MatchLM2Lite: A Scalable MLLM-to-Lite Framework for Reproduced Content Identification
MatchLM2Lite：可扩展的MLLM到轻量模型框架，用于复制内容识别
🧭 多模态内容去重 · 蒸馏
TikTok · National University of Singapore
将多模态大模型蒸馏为小模型，实现实时视频对复制检测，F1提升+8.57/+6.55，计算成本降35倍
📌 工作参考价值（4 点）
- Teacher-Student蒸馏架构：可借鉴到电商视频/直播去重——用大模型打标或提供软标签，训练轻量模型在线推理，兼顾精度与效率。
- 多模态融合方案：联合视频、音频、文本信号进行配对打分，适用于识别电商短视频、直播间切片复制，减少低质内容分发。
- 工程化指标：35倍计算成本下降、延迟<30秒、支持高QPS，证明蒸馏模型可在推荐链路中承担实时过滤任务，不影响用户体验。
- 线上业务验证：在保持用户参与度不变的前提下，使重复观看率降低2.5%，直接提升推荐列表多样性，可作为去重系统的效果度量。