מודלים מולטימודליים

1) מדוע מולטימודליות iGaming

• הפחתת הונאה (KYC + לביאה, מסך למסך, החלפת תמונות);
• להאיץ מתינות ויצירות בטיחות/סרטונים לפי סמכות השיפוט;
• הבנת ההקשר של זרמים והפניות לספקים/משחקים;
• מצא את השורשים של בעיות UX (וידאו + לוג אירועים + תגובות);
• לתת לסוכני תמיכה ”עשירים” תשובות (טקסט + מסך/וידאו/קישורים);
• שיפור תהליכי RG (טקסט תלונה + דפוס תסכול חזותי + היסטוריית הפעלה).

2) ארכיטקטורה ותבניות

2. 1 CLIP-like (מקודדים כפולים, מנוגדים)

שני מקודדים (טקסט/ויזואלי) מיומנים על ITC (תמונה-טקסט מנוגד). חיפוש/התאמה מהירה: לוגוס, igra↔kreativ, strim↔provayder.

2. 2 מקודד * מפענח/VLM

מקודד ויזואלי + LLM לפענוח ”מתאר” תמונה/וידאו, עונה על שאלות על UI/צילום מסך, ומסביר פתרונות KYC. תומך בהארקה (bbox/masks) ובהפעלת כלים בסגנון Soolformer.

2. 3 תפיסה/תפיסה IO/דמוי פלמינגו

רצפים ארוכים ומודלים מעורבים (מסגרות + טקסט + תכונות טבלה). שימושי עבור זרמים ומסגרות KYC רציפות.

2. 4 LLM-as-תזמור (נתב/סוכן)

מודלים מיוחדים של אור במסלול הקריטי (זיהוי מפה/פנים, OCR, ASR) + LLM, שמחבר את התוצאות, גורם לכללים, כותב סיבות שניתן לקרוא באדם.

2. 5 היתוך מאוחר/היתוך מוקדם/תשומת לב משותפת

מיזוג מאוחר - אמין וזול; מוקדם יותר - חזק יותר, אבל יקר יותר. עבור נתיב המוצר: לעתים קרובות יותר מאוחר + תשומת לב משותפת (דיוק/שיווי משקל עלות).

3) מידע וסימון

סינכרון: מסגרות/כתוביות/אירועי משחק/צ 'אטים * יישור זמן (ASR/diarization for audio).
PII/ביומטריה: עריכת פנים/מסמכים (קופסאות/מסכות), זיהוי זהויות; תאימות DSAR.
מילוני דומיין: PSP/ספקים/משחקים, מונחי RG/בונוס, תשלומים מקומיים (Papara/Mefete/PIX).
סינתטיים: מסמכים/סלפי עם וריאציות אור/זווית; קריאטיבים עם לוגוס/CTA שונים; ”הסרה מחדש” של המסך.
למידה פעילה: דגלי מודל אינם בטוחים/גבוליים; מעגל HITL.
איזון: מעמדות נדירים (כפית, סמל אסור, 18 +) - לפחות את הכמות הגדולה.

4) יישור והכשרה

tekst↔izobrazheniye/kadr (תשלילים רבים, מרכך טמפרטורה).
ITM (התאמת תמונה-טקסט): ”התאמה/לא” בינארית.
כוונון הוראות: ”UI שאלה/מסמך = תשובה + הצדקה” dialogues.
ארקה: השגחה על bbox/מסכות עבור קישורים ”שם נמצא הבאג”.
שימוש סיבתי/כלי: תבניות ”saw au הנקראות OCR/NER # בדקו את גבולות PSP”.
RLHF/RLAIF: העדפות של מבקרים לתרחישי ”הגנה” (פרסום/18 +/RG).

5) פרטיות, ביטחון, אתיקה

ביומטריה על ידי עיצוב: על התקן מראש אימות, קצה-הסקה, קידוד הצפנה, חיי מדף.
אפס-PII ביומנים: אין מסגרות גולמיות, אין טקסט מלא של המסמך; אסימונים ואזכורים.
DSAR/Legal Hold: מחיקת קריפטו, רישומי החלטות בלתי ניתנים לשינוי (WORM).
Fairness/Bias: תאורה/גוון עור/מצלמה/שפה * דיווחים רגילים וסובלנות זוגיות.
תחומי שיפוט: 18 + פילטרים, ”פרסום אחראי”, אחסון ומפתחות באזור הרישיון.

6) תרחישי מפתח (iGaming)

1. KYC + Libeness (וידאו + טקסט)

OCR של שדות מסמכים, בהשוואה עם דרישה (tabular).
Selfies/Shots = Sumbedings/Spy; הסבר של ”למה להכחיש” בהתייחסות לאזור השלטון.

