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以微博为例,在“机器+人工”的多维度线索发现机制下,平台通过用户投诉、多条评论命中人身攻击、不友善模型预警等多重机制,对海量信息进行筛选分析,再辅以人工主动巡查、业务方线索互通等举措。对于存疑或争议内容,微博则会采取降低内容曝光率、限制内容展示范围等弱处置手段,避免引起次生舆情。
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大语言模型不仅网络规模庞大,还采用一个重要的技术即“词嵌入”技术。该技术将自然语言的“词”嵌入到多维的语义空间,表达为“语义矢量”,从而可以对“词”进行计算,由此可以跨越语言的形式(如英语、汉语,文本、图像等),生成各方面内容。大语言模型的突破推动了人工智能几乎所有(应用语言)领域的应用,但也面临生成偏差、算力消耗、伦理风险等挑战,需结合人类监督与技术优化以实现安全可控的发展。
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