当今的电商环境中，内容化已经成为淘宝的一大战略。无论是在站内通过图文和视频形式，作为商品的展示载体，促进用户的消费转化；还是在站外投放的广告内容，吸引用户进入淘宝，实现用户增长，内容的力量都不可忽视。然而，许多内容创作者 —— 包括 KOL、商家、甚至是专业的广告设计师，亦或是 AIGC 内容生产方，在创作过程中，常常不确定什么样的内容能更有效地吸引用户，或者成为爆款。他们可能偶尔能创作出爆款内容

在内容互动业务应用中，内容数据形式多样，下游应用通常需要结合多种模态输入，以满足不同的业务需求。MLLM 已经在多个理解和生成任务上表现出显著优势，我们亟需将其和内容互动业务结合，提升各方面效果。任务拆解作为大模型训练的重要一环，我们专注于文本和多模态数据，构建一套自动化的高质量数据优化方案。通过提升数据的一致性、对齐性与效率，我们实现了显著的增益。基于优化后的数据，我们致力于提升模型的性能与训练

大小模型的联合应用正在重塑视频分析的技术范式。小模型以其高效、低延迟的特点承担“哨兵”角色，实现全天候实时监控；大模型则作为“大脑”，提供深层次语义理解与智能决策支持。二者协同，既避免了大模型的算力黑洞，又弥补了小模型的认知局限。未来，随着大模型轻量化技术（如MoE架构、量化压缩）、边缘计算能力提升以及多模态推理框架的成熟，大小模型融合将更加紧密，向“端-边-云”一体化智能视频分析系统演进，广泛应