2. מתינות יצירתית/וידאו

זיהוי של טקסטים אסורים/לוגוס/סמלים, לוחות גיל, תעריפים/מסרים מטעים.
יצירת דו "ח" פוליטי "לשיווק: מה לתקן ולמה.

3. אנליטיקת זרם (וידאו + צ 'אט)

לוגו/משחק/אירועים (ניצחון גדול, הנחה), טון צ 'אט, רעילות.
ייחוס של קידום לספק, יישור לפי זמן.

4. תמיכה/UX (תצלומי מסך + טקסט)

Q&A על המסך: ”היכן כפתור הפלט? ”, ”מדוע שגיאת KYC?” -עם הארה של אזור UI.

5. RG/Antipraud

כרטיסי וידאו ”מסך ללכידה מחדש”, בהשוואה לטקסט של תלונות ואותות הפעלה; הסלמה של HITL.

7) מדדים וסימנים

אתר SLO: שיעור ההצלחה הוא 99. 5%, p95 בידוד 300-500 ms (תלוי במסלול), התראות סחיפה.

8) מבצע ועלות (MLops)

Registry: model/data/augmentation grases; מדיניות ”היכן שניתן ליישם”.
שחרור: צל/כנרית/כחול-ירוק; רולבק אוטומטי באמצעות FPR/latency/drift.
יכולת תצפית: latency p50/95/99, שיעור שגיאה, GPU/CPU util, PSI drift (סצנות/שפות).
בקרת עלות: זיקוק/קוונטיזציה (FP16/INT8), דגימת מסגרת, מטמון הטבעה, ניתוב קל/כבד.
תור שנוי במחלוקת; אימון פעיל וחידוש של סט הזהב.
בידוד גיאו/דייר: מפתחות שונים, מכסות, מדיניות מסלול.

9) תבניות (מוכנות לשימוש)

9. 1 מנחה מולטימודלי 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 מדיניות SLO/Privacy

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. כרטיס מודל 3 (מקטע)

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 תרשים ”events_mm_gold”

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 תבנית פרומט (UI Q&A, אבטחה)

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) מימוש מפת דרכים

0-30 ימים (MVP)

1. חיפוש אחר לוגוס/משחקים + מתינות פשוטה של יצירתיות (טקסט/18 +).
2. UI Q&A בצילומי מסך (הדגשת זונות), אינטגרציה לתמיכה.
3. PII-revision ו-tokenization pipeline; יכולת תצפית/הצלחה.

30-90 ימים

1. מודול הזרמת וידאו: logo/glights + chat binding (ASR/tone).
2. עוזרת קיי-סי-סי: הסברים להחלטות (הארקה לכל מסמך/סלפי), תור היטל.
3. הקנרית משחררת, התראות סחיפה (סצנות/שפות), דיווחי הטיה/הגינות.

3-6 חודשים

1. הדרכה נוספת על משימות תחום (כללי מתינות/UX/PSP).
2. הסקה סודית (TEE) בזרמי תשלום/VIP.
3. זיקוק/קוונטיזציה, מטמון הטמעות; תקציב עלות לכל בקשה.
4. דור אוטומטי של תיקי זהב שנויים במחלוקת ופוסט-מתים.

11) אנטי דפוסים

מסגרות גלם/אודיו ביומנים ואחסון לטווח ארוך ללא סיבה.
”מודל אחד לכל דבר” בנתיב התשלום הקריטי - ללא נתב וחזרה.
חוסר בקרקע/הסבר במתינות: מחלוקות עם שיווק ורגולטורים.
התעלם מההטיה/התאורה/המצלמות - טבילות מקומיות של KYC.
אין התראות סחיפה: השפלה ”מתפשטת” על פני האזורים.
דוגמניות ללא HITL: אין שיפור במקרים הקצה.

12) חלקים קשורים

ראיית מחשב ב-iGaming, NLP ועיבוד תמלילים, ניתוח משוב סנטימנטלי, פרקטיקות DataOps, MLOps: ניצול מודל, ניתוח אנומליה וקורלציה, התראות מזרמי נתונים, אנליטיקה ומטיקה API, אבטחת נתונים והצפנה, בקרת גישה, אתיקה ושקיפות.

תוצאות

מודלים מולטימודליים הופכים ערוצים שונים - טקסט, תמונה, וידאו, קול ואירועים - לזרם עקבי, מוסבר ומאובטח של פתרונות. ב-iGaming הכוונה היא ל-KYC מהיר וישר יותר, פחות הונאות, יצירתיות בטוחה, ייחוס שקוף של ספקים על זרמים ותגובות תמיכה חכמות - עם דבקות קפדנית בפרטיות, תקציבים ותקנות.