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用戶隨口一句“講個刺激的歷史故事”，會不(bu)會觸發不(bu)當內容？ -
AI從(cong)網(wang)上抓取(qu)的信息(xi)，是否混進(jin)了賭博、色情或釣(diao)魚鏈(lian)接？ -
聯(lian)網搜索功能(neng)加持下，用戶輸入是否會觸發(fa)對惡意網站的直接調用？
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一方面，為了保證用戶與模型交互過程的(de)(de)流暢性，一句(ju)話(hua)往(wang)往(wang)被(bei)拆(chai)成十(shi)幾段流式輸出，傳統(tong)基于關鍵詞和規則的(de)(de)專家模型，面對這類(lei)語(yu)義復(fu)雜、上下文強依賴的(de)(de)模型輸出時(shi)，最終結果(guo)往(wang)往(wang)是“看得見字，但不(bu)懂意(yi)”； -
另一方面，如果全部依賴大模型審核(he)，雖然理(li)(li)解能力強，但(dan)因(yin)推理(li)(li)耗時(shi)長且成本高，難(nan)以滿足車載場(chang)景對(dui)實(shi)時(shi)性的嚴苛要求；
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所有輸入(ru)/輸出文本實時切片后，由輕量級專家模型并行執行毫秒級初(chu)篩，快速(su)攔截明(ming)顯風險；
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同時，重新編(bian)排大(da)模(mo)型深度審核鏈路，利用多線(xian)程智能化(hua)調度；
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通過(guo)唯一(yi)標(biao)識(shi)關聯一(yi)次(ci)完整對話； -
安全護欄自動聚合同(tong)一(yi)會(hui)話(hua)中的所(suo)有切片(pian)，進行(xing)跨片(pian)段語義理(li)解； -
即使(shi)敏(min)感內容分散在多輪輸出中(zhong)，也能(neng)精準(zhun)識別并攔截；
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對所有聯網請(qing)求中的第(di)三方鏈接進(jin)行實時(shi)掃描； -
精(jing)準識別(bie)色情信(xin)息、非法賭博(bo)、釣魚網站、虛假(jia)營銷等風險類(lei)型(xing)： -
一旦命中高風險標簽，立即終止(zhi)(zhi)任務，防止(zhi)(zhi)有害信息流入(ru)大模型。
