腾讯微信安全-智能体安全研究

1.利用大模型等技术手段对业务进行垂直领域建模，识别和挖掘微信业务内的风险，制定安全风控策略与解决方案，保证微信生态内的用户账号支付安全； 2.利用大模型等技术手段完善微信安全风控体系的建设，包括但不限于RAG等知识库的构建、多智能体的应用、基于大模型的风险态势的感知、风险团伙的自动化挖掘扩散体系、效能工具的建设等。

1.研发多模态垂类大模型，提升审核任务中机审的准确率和覆盖率，涉及模态包括不限于图片，视频大模型能理解各类特征和行业规则，应用于电商商品内容理解和电商直播间内容识别等场景； 2.探索多模态大模型前沿技术在安全领域的结合和落地，包括但不限于强化学习，领域知识注入，跨模态信息对齐，预训练技术等。

1.研发基于大规模社交关系图的团伙恶意账号识别算法并落地到微信基础产品业务； 2.制定方案并建设精细化微信安全账号画像系统，提升账号安全治理精度和运营质量； 3.探索大模型与社交关系特征融合在业务安全领域的结合，包括但不限于图预训练，图提示学习等。

1.研发多模态安全垂类大模型，涉及模态包括不限于图片，视频，行为序列特征，关系特征，大模型能理解各类特征和行业规则，用于内容安全审核和账号风控打击； 2.针对大模型应用行算法优化，包括但不限于数据处理加速、模型训练效率提升、推理速度优化等，确保大模型能够在实际应用场景中有效落地； 3.探索多模态大模型前沿技术在安全领域的结合和落地，包括强化学习，领域知识注入，跨模态信息对齐，预训练技术等。