-
用戶(hu)隨口一句“講個刺激的歷史故事”,會不(bu)會觸發不(bu)當內容? -
AI從網(wang)上抓取的信息(xi),是否混進了賭博、色情(qing)或釣魚鏈接? -
聯網搜索功(gong)能加持下,用(yong)戶輸入是否(fou)會觸發對惡意網站的直接調用(yong)?
-
一方(fang)面,為了保證用戶(hu)與模型(xing)交(jiao)互過程的流暢性,一句話往往被拆成(cheng)十幾段(duan)流式輸(shu)(shu)出,傳統基于關鍵(jian)詞和規(gui)則的專(zhuan)家(jia)模型(xing),面對這類語義復(fu)雜(za)、上(shang)下文強依賴的模型(xing)輸(shu)(shu)出時,最(zui)終結果往往是“看得見字,但不(bu)懂意”; -
另(ling)一方面,如果全部依賴大(da)模型審核,雖然理解能(neng)力強,但因推理耗時(shi)長(chang)且成(cheng)本高(gao),難以滿足(zu)車載(zai)場(chang)景(jing)對實時(shi)性的嚴(yan)苛要求(qiu);
-
所有輸入/輸出文本實(shi)時(shi)切(qie)片后,由輕量級專家模型并行(xing)執行(xing)毫秒級初篩(shai),快速攔截明顯風險;
-
同時,重新編排大模型(xing)深(shen)度審核鏈路,利用(yong)多線程智能化調度;
-
通(tong)過唯一(yi)標(biao)識關聯(lian)一(yi)次完整(zheng)對話; -
安全(quan)護欄(lan)自動聚合(he)同一會話中的所有切片,進行跨(kua)片段語義理解; -
即使敏感內容分散在多輪輸出中,也能精(jing)準識別并(bing)攔(lan)截;
-
對所有聯網(wang)請求中的第三(san)方(fang)鏈接進行實時掃描; -
精準識別色情信息(xi)、非法賭博、釣(diao)魚網站、虛假營銷(xiao)等風險(xian)類(lei)型: -
一(yi)旦命中高(gao)風(feng)險標簽,立即終止任務(wu),防止有害信息流入大(da)模型。

