多模式模型

1）为什么iGaming多模式

• 降低背景（KYC+liveness，屏幕对屏幕，替换图片）；
• 通过司法管辖区加快审核和品牌安全/视频；
• 了解流和引用提供商/游戏的上下文；
• 找到UX问题的根源（视频+日志事件+评论）；
• 给札幌代理人"丰富"的答桉（文本+屏幕/视频/链接）；
• 改善RG过程（投诉文本+视觉破坏模式+会议历史）。

2）架构和模式

2.1 CLIP类似（双编码器,contrastive）

在ITC（图像文本对应）上训练了两个编码器（文本/视觉）。快速搜索/对决：徽标,igra↔kreativ, strim↔provayder。

2.2 Encoder→Decoder / VLM

视觉编码器+LLM解码器用于"描述"图片/视频，回答有关UI/屏幕截图的问题，并解释KYC决策。支持Grounding （box/蒙版）和Toolformer工具调用样式。

2.3 Perceiver/Perceiver IO/类似火烈鸟

长序列和混合模式（框架+文本+表格fichi）。对于流和连续的KYC帧很有用。

2.4 LLM作为编排器（路由/代理）

在关键路径（地图/面部检测，OCR，ASR）+LLM上的轻型专用模型，连接结果，调用规则，写出人读原因。

2.5 Fusion-Late / Fusion-Early / Co-attention

后来的合并-可靠且便宜；早期-更强大，但更昂贵。对于prod路径：更常见的是late+co-attention（精度/成本平衡）。

3）数据和标记

同步：影格/字幕/游戏/聊天事件→时间对齐（音频的ASR/Diarization）。
PII/生物识别：编辑面部/文件（盒子/口罩），标记标识符；DSAR兼容性。
域名词典：PSP/提供商/游戏，术语RG/奖金，本地支付（Papara/Mefete/PIX）。
合成：具有光/角度变化的文档/自拍照；具有不同徽标/STA的创意；屏幕的"pere-passion"。
主动学习：模型标记不确定/边缘案例；HITL轮廓。
平衡：稀有类别（恶作剧，禁止符号，18+）-至少是主流。

4）对齐和培训

ITC（InfoNCE）：tekst↔izobrazheniye/kadr（许多负片，温度软负片）。
ITM（图像文本匹配）：binark"匹配/不匹配"。
教学调节：对话"关于UI/文档的问题 →回答+理由"。
Grounding： box/Mask上的supervision for references"这是错误的地方"。
Causal/Tool use：模板"看到→导致OCR/NER →检查PSP限制"。
RLHF/RLAIF：评论者对"保护性"脚本的偏好（广告/18 +/RG）。

5）隐私，安全，道德

Biometrics-by-Design：设备预验证，边缘地狱，栓塞加密，保留期。
逻辑中的Zero-PII：没有原始帧或文档的完整文本；令牌和桉例参考。
DSAR/Legal Hold：加密擦除、不可更改的解决方桉逻辑（WORM）。
Fairness/Bias：照明/肤色/相机/语言→定期报告和均等公差。
司法管辖区：18+过滤器，"负责任的广告"，许可证区域的存储和密钥。

6）关键脚本（iGaming）

1.KYC+Liveness（视频+文本）

文档字段的OCR，与应用程序的比较（表格）。
自拍/镜头→掩盖/恶作剧；"为什么deny"的解释，指的是规则的区域。

2.节制创意/视频

违禁文本/徽标/符号检测，年龄标记，投注/误导性信息。
为营销产生"政治"报告：要解决的问题和原因。

3.流式分析（视频+聊天）

Logo/游戏/事件（大获胜，打折），聊天音调，毒性。
将促销节目归因于提供商，按时间码对齐。

4.Sapport/UX（截图+文本）

问答："输出按钮在哪里?""为什么KYC错误？"-使用UI区域突出显示。

5.RG/Antifrod

视频病原体"screen re-capture"，与投诉文本和会议信号匹配；HITL升级。

7）度量标准及基准

在线SLO：成功率≥ 99。5％，p95 ≤ 300-500毫秒（取决于路线），漂移。

8）运营和成本（MLOps）

Registry：模型/数据/衰减版本；政策"在哪里可以应用"。
发行版：影子/金丝雀/蓝绿色；FPR/latency/drift自动回滚。
可观察性：latency p50/95/99, error rate, GPU/CPU util, PSI漂移（场景/语言）。
成本控制：蒸馏/量化（FP 16/INT8），帧采样，栓塞缓存，"轻/重"漫游。
HITL：有争议的队列；积极学习和补充金盘。
地理/特南特隔离：不同的钥匙，配额，路线政策。

