多模式模型

1）為什麼iGaming多模式

• 降低背景（KYC+liveness，屏幕對屏幕，替換圖片）；
• 通過司法管轄區加快審核和品牌安全/視頻；
• 了解流和引用提供商/遊戲的上下文；
• 找到UX問題的根源（視頻+日誌事件+評論）；
• 給劄幌代理人「豐富」的答案（文本+屏幕/視頻/鏈接）；
• 改善RG過程（投訴文本+視覺破壞模式+會議歷史）。

2）架構和模式

2.1 CLIP類似（雙編碼器,contrastive）

在ITC（圖像文本對應）上訓練了兩個編碼器（文本/視覺）。快速搜索/對決：徽標,igra↔kreativ, strim↔provayder。

2.2 Encoder→Decoder / VLM

視覺編碼器+LLM解碼器用於「描述」圖片/視頻，回答有關UI/屏幕截圖的問題，並解釋KYC決策。支持Grounding （box/蒙版）和Toolformer工具調用樣式。

2.3 Perceiver/Perceiver IO/類似火烈鳥

長序列和混合模式（框架+文本+表格fichi）。對於流和連續的KYC幀很有用。

2.4 LLM作為編排器（路由/代理）

在關鍵路徑（地圖/面部檢測，OCR，ASR）+LLM上的輕型專用模型，連接結果，調用規則，寫出人讀原因。

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

後來的合並-可靠且便宜；早期-更強大，但更昂貴。對於prod路徑：更常見的是late+co-attention（精度/成本平衡）。

3）數據和標記

同步：影格/字幕/遊戲/聊天事件→時間對齊（音頻的ASR/Diarization）。
PII/生物識別：編輯面部/文件（盒子/口罩），標記標識符；DSAR兼容性。
域名詞典：PSP/提供商/遊戲，術語RG/獎金，本地支付（Papara/Mefete/PIX）。
合成：具有光/角度變化的文檔/自拍照；具有不同徽標/STA的創意；屏幕的「pere-passion」。
主動學習：模型標記不確定/邊緣案例；HITL輪廓。
平衡：稀有類別（惡作劇，禁止符號，18+）-至少是主流。

4）對齊和培訓

ITC（InfoNCE）：tekst↔izobrazheniye/kadr（許多負片，溫度軟負片）。
ITM（圖像文本匹配）：binark「匹配/不匹配」。
教學調節：對話「關於UI/文檔的問題 →回答+理由」。
Grounding： box/Mask上的supervision for references「這是錯誤的地方」。
Causal/Tool use：模板「看到→導致OCR/NER →檢查PSP限制」。
RLHF/RLAIF：評論者對「保護性」腳本的偏好（廣告/18 +/RG）。

5）隱私，安全，道德

Biometrics-by-Design：設備預驗證，邊緣地獄，栓塞加密，保留期。
邏輯中的Zero-PII：沒有原始幀或文檔的完整文本；令牌和案例參考。
DSAR/Legal Hold：加密擦除、不可更改的解決方案邏輯（WORM）。
Fairness/Bias：照明/膚色/相機/語言→定期報告和均等公差。
司法管轄區：18+過濾器，「負責任的廣告」，許可證區域的存儲和密鑰。

6）關鍵腳本（iGaming）

1.KYC+Liveness（視頻+文本）

文檔字段的OCR，與應用程序的比較（表格）。
自拍/鏡頭→掩蓋/惡作劇；「為什麼deny」的解釋，指的是規則的區域。

2.節制創意/視頻

違禁文本/徽標/符號檢測，年齡標記，投註/誤導性信息。
為營銷產生「政治」報告：要解決的問題和原因。

3.流式分析（視頻+聊天）

Logo/遊戲/事件（大獲勝，打折），聊天音調，毒性。
將促銷節目歸因於提供商，按時間碼對齊。

4.Sapport/UX（截圖+文本）

問答："輸出按鈕在哪裏?""為什麼KYC錯誤？"-使用UI區域突出顯示。

5.RG/Antifrod

視頻病原體「screen re-capture」，與投訴文本和會議信號匹配；HITL升級。

7）度量標準及基準

在線SLO：成功率≥ 99。5％，p95 ≤ 300-500毫秒（取決於路線），漂移。

8）運營和成本（MLOps）

Registry：模型/數據/衰減版本；政策「在哪裏可以應用」。
發行版：影子/金絲雀/藍綠色；FPR/latency/drift自動回滾。
可觀察性：latency p50/95/99, error rate, GPU/CPU util, PSI漂移（場景/語言）。
成本控制：蒸餾/量化（FP 16/INT8），幀采樣，栓塞緩存，「輕/重」漫遊。
HITL：有爭議的隊列；積極學習和補充金盤。
地理/特南特隔離：不同的鑰匙，配額，路線政策。

9）模板（準備使用）

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/隱私政策

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個模型卡（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」計劃"

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）實施路線圖

0-30天（MVP）

1.CLIP標誌/遊戲搜索+簡單的創意調制（文本/18+）。
2.屏幕截圖（zonas分配）上的UI Q＆A，集成到劄幌中。
3.PII修訂版和標記化的管道；latency/成功的可觀察性。

30-90天

1.流視頻模塊：閑置/高調+聊天綁定（ASR/音調）。
2.KYC助手：決策解釋（逐份文件/自拍），排隊。
3.金絲雀發行，漂移alerta（場景/語言），bias/fairness報告。

3-6個月

1.在域任務上進行教學補習（調節/UX/PSP規則）。
2.支付流/VIP中的機密地獄（TEE）。
3.蒸騰/分化，栓塞緩存；請求費用預算。
4.從有爭議和後太平間自動生成金案件。

11）反模式

原始的鏡頭/音頻在日誌和長期存儲無緣無故。
關鍵支付路徑上的「萬物一模」-沒有路由器和後退。
節制缺乏地面/可解釋性：與市場營銷和監管機構的爭議。
忽視bias/照明/攝像機是 KYC的本地故障。
沒有漂移：降解在整個地區「蔓延」。
沒有HITL的模型：邊緣案例沒有改進。

12）相關部分

iGaming中的計算機視覺，NLP和文字處理，感官反饋分析，DataOps實踐，MLOps：模型操作，異常和相關性分析，數據流的Alerta，分析和度量API，數據安全和加密，訪問控制，數據倫理和透明度。

結果

多模式模型將不同的通道（文本，圖像，視頻，聲音和事件）轉換為一致，可解釋且安全的解決方案流。在iGaming中，這意味著比KYC更快，更誠實，更少，更安全的創意，提供商對流媒體的透明歸屬以及劄幌的聰明回應-嚴格遵守隱私，預算和監管。