de ponta, para melhorar os nossos classificadores de discurso de \u00f3dio em idiomas diferentes no Facebook e no Instagram. O XLM-R tamb\u00e9m faz agora parte do nosso sistema para expandir a funcionalidade do Centro da comunidade sobre a COVID-19 internacionalmente.\u00a0<\/span><\/p>\nTemos muito mais trabalho pela frente. A detec\u00e7\u00e3o do discurso de \u00f3dio n\u00e3o \u00e9 s\u00f3 um desafio dif\u00edcil, mas tamb\u00e9m um trabalho que est\u00e1 em constante evolu\u00e7\u00e3o. Um conte\u00fado de discurso de \u00f3dio novo poder\u00e1 n\u00e3o ser semelhante aos exemplos anteriores porque menciona uma tend\u00eancia nova ou uma not\u00edcia nova. Criamos as ferramentas como o RIO e o WPIE para que possam crescer e dar resposta aos desafios futuros e aos atuais. Com uma IA mais flex\u00edvel e adaptativa, estamos confiantes de que podemos continuar fazendo progressos reais.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Um dos dos esfor\u00e7os centrais da IA do Facebook \u00e9 a implementa\u00e7\u00e3o de tecnologia de aprendizagem autom\u00e1tica de ponta para proteger as pessoas de conte\u00fados prejudiciais. Com milh\u00f5es de pessoas utilizando as nossas plataformas, usamos a IA para expandir o trabalho da nossa revis\u00e3o de conte\u00fados e automatizar as decis\u00f5es sempre que poss\u00edvel. O nosso objetivo \u00e9 detectar de forma r\u00e1pida e precisa o discurso de \u00f3dio, informa\u00e7\u00f5es incorretas e outros tipos de conte\u00fados que desrespeitem as nossas pol\u00edticas, em todas as formas de conte\u00fados e todos os idiomas e comunidades de todo o mundo. Para concretizarmos este objetivo como um todo s\u00e3o necess\u00e1rios muitos mais avan\u00e7os t\u00e9cnicos na IA. Mas temos progredido muito e hoje os nossos sistemas automatizados s\u00e3o os primeiros a serem utilizados na revis\u00e3o de conte\u00fados em viola\u00e7\u00f5es de todos os tipos. O nosso investimento e a nossa melhoria cont\u00ednua podem ser consultados no Relat\u00f3rio de Aplica\u00e7\u00e3o dos Padr\u00f5es da Comunidade, que publicamos hoje. Agora, a IA detecta proativamente 94,7% do discurso de \u00f3dio que removemos do Facebook, em compara\u00e7\u00e3o com os 80,5% registrados h\u00e1 um ano e com os apenas 24% de 2017.\u00a0 Este aumento foi gerado pelos avan\u00e7os nas nossas ferramentas de detec\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica, como a implementa\u00e7\u00e3o de XLM, o m\u00e9todo de IA do Facebook que treina os sistemas de linguagem em m\u00faltiplos idiomas sem depender de conjuntos de dados identificados \u00e0 m\u00e3o. Implementamos recentemente novos sistemas que melhoraram ainda mais a nossa capacidade de detectar o discurso de \u00f3dio. Esses sistemas incluem o Reinforced Integrity Optimizer, um sistema que aprende a partir de exemplos e indicadores reais, e a nossa arquitetura de IA Linformer, que nos permite utilizar modelos de compreens\u00e3o de idiomas de ponta que, antes, eram grandes e pesados demais para poderem ser trabalhados em escala. Claro que o discurso de \u00f3dio n\u00e3o \u00e9 o \u00fanico conte\u00fado que precisamos detectar. Tamb\u00e9m temos mais detalhes sobre a nossa nova tecnologia de IA para lidar com as informa\u00e7\u00f5es incorretas. Entre esses detalhes est\u00e3o o SimSearchNet, a ferramenta de correspond\u00eancia de imagens que apresentamos este ano, e a cria\u00e7\u00e3o de uma nova ferramenta de detec\u00e7\u00e3o de t\u00e9cnicas deepfake que pode aprender e se adaptar no decorrer do tempo. Em conjunto, todas estas inova\u00e7\u00f5es se traduzem num entendimento dos conte\u00fados mais profundos e amplos por parte dos nossos sistemas de IA. Est\u00e3o mais sintonizadas para as coisas que as pessoas compartilham nas nossas plataformas neste momento, para que possam se adaptar mais depressa quando um meme ou foto nova surgir e viralizar. Estes desafios s\u00e3o complexos, variados e evoluem rapidamente. \u00c9 fundamental n\u00e3o s\u00f3 detectar os problemas, mas tamb\u00e9m evitar erros, uma vez que classificar um conte\u00fado de forma errada como informa\u00e7\u00e3o incorreta ou discurso de \u00f3dio pode prejudicar a capacidade de as pessoas se expressarem na nossa plataforma. A melhoria cont\u00ednua exigir\u00e1 n\u00e3o s\u00f3 uma tecnologia melhor, como tamb\u00e9m uma excel\u00eancia operacional e parcerias eficazes com especialistas externos.