9）模板（准备使用）

9.1多模式主持人API

yaml
POST /v1/moderation/mm request:
image_token: "img_..."
text: "Join now and win..."
market: "TR"
channel: "display"
response:
violations: ["age_rating_missing","misleading_promise"]
grounding:
- type: "bbox"
label: "misleading_promise"
box: [x1,y1,x2,y2]
decision: "deny"
trace_id: "..."
slo: {p95_ms: 350}
privacy: {pii: false}

9.2 SLO/隐私政策

yaml service: multimodal.core slo:
success_rate: 0.995 latency_p95_ms: 300 drift_psi_max: 0.2 privacy:
store_raw_media: false biometrics_tokenized: true retention: "P30D"
ethics:
bias_gap_pp_max: 3

9.3个模型卡（片段）

yaml model: "mm_clip_ui_vlm@2.3.1"
task: ["creative_moderation","ui_qa","kyc_support"]
data: {images: 2.1M, texts: 12M, videos: 90k clips}
metrics:
moderation_precision_deny: 0.92 ui_qa_f1: 0.81 ocr_cer: 0.055 limits:
no_personal_photos_in_training: true region_keys: ["EEA","LATAM","TR"]
review_cycle_days: 90

9.4 "events_mm_gold"计划"

yaml ts: TIMESTAMP brand: STRING country: STRING modality: STRING   # image    video    text    mix task: STRING     # moderation    kyc    ui_qa    stream_logo decision: STRING   # allow    manual    deny scores: MAP<STRING,FLOAT>
grounding: JSON    # bboxes/masks/timecodes trace_id: STRING

9.5 Prompt模板（UI Q&A, Security）

Ты ассистент по UI. На входе: описание экрана (OCR/объекты) и вопрос.
1) Отвечай только тем, что видно на экране или в правилах бренда.
2) Если данных не хватает — скажи «недостаточно информации» и предложи шаг.
3) Никогда не проси пользователя присылать документы в чат.
Верни: ответ, краткое обоснование, при наличии — координаты области.

10）实施路线图

0-30天（MVP）

1.CLIP标志/游戏搜索+简单的创意调制（文本/18+）。
2.屏幕截图（zonas分配）上的UI Q＆A，集成到札幌中。
3.PII修订版和标记化的管道；latency/成功的可观察性。

30-90天

1.流视频模块：闲置/高调+聊天绑定（ASR/音调）。
2.KYC助手：决策解释（逐份文件/自拍），排队。
3.金丝雀发行，漂移alerta（场景/语言），bias/fairness报告。

3-6个月

1.在域任务上进行教学补习（调节/UX/PSP规则）。
2.支付流/VIP中的机密地狱（TEE）。
3.蒸腾/分化，栓塞缓存；请求费用预算。
4.从有争议和后太平间自动生成金案件。

11）反模式

原始的镜头/音频在日志和长期存储无缘无故。
关键支付路径上的"万物一模"-没有路由器和后退。
节制缺乏地面/可解释性：与市场营销和监管机构的争议。
忽视bias/照明/摄像机是 KYC的本地故障。
没有漂移：降解在整个地区"蔓延"。
没有HITL的模型：边缘桉例没有改进。

12）相关部分

iGaming中的计算机视觉，NLP和文字处理，感官反馈分析，DataOps实践，MLOps：模型操作，异常和相关性分析，数据流的Alerta，分析和度量API，数据安全和加密，访问控制，数据伦理和透明度。

结果

多模式模型将不同的通道（文本，图像，视频，声音和事件）转换为一致，可解释且安全的解决方案流。在iGaming中，这意味着比KYC更快，更诚实，更少，更安全的创意，提供商对流媒体的透明归属以及札幌的聪明回应-严格遵守隐私，预算和监管。