总结、判定与提炼：解耦内容理解与策略学习的多模态内容审核新范式

英文标题：Summarize, Judge, Refine: Decoupled Content Understanding and Policy Learning for Multimodal Content Moderation

针对传统多模态内容审核系统将内容理解与审核策略深度耦合、导致每次策略调整均需全流程重训的痛点，该研究提出了“总结、判定、提炼（Summarize, Judge, Refine）”解耦框架。传统方法受制于多模态数据难以有效增强而面临严重的标注稀缺问题，该解耦设计将通用理解与具体策略学习分离。这一方案大幅降低了策略迭代下的模型重训成本与对标注样本的依赖，为灵活、敏捷的内容安全与治理体系提供了全新技术路径。

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