大模型安全新范式:DeepSeek一体机内容安全卫士发布

2月以来,DeepSeek一体机几乎成为了政企市场AI消费的最强热点。

通过一体机的方式能够缩短大模型部署周期,深度结合业务场景,降低中小企业对于大模型的使用门槛。据不完全统计,已约有超过60家企业基于DeepSeek推出一体机产品。

但设想一下,当你不再因算力资源限制的问题而烦恼后,准备享受AI带来的高效,发现大模型回复的内容可能存在一些安全合规方面的问题,比如涉嫌违规违法、可能不符合社会主义核心价值观抑或是不准确、不可靠。

此时,AI依然没有很完美地起到“增效”的效果。

即便是通过一体机的方式解决了算力限制、信息安全、隐私保护等问题,我们在使用过程中依然要面对大模型内容安全的挑战。

于是,网易易盾DeepSeek大模型一体机内容安全卫士,正式发布。

一体机+内容安全=真·满血版大模型

网易易盾总经理朱浩齐曾说:互联网世界每天生产的数字内容数量在不断增长,面对这样的未来趋势。数字内容风控在AI时代的最佳技术路线可能是“端侧小模型+云端大模型”的组合。

当越来越多的企业、个人都以一体机的方式完成大模型的私有化部署后,数字内容的生产效率还将进一步加速。

作为一款主要面向政企市场的内容安全产品,网易易盾DeepSeek一体机内容安全卫士通过创新“端侧小模型降本增效,云端大模型确保安全”的协同范式,以强大的生态合作能力建立了包括应用层代码、昇腾GPU、海光&鲲鹏CPU等在内的“软硬一体全国产化适配”,并融入了网易易盾自研安全大模型的全新能力。

网易易盾DeepSeek一体机内容安全卫士践行了面向未来的内生安全理念,实现了从大模型私有化部署起始就将安全能力置于系统设计中,使“私有化部署大模型”系统本身就具有安全能力,而非作为一个组件“打补丁”。

网易易盾DeepSeek一体机内容安全卫士还具有以下能力:

● AI内容风控基础能力,稳筑安全地基

标签精细化分类(提供近千标签,区分正负面、海外、未成年、内容分析等场景,助力精准生态治理);多语种支持(文本、图片ocr、音频覆盖常见多语种策略集,满足多语言检测需求);多样数据载体适配(提供文档、网站、融媒体等复杂数据载体检测方案)。

● 500+万对AIGC代答知识库,实现“应答尽答”

在结合了网易易盾DeepSeek一体机安全卫士的问答场景中,基于内生安全的能力,可根据对用户输入的语义理解和对风控规则的理解,帮助各类大模型对于部分需要谨慎回答的问题,给予准确的回答。

500+万对AIGC代答知识库沉淀且可根据时政规则与社会舆情实时更新,帮助提供开放式问答的模型能够快速做到“应答尽答”。

● 大小模型+端云协同,质量与效率双管齐下

在一体机安全卫士的能力框架中,我们在端侧内置了检测模型,可通过云上管理平台下发到端侧,并对关键词、策略、名单等进行实时热更新。此外,基于大模型的推理能力,形成大小模型的协同机制,发现“未知的未知”问题,反哺小模型策略集优化以及风险分类能力。

在网易易盾DeepSeek一体机内容安全卫士的参与下,我们将助力政企市场的伙伴们迎来生产速度Max、生产质量Max、生产内容安全度Max的真·满血版DeepSeek大模型。

AI数字内容安全领军实力

100+AIGC客户的选择

● DeepSeek-R1模型专项策略集

DeepSeek-R1作为一款备受瞩目的开源推理大模型,以其卓越的数学、代码和自然语言处理能力,在全球范围内掀起热潮。然而,强大的生成能力也伴随着内容安全的新挑战。为此,网易易盾“内容安全卫士”特别针对DeepSeek-R1模型开发了专项策略集,将安全防护与模型特性深度绑定。

这一策略集依托网易易盾在AI风控领域的深厚积累,结合DeepSeek-R1的强化学习特性和长上下文推理能力,构建了多层次的风险识别体系。无论是隐晦的违规表达、深度伪造内容,还是复杂场景下的数据偏差,“内容安全卫士”都能实现精准捕捉与实时拦截。同时,该方案支持动态策略更新,能够快速响应新型风险,确保一体机在多样化应用中的内容输出始终合规、可控。

● 100+AIGC客户服务经验,备受认可

在AIGC(AI生成内容)领域,网易易盾早已是身经百战的“老将”。凭借服务超过100家AIGC客户的丰富实践经验,网易易盾在内容安全治理上积累了深厚的实战功底。这些客户涵盖游戏、电商、教育、金融等多个行业,涉及文本、图像、音视频等多模态内容的生成与审核,场景复杂度和风险多样性都堪称“硬核”。

