மெட்டாவர்ஸில் நம்பிக்கையை உறுதிப்படுத்துதல்: ஹைக்கின் வைப்பிற்கான AI-இயக்கப்படும் தீங்கிழைக்கும் அறிக்கை கண்டறிதல்

ஹைக் லிமிடெட்டின் இயந்திர கற்றல் குழுவின் தலைவராக, வைப் மெட்டாவர்ஸுக்குள் தீங்கிழைக்கும் அறிக்கைகளைக் கண்டறிந்து தணிக்க ஒரு நுட்பமான AI அமைப்பை உருவாக்குவதற்கு நான் முன்னணி வகித்தேன். மெய்நிகர் இடங்களில் பயனர்கள் தொடர்புகொள்ளவும் இணைக்கவும் பாதுகாப்பான, நம்பகமான சூழலை பராமரிப்பதில் இந்த திட்டம் முக்கியமானதாக இருந்தது.

திட்ட கண்ணோட்டம் #

வைபின் மெய்நிகர் அறைகளுக்குள் பயனர்களால் செய்யப்படும் தவறான அல்லது தீங்கிழைக்கும் அறிக்கைகளை துல்லியமாக அடையாளம் காணவும் கையாளவும் கூடிய ஒரு புத்திசாலித்தனமான அமைப்பை உருவாக்குவதே இலக்காக இருந்தது. இந்த அமைப்பு சட்டபூர்வமான கவலைகளுக்கும் அறிக்கையிடும் அம்சத்தை தவறாகப் பயன்படுத்தும் முயற்சிகளுக்கும் இடையே வேறுபடுத்த வேண்டும், அனைத்து பயனர்களுக்கும் நியாயமான மற்றும் பாதுகாப்பான சூழலை உறுதி செய்கிறது.

தொழில்நுட்ப அணுகுமுறை #

முக்கிய தொழில்நுட்பங்கள் #

• அல்காரிதம் மேம்பாடு மற்றும் தரவு செயலாக்கத்திற்கான பைதான்
• நம்பிக்கை மதிப்பெண்ணுக்கான மாற்றியமைக்கப்பட்ட பேஜ்ராங்க் அல்காரிதம்
• தரவு சேமிப்பு மற்றும் பகுப்பாய்விற்கான பிக்குவெரி
• பணிப்பாய்வு ஒருங்கிணைப்புக்கான ஏர்ஃப்ளோ
• கணிப்பு மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கான டென்சர்ஃப்ளோ

முக்கிய கூறுகள் #

1. நம்பிக்கை மதிப்பெண் அமைப்பு: பயனர்களின் தொடர்புகள் மற்றும் அறிக்கையிடும் வரலாற்றின் அடிப்படையில் நம்பிக்கை மதிப்பெண்களை ஒதுக்க மாற்றியமைக்கப்பட்ட பேஜ்ராங்க் அல்காரிதம் உருவாக்கப்பட்டது.

2. நடத்தை பகுப்பாய்வு: தீங்கிழைக்கும் செயல்பாட்டைக் குறிக்கும் பயனர் நடத்தை முறைகளை பகுப்பாய்வு செய்து முரண்பாடுகளை அடையாளம் காண மாதிரிகளை உருவாக்கியது.

3. அறிக்கை வகைப்பாடு: உண்மையான அல்லது தீங்கிழைக்கும் என்ற அடிப்படையில் அறிக்கைகளை வகைப்படுத்த இயந்திர கற்றல் மாதிரியை செயல்படுத்தியது.

4. நிகழ்நேர செயலாக்கம்: பயனர் அறிக்கைகளில் நிகழ்நேர பகுப்பாய்வு மற்றும் முடிவெடுத்தலுக்கான அமைப்பை வடிவமைத்தது.

சவால்கள் மற்றும் தீர்வுகள் #

1. சவால்: சிக்கலான சமூக சூழலில் உண்மையான மற்றும் தவறான அறிக்கைகளை வேறுபடுத்துதல். தீர்வு: நம்பிக்கை மதிப்பெண்கள், நடத்தை பகுப்பாய்வு மற்றும் உள்ளடக்க மதிப்பீடு ஆகியவற்றை இணைத்த பல்முனை அணுகுமுறையை செயல்படுத்தியது.