\u00a0 Embora estejamos constantemente melhorando as nossas ferramentas de IA, estas est\u00e3o longe de ser perfeitas. Sabemos que ainda temos muito trabalho pela frente e estamos criando e testando sistemas novos que nos ajudem a fazer mais para proteger as pessoas que recorrem \u00e0 nossa plataforma. Aprendizagem completa e modelos novos e eficientes para detectar discurso de \u00f3dio Detectar alguns discursos de \u00f3dio \u00e9 muito simples para a IA e para os humanos. A difama\u00e7\u00e3o e os s\u00edmbolos de \u00f3dio representam ataques \u00f3bvios \u00e0 ra\u00e7a ou \u00e0 religi\u00e3o de algu\u00e9m. Contudo, existem muitos tipos de discurso de \u00f3dio mais complexos. A combina\u00e7\u00e3o de textos e imagens faz com que seja mais dif\u00edcil \u00e0 IA perceber se o significado pretendido \u00e9 ofensivo, mesmo que um humano o possa achar \u00f3bvio. Tamb\u00e9m se pode recorrer ao sarcasmo ou a g\u00edrias para disfar\u00e7ar o discurso de \u00f3dio ou at\u00e9 mesmo a imagens aparentemente in\u00f3cuas que s\u00e3o encaradas de formas diferentes em culturas, regi\u00f5es e idiomas distintos.\u00a0 Para melhor responder a estes desafios, criamos e implementamos um novo framework de aprendizagem refor\u00e7ada, denominado Reinforced Integrity Optimizer (RIO). Em vez de se basear num conjunto de dados offline e est\u00e1tico (logo limitado), o RIO utiliza diretamente dados online do mundo real dos nossos sistemas de produ\u00e7\u00e3o para otimizar os modelos de IA que detectam o discurso de \u00f3dio. O RIO funciona em todo o ciclo de vida de desenvolvimento de aprendizagem autom\u00e1tica, desde a amostragem de dados aos testes A\/B. Nos sistemas de IA tradicionais, os engenheiros otimizam estes passos em dois processos separados: otimiza\u00e7\u00e3o offline e experimenta\u00e7\u00e3o online. Na otimiza\u00e7\u00e3o offline, os engenheiros podem utilizar v\u00e1rias ferramentas para ajudar a escolher o conjunto certo de prepara\u00e7\u00e3o\/teste e a arquitetura neural adequada, mas baseiam-se apenas em indicadores offline, como a precis\u00e3o e a evoca\u00e7\u00e3o. Depois, o modelo tamb\u00e9m \u00e9 otimizado offline, mediante a utiliza\u00e7\u00e3o dos testes A\/B, para perceber o impacto do mesmo nos indicadores de utilizadores e neg\u00f3cios online. O RIO segue uma abordagem completamente diferente. Otimiza todos os passos deste processo ao mesmo tempo e utiliza indicadores reais de desempenho de produ\u00e7\u00e3o para ajustar os componentes offline. Este n\u00edvel de otimiza\u00e7\u00e3o completa permite um desempenho significativamente melhor e uma intera\u00e7\u00e3o mais r\u00e1pida. Em vez de fazer o trabalho offline e, depois, aplic\u00e1-lo \u00e0 produ\u00e7\u00e3o para ver se funciona conforme o esperado, o sistema online enfrenta o verdadeiro desafio. O RIO nos permite concentrar o nosso treino de modelos nas viola\u00e7\u00f5es da nossa pol\u00edtica contra o discurso de \u00f3dio, que antes passavam despercebidas pelos nossos modelos de produ\u00e7\u00e3o.\u00a0 Utilizando os dados de prepara\u00e7\u00e3o certos do RIO, podemos utilizar modelos de compreens\u00e3o de conte\u00fados de ponta para criar classificadores eficazes. Nos \u00faltimos anos, os investigadores melhoraram significativamente o desempenho dos modelos de linguagem atrav\u00e9s da utiliza\u00e7\u00e3o do Transformers, um mecanismo que ensina \u00e0 IA as partes de um texto \u00e0s quais deve ter aten\u00e7\u00e3o. Contudo, os maiores e mais avan\u00e7ados modelos do Transformer podem ter milhares de milh\u00f5es de par\u00e2metros. A sua elevada complexidade computacional, por norma expressa como O(N^2), significa que n\u00e3o s\u00e3o suficientemente eficientes para implementa\u00e7\u00e3o em escala na produ\u00e7\u00e3o e funcionam em tempo quase real para detectar o discurso de \u00f3dio.