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近些年,直播行业快速发展的同时,也出现了违规内容集中爆发的事件,引发了行业与公众的持续高度关注。多数事件发生后,平台迅速采取处置措施并对外回应,但这一短暂而密集的异常窗口,仍然在互联网平台引发了广泛讨论。因此,围绕直播、短视频、生成式内容等高风险场景,监管层面不断强化平台主体责任,对内容审核、风险防控和应急处置能力提出了更明确、更系统的要求。监管关注的重点,正在从“是否及时清理违规结果”,逐步转向
2026年AI行业合规新规要点速览:生成式AI服务需备案,包括自研/微调大模型及深度合成类应用。备案需准备企业资质、安全评估报告、算法说明等核心材料,重点关注数据来源合法性和测试题库完备性。全流程约3-8个月,建议提前6个月启动。注意地域差异要求,备案后重大变更需30日内更新。跨部门协作是关键,技术、法务、产品需协同配合。合规备案是AI企业稳健发展的必要基础,建议从业者提前规划避免业务延误。(14
大模型备案6大核心附件攻略|新手也能看懂的合规指南
摘要: 大模型备案制度是国家与技术提供方之间的"社会责任契约",核心在于风险阻断、数据合法性和算法透明度。备案适用于具备舆论属性的生成式AI服务,流程包括材料准备、属地初审、技术测试和中央复审,周期约6-8个月。企业需重点攻克语料清洗、测试集构建和协议条款等难点,并接受持续监管。备案制度旨在引导AI技术合规发展,平衡创新与安全。
摘要:我国AI产业正从野蛮生长转向合规化发展,大模型备案制度成为行业规范化的重要门槛。该制度通过算法压力测试和数据全生命周期监管,淘汰劣质产品,确保技术安全。备案与登记分层治理,前者面向公众应用,后者针对企业API调用。备案流程严格,需通过内容测试、敏感词拦截等多项审核,强化企业风控能力。这一过程虽提高了准入门槛,但有助于净化市场环境,为合规企业提供信用背书。
摘要: 企业大模型备案是生成式AI服务合规的关键环节,需系统性准备算法安全、数据合规、内容风控等材料。备案核心在于证明模型具备可控运行能力,而非单纯技术审批。流程包括确认适用范围、明确模型边界、梳理数据来源、建立安全机制、测试评估等步骤。常见失败原因包括材料模板化、缺乏实测记录、责任主体不清等。建议企业提前规划,确保制度、技术与流程一致,并留存完整测试记录,以提高一次性通过率。合规备案是业务稳定发
随着AI技术的普及,Deepfake(深度伪造)人脸合成技术正以惊人速度渗透生活场景,从虚假视频传播到金融诈骗案件,人脸伪造引发的安全风险持续升级。如何精准识别Deepfake人脸合成内容?企业与个人该如何构建防护体系?专业检测技术又能提供哪些解决方案?本文将从核心问题出发,结合行业趋势与实战案例,全面拆解Deepfake人脸伪造检测防护的关键逻辑。 一、什么是Deepfake人脸伪造?技术原理与
基于Java实现的图形验证码工具,支持随机字体、颜色、扭曲和干扰线,具备防OCR与机器人识别能力,适用于登录、领券等场景,并集成GIF动态效果。
分享一个基于Java的图形验证码生成方案,无需第三方库。通过随机字体、彩色字符、干扰线与扭曲变形等技术增强安全性,有效抵御OCR识别和自动化攻击,适用于登录、领券等多种场景。
详细说明大模型的基本原理(如Transformer架构)、在客服场景中的具体应用(如对话生成、意图识别、情绪分析)。报告内容需涵盖算法透明度、公平公正、信息过滤、用户权益保护(如关闭推荐选项)、安全风险(如伦理、歧视、沉迷)等方面。智能客服解决方案以产品层、业务层、算法层、基础层为架构核心,各层协同实现客户服务的智能化、高效化与精细化管理。算法数据:说明算法训练和运行中使用数据的来源、类型、规