大模型备案材料里，拦截关键词列表（敏感词库）是最容易被低估的一项。很多团队以为随便整理一批敏感词导出个 Excel 就行，结果属地网信办技术测试时误拦率爆炸，或者词库覆盖不全直接被打回。本文按国标要求、构建方法、工程实现、常见驳回点四部分，记录一遍完整做法。

12. 服务协议含：行为规范梯度、AI 内容声明、数据处理、投诉时限、未成年人保护、变更条款。3. 落实主体责任基本情况写成事实：机构、岗位职责、制度清单（名称+版本+生效日期）1. 应急预案分级、触发条件、处置动作与自身业务对应（能下线、谁审批、多久生效）1. 语料来源四类（自采/公开集/采购/UGC）说明完整，占比加总 100%2. 所有服务入口列全（网页/App/小程序/API），无遗漏。3

声明平台部署了内容安全机制（拦截、拒答），同时明确 AI 生成内容不构成专业建议（医疗/法律/金融）。边界写清"平台过滤"与"用户责任"的分界线。列出禁止用途（生成违法内容、恶意攻击、绕过安全机制），并写明违规处置梯度：提示→限流→中止。采集哪些数据（输入内容、日志）、用途、留存期限、用户权利（查询/删除）。这是纠纷高发区，建议明确：用户对输入负责，生成内容的商用限制与平台权利分开写。- 协议版本

入口位置（具体到页面层级）、响应时限（写数字）、处置流程。与实际产品截图核对，写了 24 小时实际页面没写时限的，算不一致。要写类型与占比：自采、公开数据集、采购、用户生成。"面向公众"与否决定路径，此处与登记/备案的选择逻辑必须自洽。写清标注维度（安全性/质量/领域）、标注流程（初标→复核→仲裁）、合格率抽检方式。只写"已进行标注"不成立。分级、触发条件、处置动作、上报路径。要与自己的业务对应：

本文梳理《生成式人工智能服务管理暂行办法》《互联网信息服务算法推荐管理规定》《互联网信息服务深度合成管理规定》的适用关系，对比。的差异，给出五阶段流程、材料清单、安全评估硬指标与时限要求，并结合 2026 年 7 月手机端侧大模型备案公告，提示端侧部署场景的合规趋势。A[筹备自查<br/>1-2个月] --> B[材料撰写<br/>2-3个月] --> C[线上+纸质提交] --> D[两级审核<

{"material": "训练数据来源说明", "clause": "生成式AI第7条", "required": True},{"material": "数据标注规则", "clause": "生成式AI第8条", "required": True},{"material": "标识说明", "clause": "生成式AI第12条", "required": True},{"material

大模型安全评估是针对大语言 / 多模态模型在训练、部署、应用全生命周期，从内容安全、数据隐私、模型鲁棒性、伦理合规、安全管理等维度开展的风险检测、能力验证与合规评定，是 AI 备案、上线与商用的核心前置环节。基准测试：MMLU、TruthfulQA、RealToxicityPrompts、BBQ、CrowS-Pairs。境外语料占比≤30%内容违规：敏感词库升级、多模型审核、人工复审、应急熔断。数

核心定位：这份报告是备案一票否决项，审核只看：有没有量化数据、风险是否闭环、措施是否落地、证据是否齐全。通关总原则：风险点→对应措施→测试数据→整改结论，四段闭环，不空、不飘、不套话。

AI 合规 #算法备案 #大模型备案 #大模型登记 #生成式 AI #互联网合规 #干货分享。无二次开发：不训练、不微调、不改模型逻辑（仅加 UI、改 prompt、封装）🧠 核心：管 “调用第三方模型的应用”，是简化版备案，针对 “租模型的人”🧠 核心：管 “大模型本身的安全”，是最严格的备案，针对 “造模型的人”大模型备案：管模型本体（自研 / 微调）→ 造模型就备 → 严格准入。经常被宝

拒答判定的坑：模型输出"我不能提供这类信息"算拒答，但输出一段含糊其辞、实际上给了部分答案的内容，要不要算拒答？“”“大模型推理客户端，兼容OpenAI格式API（vLLM/llama.cpp server等均支持）”“”“”“加载敏感词库，支持多文件分层：absolute（绝对拦截）/ high_risk（高危审核）”“”“”“生成题合规判定：不命中敏感词即初判合规，最终以人工复核为准”“”:法