详细介绍

国内领先的社交平台小红书近日正式推出自研多模态大模型DOTS-LMM（Deep Optimization for Text-image Social Large Multi-modal Model），该模型专注于社交平台图文内容的理解与生成，在垂直领域展现出显著的技术优势。

技术突破：

DOTS-LMM采用创新的双塔架构设计，通过跨模态对比学习实现图文特征的深度对齐。模型基于Transformer架构，特别设计了社交场景适配器（Social Adapter），使其能够更好地理解小红书平台特有的"种草"内容和年轻化表达方式。在计算效率方面，模型引入动态token选择机制，推理速度较传统模型提升40%。

核心优势体现在：

1. 社交语境理解：针对网络流行语、缩略词等非规范表达具备更强的鲁棒性

2. 审美感知能力：建立了包含百万级标注数据的美学评估体系

3. 文化适配性：特别优化了对东亚面孔、本土品牌等元素的识别准确率

实测数据显示：

• 在自建的小红书内容理解评测集上，图文匹配准确率达到94.7%

• 用户调研显示AI生成的内容推荐理由接受度提升28%

• 广告CTR（点击通过率）因模型优化提升了12.5%

商业化应用已全面铺开：
√ 内容生态：辅助创作者生成更优质的图文笔记
√ 电商转化：为商品提供智能化的场景化描述
√ 社区治理：日均识别违规内容超50万条
√ 用户体验：实现更精准的个性化内容分发

小红书CTO表示："DOTS-LMM不是通用模型的简单微调，而是从底层架构开始就为社交内容量身打造。我们累计投入了10万张A100显卡时进行训练，构建了行业最大的社交图文数据集。"

据透露，小红书正在探索模型开放策略，计划分阶段向优质创作者和品牌商家提供AI能力支持。这一举措将重塑社交内容生产模式，也为行业提供了垂直领域大模型研发的新思路。