正是这种“千锤百炼”的历练,让“内容安全卫士”在设计之初就融入了实战基因。无论是应对AI水军的变种话术,还是处理生成内容中的版权合规性,网易易盾都能游刃有余。更重要的是,这份经验转化为了一套成熟的风险数据库和算法模型,能够快速适配DeepSeek一体机的生成需求,帮助企业大幅降低试错成本。

● 软硬件、生态伙伴、大小模型三重融合

在AI一体机的落地应用中,单一技术方案往往难以满足多样化的需求。网易易盾“内容安全卫士”跳出传统思维,打造了软硬件深度协同、生态伙伴广泛链接、大小模型融合优化的“三重融合”模式,为DeepSeek一体机生态注入全新活力。

首先,在软硬件层面,该方案与DeepSeek一体机的硬件架构高度适配,通过端云协同实现本地高效处理与云端实时优化的双重优势,既保证数据安全,又提升运行效率。其次,网易易盾积极携手生态伙伴,整合算力、存储和部署资源,构建起一个开放协同的产业生态,确保一体机在不同场景下的无缝落地。最后,针对业务需求的多样性,“内容安全卫士”实现了大模型与小模型的融合优化:大模型提供强大的生成能力,小模型则针对特定场景进行轻量化推理,兼顾性能与成本。这种全栈式协同,不仅让DeepSeek一体机的应用更灵活,也为用户创造了更大的价值空间。

从技术层面来看,“内容安全卫士”不仅是一道风险防控的屏障,更是一个智能化的安全保障体系。其端云协同架构融合了本地化数据处理的安全性与云端实时更新的高效性,兼顾灵活性与稳定性;轻量化设计和高兼容性确保其在保持一体机运行效率的同时,能够适配多样化的应用场景,满足不同企业的实际需求;而优异的性能表现则赋予其快速处理海量数据、精准识别风险的能力。

从交付层面来看,“内容安全卫士”以轻量化部署、标准化服务,支撑硬件生态伙伴一体机出厂预装,插件式安装集成便捷,满足终端客户合规场景痛点。

简而言之,网易易盾DeepSeek一体机内容安全卫士为DeepSeek一体机注入了一套内置的“安全核心”,从源头筑牢防护壁垒,为企业在人工智能应用中提供可靠保障,让安全内生于人工智能。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/web/72031.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

OpenHarmony-SELinux配置

前言: OpenHarmony 上某个进程向samgr注册SA服务,其他进程在与该进程进行IPC通信之前,需要获取该SA服务,SA提供方需要为该SA配置SELinux标签,否则该SA会被SELinux配置为u:object_r:default_service:s0标签&#xff0c…

SQL开发中改善查询性能的N种写法

文章目录 1. 使用 SELECT *2. 在 WHERE 子句中使用函数或计算3. 使用隐式类型转换4. 不使用索引的列进行连接(JOIN)或过滤5. 使用 OR 代替 IN6. 在子查询中使用 SELECT *7. 忽略索引统计信息8. 嵌套子查询过多9. 过度使用 DISTINCT10. 使用不当的 JOIN 类…

第十八:go 并发 goroutine

channel 可以让多个goroutine 之间实现通信 Add方法调用时机:必须在goroutine 启动之前调用Add方法来增加计数器的值。 如果在goroutine已经启动之后再调用Add,可能会导致Wait方法提前返回,因为计数器没有正确反映正在运行的goroutine的数量…

数字IC后端项目典型问题(2025.03.10数字后端项目问题记录)

小编发现今天广大学员发过来的问题都比较好,立即一顿输出分享给大家(每天都有好多种类的数字后端问题)。后续可能会经常通过这种方式来做分享。其实很多问题都是实际后端项目中经常遇到的典型问题。希望通过这种方式的分享能够帮助到更多需要…

课程《Deep Learning Specialization》

在coursera上,Deep Learning Specialization 课程内容如下图所示: Week2 assignment, Logistic Regression.

LLM推理和优化(1):基本概念介绍

一、LLM推理的核心过程:自回归生成 LLM(如DeepSeek、ChatGPT、LLaMA系列等)的推理本质是自回归生成:从初始输入(如[CLS]或用户prompt)开始,逐token预测下一个词,直到生成结束符&…

【从零开始学习计算机科学】编译原理(一)编译过程概述

【从零开始学习计算机科学】编译原理(一)编译过程概述 绪论编译过程概述词法分析语法分析代码优化代码生成其他功能编译器的前端和后端绪论 什么叫编译程序?为什么我们需要编译程序?编译程序就是一个程序,将便于人编写、阅读、维护的高级计算机语言所写作的源代码程序,翻…

3-001:MySQL 中的回表是什么?

