通过预先训练的多模态模型对直播间进行审核，结合品类保护，提高审核效率，避免误打击。

实现了吞噬弹幕这种新的弹幕展示方式，在弹幕移动的过程中将弹幕打碎为颗粒，并向指定坐标汇聚，实现吞噬的视觉效果，从而配合该时刻的画面内容，提升观众的观看体验；支持进行弹幕移动规则设计、吞噬弹幕配置后台设计。

为联合投稿的稿件提供充电功能的支持，通过接收投稿请求和价值回报请求，创建价值回报接口，展示共创关系信息，并将收益分配至联合创作者的账户，支持充电功能和收益管理。

本方案结合了更加完善全面的浏览器数据采集技术，以及进阶的前端加密混淆方法，提高风控准确性、数据安全性。

获取视频的多模态数据，利用LLM生成高效、准确的视频标题，解决了现有技术中视频标题与视频内容契合度低的问题，提升了用户体验和视频分发效果。

利用服务端下发的许可证解密视频内容，结合可信执行环境和白盒技术，在用户端的视频应用程序SDK中实现软件级别的视频数字版权管控方法，解决了商业DRM无法在所有平台上覆盖的问题，实现了全平台的视频内容保护。

标注出三种分辨率数据，但在训练过程仅对其中两种进行二分类训练，训练完成后利用未训练的分辨率数据进行推理统计得到预测概率阈值范围，若待预测视频的预测概率落在阈值范围内，则判定为未训练的分辨率类型，该方法能够有效区分原生高清视频与经过处理的伪高清视频，提高伪高清视频判断的准确性和可靠性。

通过LLM训练预估模型，结合注意力机制和重点日期/事件，解决了现有技术中资源需求预估困难的问题，实现了应用资源需求的准确预估和资源规划优化，避免资源浪费。

通过获取目标引导图像和文本提示，基于图像确定时空引导条件，并利用视频生成模型生成匹配的动画视频片段，解决了现有技术中视频生成不可控和类型局限的问题，实现了高效、可控的动画视频生成。

*注：以上排名不区分先后顺序。