一、算法定位与应用

派生万物传播大模型算法专注于媒体和内容传播领域，尤其是针对澎湃新闻主站新闻内容。其目标是为用户提供智能问答服务，优化内容阅读体验，促进信息的有效传播。

二、技术基础与架构

该算法基于国内流行的开源 ChatGLM 大模型算法进行微调，采用 Transformer 架构。通过在海量对话数据上的训练，具备学习人类对话语义和语言模式的能力，从而能够生成贴合语境的回答。

三、功能实现与流程

用户以文本形式输入问题，启动整个服务流程。

首先，调用内容风控平台接口对输入数据进行内容安全检测，确保输入的合法性和安全性。若未通过检测，直接返回提示信息，不再进行后续处理。

接着，判断问题类型。对于预置问题，直接返回相应答案；对于非预置问题，检索知识库中的相关新闻稿件。若能检索到相关稿件，将其与用户输入文本共同作为大模型输入；若未检索到，则仅以用户输入文本作为输入。

大模型根据输入的文本进行自回归推理，生成原始输出。

再次调用内容风控平台接口对模型原始输出进行内容安全检测。通过检测则直接返回给用户，未通过则返回提示信息。

当用户继续输入新问题时，将之前的历史输入和模型回答信息作为上下文传递给大模型，以实现更智能、连贯的交互。

四、核心优势

支持检索增强生成（RAG）技术，利用澎湃新闻主站的丰富新闻资源构建知识库，为用户提供更具针对性和准确性的智能问答。

严格的内容安全检测机制，保障信息传播的合法性和安全性。

能够结合用户历史输入和回答信息，提供连贯且个性化的服务。

五、应用场景与影响

在澎湃新闻 App 中以 AI 助手服务的形式出现，为用户自动回答问题，丰富了用户获取信息的方式，提升了用户体验，有助于新闻内容的更广泛和高效传播。

综上所述，派生万物传播大模型算法在媒体和内容传播领域具有显著的应用价值和潜力，通过不断优化和改进，有望为用户带来更优质的服务和体验。