巨量引擎推出Mamoda 2.5：广告治理迈入“视觉进化”新阶段
在数字广告高速增长的同时，违规内容识别与治理始终是平台面临的核心挑战。近日，巨量引擎正式发布广告治理模型Mamoda 2.5，以“视觉进化”为升级主轴，首次实现对视频广告的**全形态覆盖**，标志着广告安全体系从“规则驱动”向“多模态智能识别”的关键跨越。
从文本到视觉：治理能力的代际跃迁
Mamoda系列模型自诞生以来，始终聚焦于广告内容的合规性审核。1.0阶段主要依赖文本关键词与基础图像分类，对视频素材的识别能力有限；2.0版本引入视觉特征提取，但仍存在对复杂场景、动态画面、多帧语义的识别盲区。此次2.5版本的核心突破在于**构建了“视觉进化”模块**——通过整合视觉大模型、时序编码与多任务学习，模型能够对视频素材进行逐帧语义解析与上下文关联分析，大幅降低对纯文本和静态截图的依赖。
全形态覆盖：竖屏、横屏、贴片一网打尽
当前短视频、直播切片、信息流视频、贴片广告等形态日益多样，不同分辨率、时长、剪辑手法的差异化给传统治理模型带来巨大压力。Mamoda 2.5针对性地设计了**自适应视觉特征网络**，能够统一处理竖屏、横屏、方形画幅及异形贴片，并支持从1秒至60秒的各类时长视频。同时，模型对视频中的字幕、口播、商品展示、背景标识等多元元素进行联合建模，实现“一次性识别—多维度判定”的端到端治理流程。
技术实现与行业影响
据巨量引擎技术团队透露，Mamoda 2.5在训练阶段采用了超过百万级经过深度标注的违规视频样本，涵盖虚假宣传、低俗内容、诱导点击等30余类典型违规场景。在推理侧，模型依托分布式实时计算架构，单次检测耗时控制在100毫秒以内，兼顾了高召回率与低延迟。这一升级不仅提升了广告主合规投放的确定性，也为用户侧提供了更清洁的浏览环境，间接带动了广告点击转化率的正向波动。
值得注意的是，Mamoda 2.5的推出也呼应了行业监管对“深度伪造”“AI换脸”等新型技术滥用的关注。该模型内置的时序异常检测能力，可有效识别由生成式AI制作的合成视频广告，为平台在AIGC时代筑起第一道安全防线。随着视频广告占比持续攀升，以视觉智能为核心的治理体系，正成为数字广告基础设施中不可或缺的一环。
