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Linus Ekenstam 指控 X 将他关于 Kimi 的无偿内容错误标注为赞助内容，迫使他声称收到报酬才能解锁被暂停的账号，并呼吁平台改进其披露机制。
本文在内容审核任务上，将一个成本低廉、参数冻结的“系统一”分类模型与14个前沿大语言模型进行对比评估，发现其准确率具有竞争力，而成本远低于后者，并表明“置信度”混淆了两种不同的不确定性——人类意见分歧与决策风险——而这两者需要方向相反的升级处理信号。
《连线》的一篇专题报道探讨了维基百科上在世人物的传记词条如何因缺乏知名度而被频繁标记删除，并审视了这一做法给当事人带来的情感伤害，以及维基百科社区更注重可验证性而非真实性的倾向。
该论文提出伯乐（BoLe）双重判定框架，分析 AI 一键生成视频带来的服务型内容涌入如何打破内容生态平衡，并通过简化数学模型论证推荐池机制在内容增长超过阈值后必然失效。
一篇评论文章指出，Meta 删除“不要国王”抗议活动相关内容，凸显了依赖大型科技平台发声的风险，并阐述了为什么你不该“向扎克伯格租用扩音器”。
一项覆盖14种语言的大规模研究，探讨跨语言仇恨言论检测的迁移效果，发现语言相似性是最强预测因素，而文化线索与交际规范可部分解释剩余差异。
本文介绍了SITO，一个包含2,332个对比案例的合成独立基准数据集，涵盖英语、乌克兰语和Surzhyk语，用于审计Tuteliq Detect商业文本安全API在六大伤害类别中的漏检与误报情况。研究发现，该API在对第三方旁观者报告的持续性伤害的召回率方面表现明显较弱。
SZED 在 ArGuard 2026 Track A 提交的方案，融合 MARBERTv2 与 CLIP ViT-L/14 嵌入做二分类，并用多任务标签注意力与级联校准处理细粒度多标签标注，二分类 macro-F1 达 0.7597。论文还报告了跨模态注意力与图文不一致特征未带来提升的负结果。
法国政府就骚乱紧急召集TikTok、eBay、Amazon、Meta等六大平台开会，要求加强内容审核并打击赃物转售，同时应对AI生成的抗议视频传播。
Ofcom 在英国下议院委员会面前承认，当外国法院（尤其是美国法院）拒绝执行时，其无法追回网络安全罚款，实际上在 4chan 纠纷中承认了自身的管辖权限制。
NPR报道的法庭记录显示，TikTok员工多次就儿童安全风险向内部发出警告，包括未成年人性剥削内容和年龄验证漏洞，但公司高管未采取有效行动。TikTok正面临多区合并诉讼，并已就青少年心理健康相关指控达成多起和解。
巴西总统卢拉的支持者举行抗议活动，指责 Meta 通过其内容审核政策在选举前进行选举干预。
Meta 对 No Kings Instagram 账号封禁作出说明，称封禁系由 Claude AI 工具触发的操作所致，而非针对相关活动本身的违规判定。
报道指控 Meta 和 X 等大型科技平台在美国中期选举和巴西大选前对政治内容采取选择性执法，包括以 AI 机器人流量为由错误暂停“No Kings”抗议账号，以及被曝限制巴西左翼总统卢拉的 Instagram 账号推广。
Lobsters 更新了站点指南与 AI/LLM 相关标签的管理政策，回应 vibecoding 标签和 AI 内容的审核压力，并禁止代码仓库提交以减少低质量自我推广内容。
OnlyFans 创作者批评 Meta 允许其 AI 智能体 Muse 与成年用户进行露骨的色情聊天，而他们自己在 Instagram 等 Meta 平台上的账号却因性内容受到限制。
Anthropic 更新了使用政策，禁止对其模型进行持续的、无谓的辱骂行为，这引发了人们对于语言模型是否能成为有意义的辱骂对象的讨论。作者分享了一篇长文，探讨其中的哲学含义。
一篇讨论/观点帖，主张强制推行AI文本检测工具、对头像进行人脸验证、将生成式AI媒体与人类创作内容分离、采用透明且由用户控制的算法，以及对AI炒作和社交媒体中的科技寡头进行监督。
Meta 移除了与全国抗议日相关的 No Kings Instagram 账号，引发外界对该平台在政治示威期间内容审核做法的质疑。
在Alex Gibney执导的马斯克纪录片大规模上映前夕，TikTok永久封禁了该片的宣传账号，使此前涉及TikTok和X的广告拒审争议进一步升级，而YouTube和Meta则改变了立场。