核心技术
   • 多模态大模型预训练与微调
   • 大模型轻量化与训推优化
   • 安全知识库检索增强（RAG）技术
   • 安全大模型审核智能体应用
3. 未来的技术与业务应用趋势展望

听众收益

1. 了解短视频平台内容安全业务以及算法赋能模式
2. 了解安全垂类大模型的建设思路和迭代路径

您的演讲有哪些前沿亮点？

1. 垂类大模型的建设思路和应用实践
2. 大模型在特定场景定制化的方法论