为什么我放弃了七套专用审核模型，用GPT-5.5一个多模态接口端到端重建内容安全流水线
半年前，我们的内容平台还在被七套专用模型拖着走。图像审核用ResNet+ViT组合，视频动作识别靠SlowFast，文字敏感词匹配是AC自动机，语音转文字再调一个ASR引擎，最后还有一套OpenCV规则专门检测logo和二维码。七套模型，七种输入规范，七份部署配置，光是GPU集群的显存分配图，我画了…
内容安全
我造了一台对抗样本工厂，用1000张合成图捅穿了多模态模型的内容防线，然后又逼着自己把它补上
多模态大模型把图像和文本拼在一起交给LLM，让越狱攻击的门槛直线降低。我亲手造了一条自动化流水线，用1000个合成对抗样本把公司内部助手攻穿，再通过输入过滤、对抗微调与偏好对齐三管齐下，将越狱率从62%压到4%。这篇文章记录了从攻击模拟到加固防线的完整踩坑过程，适合关注AI安全的工程师。