2. சவால்: தீங்கிழைக்கும் நடத்தையின் வளர்ந்து வரும் தன்மையைக் கையாளுதல். தீர்வு: இயந்திர கற்றல் மூலம் தீங்கிழைக்கும் முறைகளின் புரிதலை தொடர்ந்து புதுப்பிக்கும் தகவமைப்பு அமைப்பை உருவாக்கியது.

3. சவால்: தவறான நேர்மறைகளுக்கு எதிராக விரைவான நடவடிக்கையை சமநிலைப்படுத்துதல். தீர்வு: உயர் பங்கு முடிவுகளுக்கு மனித மேற்பார்வையுடன் அடுக்கு பதில் அமைப்பை செயல்படுத்தியது.

செயல்படுத்தும் செயல்முறை #

1. தரவு பகுப்பாய்வு: சட்டபூர்வமான மற்றும் தீங்கிழைக்கும் அறிக்கைகளின் முறைகளை அடையாளம் காண வரலாற்று அறிக்கை தரவை பகுப்பாய்வு செய்ய பிக்குவெரியைப் பயன்படுத்தியது.

2. அல்காரிதம் மேம்பாடு: எங்கள் நம்பிக்கை மதிப்பெண் அமைப்புக்கான பேஜ்ராங்க் அல்காரிதத்தை தழுவி, நடத்தை பகுப்பாய்விற்கான கூடுதல் ML மாதிரிகளை உருவாக்கியது.

3. அமைப்பு ஒருங்கிணைப்பு: செயல்முறை ஒருங்கிணைப்புக்கு ஏர்ஃப்ளோவைப் பயன்படுத்தி வைபின் தற்போதைய உள்கட்டமைப்புடன் தீங்கிழைக்கும் அறிக்கை கண்டறிதல் அமைப்பை ஒருங்கிணைத்தது.

4. சோதனை மற்றும் சுத்திகரிப்பு: உருவகப்படுத்தப்பட்ட சூழ்நிலைகளுடன் விரிவான சோதனைகளை நடத்தி, படிப்படியாக நேரடி சூழல்களுக்கு அமைப்பை அறிமுகப்படுத்தியது.

5. தொடர்ச்சியான மேம்பாடு: புதிய வகையான தீங்கிழைக்கும் நடத்தைக்கு ஏற்ப மாதிரியை மீண்டும் பயிற்றுவிக்க கருத்து வளைவுகளை செயல்படுத்தியது.

முடிவுகள் மற்றும் தாக்கம் #

• முதல் மூன்று மாதங்களில் தவறான அல்லது தீங்கிழைக்கும் அறிக்கைகளை 75% குறைத்தது.
• தளத்தில் ஒட்டுமொத்த பயனர் நம்பிக்கை மதிப்பெண்களை 40% மேம்படுத்தியது.
• தவறான அறிக்கைகளை திறம்பட வடிகட்டுவதால், சட்டபூர்வமான அறிக்கைகளைத் தீர்க்கும் நேரத்தை 60% குறைத்தது.
• உண்மையான மற்றும் தீங்கிழைக்கும் அறிக்கைகளுக்கு இடையே வேறுபடுத்துவதில் 99.9% துல்லியத்தை பராமரித்தது.

முடிவுரை #

ஹைக்கின் வைப் மெட்டாவர்ஸுக்கான AI-இயக்கப்படும் தீங்கிழைக்கும் அறிக்கை கண்டறிதல் அமைப்பின் மேம்பாடு மெய்நிகர் சமூக சூழல்களில் நம்பிக்கை மற்றும் பாதுகாப்பை உறுதி செய்வதில் ஒரு முக்கியமான முன்னேற்றத்தைக் குறிக்கிறது. பேஜ்ராங்க் அல்காரிதத்தின் அடிப்படையில் நுட்பமான நம்பிக்கை மதிப்பெண் அமைப்பை வெற்றிகரமாக செயல்படுத்துவதன் மூலம், மேம்பட்ட நடத்தை பகுப்பாய்வுடன் இணைந்து, அறிக்கையிடும் அமைப்பின் தவறான பயன்பாட்டிற்கு எதிராக வலுவான பாதுகாப்பை உருவாக்கினோம்.

இந்த திட்டம் வளர்ந்து வரும் மெட்டாவர்ஸ் நிலப்பரப்பில், குறிப்பாக டிஜிட்டல் சமூக இடங்களின் நேர்மையைப் பராமரிப்பதில் AI இன் முக்கிய பங்கை எடுத்துக்காட்டுகிறது. மெய்நிகர் தொடர்புகள் மேலும் பரவலாக