7月27日消息，抖音集团今日发布公告称，为缓解家长的监护焦虑、回应未成年人的成长需求，平台近期全面升级了未成年人模式的核心引擎——适龄推荐算法。用户一旦开启未成年人模式并填好出生年月，那套专属的适龄推荐算法便会随之启动。
这一轮对未成年人模式推荐算法的全面升级，核心落子在于引入了前沿的多模态大语言模型（MLLM）技术，由此搭起一套智能化、精细化的内容识别与分发体系。多模态大语言模型天生具备跨模态的语义理解能力，能综合处理文本、图像、音频等多种信息，并一并考量内容的认知复杂度、价值观导向等维度，为每一条视频判断其适宜观看的年龄区间，给后续的适龄推荐铺好技术地基。
具体跑起来分几步:平台先用未成年人优质多模态大模型对海量信息做一轮筛选，把适宜未成年人观看的候选内容挑出来;再交给人工专家层层把关，甄选出兼具正向价值观的优质内容，纳入未成年人专属内容池;随后，适龄识别多模态大模型对这些经过人审的优质内容做深度理解与识别分类，输出适宜的年龄段信息。
官方还提到，目前平台采用了精细化的年龄划分标准来做优质内容的适龄推荐，这套机制能适配不同阶段未成年人的认知特点与心理变化，让内容供给的颗粒度更细腻;与此同时，算法还会结合孩子的内容偏好进行推荐。这种"人工筛选 + 大模型分类 + 适龄推荐 + 内容偏好匹配"的多重保障，在平台能收集到的信息范围内，尽可能让每一次推荐都更贴合孩子的认知发展需求;孩子也能通过长按点击"不感兴趣"按钮，给出实时反馈。
眼下，抖音未成年人专属内容池日均新增约6000条优质内容，总量已达770万条。这套推荐机制在推送适龄内容的同时，也会同步把超出当前年龄段认知范围、或不适宜未成年人观看的内容过滤掉。
小红书 dots infra 团队于7月22日开源 BigMac 流水并行训练范式，专为原生多模态大模型设计，打破训练中速度与显存不可兼得的帕累托前沿，平衡显存占用与计算速度。代码已发布在 GitHub Dots-Infra 仓库。
字节跳动Seed团队与香港科技大学联合发布MMProLong模型，基于Qwen2.5-VL，突破多模态大语言模型长文档处理效率。研究揭示数据组织形式对长上下文能力的关键影响，打破传统训练路径，直击当前LMM训练痛点。
腾讯混元联合多家机构发布业界首个中国古文字识别评测基准Chronicles-OCR，覆盖“七体之变”完整演化轨迹。该基准旨在衡量多模态大语言模型对跨越三千年汉字视觉分布漂移的感知能力，推动数字人文领域技术突破。
腾讯混元联合UCLA、港中文等机构，针对多模态大语言模型（MLLMs）从“被动理解”向“主动推理”进化的需求，开源了多模态搜索智能体。此前，高质量数据、自动化轨迹合成路径及训练配方的缺失，导致顶尖智能体难以复现。此次开源旨在打破僵局，推动社区发展。
深度求索将于下周发布多模态大模型V4，原生支持图像、视频与文本生成，旨在填补国内高性能低成本开源多模态模型市场空白。这是继1月发布R1推理模型后的首次重大更新。发布初期将提供简要技术说明，一个月后公开详细工程报告。V4模型已与华为、寒武纪完成底层生态合作。
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