1. 什么是回表? 回表(Back to Table) 指的是 在使用非聚簇索引(辅助索引)查询时,MySQL 需要 先通过索引找到主键 ID,然后再回到主键索引(聚簇索引)查询完整数据&#xf…

【AIGC】计算机视觉-YOLO系列家族

YOLO系列家族 (1)YOLO发展史(2) YOLOX(3) YOLOv6(4) YOLOv7(5) YOLOv8(6) YOLOv9(7)YOLOv10(8&…

基于Python懂车帝汽车数据分析平台(源码+lw+部署文档+讲解),源码可白嫖!

摘要 时代在飞速进步,每个行业都在努力发展现在先进技术,通过这些先进的技术来提高自己的水平和优势,汽车数据分析平台当然不能排除在外。本次我所开发的懂车帝汽车数据分析平台是在实际应用和软件工程的开发原理之上,运用Python…

Prompt 工程

一、提示原則 import openai import os import openai from dotenv import load_dotenv, find_dotenv from openai import OpenAI def get_openai_key():_ load_dotenv(find_dotenv())return os.environ[OPENAI_API_KEY]client OpenAI(api_keyget_openai_key(), # This is …

MySQL -- 数据库基础

1、基础登录操作 mysql 指定选项 选项&#xff1a; <1> -h 指定ip地址&#xff0c;即连接的主机&#xff0c;不带时&#xff0c;默认连本机 <2> -P 指定的端口号&#xff0c;指定默认端口号&#xff08;配置文件中进行配置&#xff09; <3>-u 指定的用户 &l…

02C#基本结构篇(D3_内部类-代码块-数据类型-变量-常量-字面量-运算符-流程控制语句)

目录 一、内部类 1. 定义内部类 2. 创建内部类的实例 3. 访问外部类的私有成员 4. 内部静态类 5. 使用场景和优点 6. 注意事项 ------------------------------------------- 二、代码块 1. 控制流语句 1.1. 条件语句 1> if 语句 2> switch 语句 1.2. 循环语…

15 | 定义简洁架构 Store 层的数据类型

提示&#xff1a; 所有体系课见专栏&#xff1a;Go 项目开发极速入门实战课&#xff1b;欢迎加入 云原生 AI 实战 星球&#xff0c;12 高质量体系课、20 高质量实战项目助你在 AI 时代建立技术竞争力&#xff08;聚焦于 Go、云原生、AI Infra&#xff09;&#xff1b;本节课最终…

CSDN统计个人创作总字数

前言 不是很懂爬虫&#xff0c;所以就叫deepseek写了一个 用起来很简单&#xff0c;但是有一个小问题&#xff0c;就是统计的是总字符数。代码片会被统计进去&#xff0c;Markdown语法也会被统计进去。 不过我没有太多需求&#xff0c;能大概统计一下满足以下小小的好奇心和成…

React.js 基础与进阶教程

React.js 基础与进阶教程 React.js 是由 Facebook 开发的流行前端 JavaScript 库&#xff0c;专为构建用户界面&#xff08;UI&#xff09;设计&#xff0c;尤其适用于单页面应用&#xff08;SPA&#xff09;。它采用组件化开发模式&#xff0c;使 UI 结构更加清晰、可维护性更…

msf(Metasploit)中Session与Channel的区别与关系解析

在 Metasploit Framework&#xff08;MSF&#xff09;中&#xff0c;Session 和 Channel 都是与目标主机的交互方式&#xff0c;但它们的作用和概念有所不同。本文将解析这两个术语的区别。 一、Session&#xff08;会话&#xff09; Session 是指通过 Metasploit 成功利用目标…

设计模式-结构型模式-装饰器模式

概述 装饰器模式 : Decorator Pattern : 是一种结构型设计模式. 作用 &#xff1a; 允许你动态地给对象添加功能或职责&#xff0c;而无需修改其原始类的代码,非常的符合 开闭原则。 实现思路 &#xff1a;通过创建一个包装对象&#xff08;即装饰器&#xff09;&#xff0c;来…

Qt/C++音视频开发82-系统音量值获取和设置/音量大小/静音

一、前言 在音视频开发中&#xff0c;音量的控制分两块&#xff0c;一个是控制播放器本身的音量&#xff0c;绝大部分场景都是需要控制这个&#xff0c;这个不会影响系统音量的设置。还有一种场景是需要控制系统的音量&#xff0c;因为播放器本身的音量是在系统音量的基础上控…

基于深度学习的医学CT图像肺结节智能检测与语音提示系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】

《------往期经典推荐------》 一、AI应用软件开发实战专栏【链接】 项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体检测系统开发】5.【图片风格快速迁移软件开发】6.【人脸表表情识别系统】7.【…