在短视频已经成为亿万用户日常生活的重要组成部分的今天，它不仅仅是一种娱乐方式，更是人们获取信息、表达观点和进行社交的主要渠道。随着短视频内容的爆炸式增长，各大平台正面临前所未有的挑战:一方面需要高效识别和管理内容，另一方面则需要精准地将优质内容推送给真正感兴趣的用户。
为了解决这些问题，快手作为国内领先的短视频平台，推出了基于多模态大模型的创新方案 KuaiMod，旨在优化短视频平台生态并提升用户体验。
KuaiMod 的核心在于其对短视频内容的质量判别。传统的内容判别方法往往依赖于静态规则和人工标注，成本高且难以应对用户偏好的动态变化。而 KuaiMod 通过构建一个包含1000条真实短视频的数据集，制定了首个面向短视频的内容质量判别基准测试，涵盖了四类主要的劣质内容与15种细粒度内容类型。这一系统不仅提高了内容识别的准确性，更为短视频平台的健康发展提供了新思路。
通过引入强化学习策略，KuaiMod 能够根据用户反馈不断更新和优化其判别模型，实时掌握平台趋势，从而实现对新出现的劣质内容的精准识别。初步测试显示，KuaiMod 在内容质量判别上的整体准确率高达92.4%，相比其他方案提升超过10%。该方案已在快手平台全面部署，为数以百万计的新视频提供质量判别服务，显著降低了用户举报率，展现出强大的市场潜力。
为促进短视频平台的生态优化，KuaiMod 的评测标准和技术方案论文已经开源，欢迎业内人士共同交流与探讨。通过这项创新，快手不仅在行业中树立了标杆，也为用户提供了更安全、更优质的短视频观看体验。
项目地址:https://kuaimod.github.io/