基于自适应 Tversky 策略优化的可控多标签视频安全检测

针对现有有害视频检测系统将安全检测简化为二分类、且依赖静态训练目标的问题，研究者提出通过自适应 Tversky 策略优化实现可控多标签视频安全检测。该方法面向 Vision-Language Models（VLMs），支持按需调节精确率与召回率的权衡，以适配不同场景下所需的工作点。