\u00a0 Para aumentar a efici\u00eancia dos modelos do Transformer, os investigadores do Facebook AI desenvolveram uma arquitetura nova, chamada Linformer. O Linformer proporciona uma forma muito mais eficiente de utilizar modelos massivos e de ponta para compreender os conte\u00fados. Agora, utilizamos o RIO e o Linformer em produ\u00e7\u00e3o para analisar milhares de milh\u00f5es de conte\u00fados do Facebook e do Instagram em diferentes regi\u00f5es de todo o mundo. Compartilhamos o nosso trabalho e o c\u00f3digo do Linformer com a comunidade de investiga\u00e7\u00e3o de IA, para que possamos aprender com os trabalhos uns dos outros e acelerar o progresso para todos. Compreens\u00e3o supervisionada de forma aut\u00f4noma, hol\u00edstica e multimodal O RIO e o Linformer nos ajudam a preparar os nossos sistemas de forma mais eficaz e a utilizar modelos avan\u00e7ados de compreens\u00e3o de conte\u00fados. Contudo, h\u00e1 partes do discurso de \u00f3dio ou de incita\u00e7\u00e3o \u00e0 viol\u00eancia que podem ser mais complexas do que um mero texto. Em alguns dos exemplos mais dif\u00edceis, vemos que parte do conte\u00fado de \u00f3dio \u00e9 transmitido atrav\u00e9s de uma imagem ou v\u00eddeo e outra atrav\u00e9s de texto. Vistas isoladamente, estas diferentes partes podem ser benignas. No entanto, se vistas em conjunto, se tornam ofensivas. Para identificar este meme como discurso de \u00f3dio, a IA tem que entender a imagem e o texto em conjunto. Conforme mostrado nos exemplos anteriores, estes cen\u00e1rios exigem uma compreens\u00e3o mais hol\u00edstica do conte\u00fado em causa. Para facilitar essa compreens\u00e3o, criamos o Whole Post Integrity Embeddings (WPIE), uma representa\u00e7\u00e3o universal pr\u00e9-preparada dos conte\u00fados para problemas de integridade. O WPIE funciona ao compreender os conte\u00fados entre modalidades, tipos de infra\u00e7\u00e3o e at\u00e9 mesmo do tempo. A \u00faltima vers\u00e3o \u00e9 preparada com mais infra\u00e7\u00f5es e mais dados de prepara\u00e7\u00e3o de um modo geral. O sistema melhora o desempenho ao n\u00edvel das v\u00e1rias modalidades, como texto e imagem, mediante a utiliza\u00e7\u00e3o de perda focal. Esta abordagem impede que o detector seja sobrecarregado com exemplos f\u00e1ceis de classificar durante a prepara\u00e7\u00e3o, juntamente com a mistura de gradientes, que calcula uma mistura ideal de modalidades com base nos seus comportamentos dominantes. Tamb\u00e9m utilizamos a aprendizagem supervisionada de forma aut\u00f4noma e p\u00f3s-n\u00edvel para criar uma representa\u00e7\u00e3o universal de conte\u00fados pr\u00e9-preparada para problemas de integridade. E desenvolvemos o XLM-R, um modelo que usa a arquitetura de IA RoBERTa de ponta, para melhorar os nossos classificadores de discurso de \u00f3dio em idiomas diferentes no Facebook e no Instagram. O XLM-R tamb\u00e9m faz agora parte do nosso sistema para expandir a funcionalidade do Centro da comunidade sobre a COVID-19 internacionalmente.\u00a0 Temos muito mais trabalho pela frente. A detec\u00e7\u00e3o do discurso de \u00f3dio n\u00e3o \u00e9 s\u00f3 um desafio dif\u00edcil, mas tamb\u00e9m um trabalho que est\u00e1 em constante evolu\u00e7\u00e3o. Um conte\u00fado de discurso de \u00f3dio novo poder\u00e1 n\u00e3o ser semelhante aos exemplos anteriores porque menciona uma tend\u00eancia nova ou uma not\u00edcia nova. Criamos as ferramentas como o RIO e o WPIE para que possam crescer e dar resposta aos desafios futuros e aos atuais. 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Estes desafios s\u00e3o complexos, variados e evoluem rapidamente. \u00c9 fundamental n\u00e3o s\u00f3 detectar os problemas, mas tamb\u00e9m evitar erros, uma vez que classificar um conte\u00fado de forma errada como informa\u00e7\u00e3o incorreta ou discurso de \u00f3dio pode prejudicar a capacidade de as pessoas se expressarem na nossa plataforma. A melhoria cont\u00ednua exigir\u00e1 n\u00e3o s\u00f3 uma tecnologia melhor, como tamb\u00e9m uma excel\u00eancia operacional e parcerias eficazes com especialistas externos.\u00a0 Embora estejamos constantemente melhorando as nossas ferramentas de IA, estas est\u00e3o longe de ser perfeitas. Sabemos que ainda temos muito trabalho pela frente e estamos criando e testando sistemas novos que nos ajudem a fazer mais para proteger as pessoas que recorrem \u00e0 nossa plataforma. Aprendizagem completa e modelos novos e eficientes para detectar discurso de \u00f3dio Detectar alguns discursos de \u00f3dio \u00e9 muito simples para a IA e para os humanos. A difama\u00e7\u00e3o e os s\u00edmbolos de \u00f3dio representam ataques \u00f3bvios \u00e0 ra\u00e7a ou \u00e0 religi\u00e3o de algu\u00e9m. Contudo, existem muitos tipos de discurso de \u00f3dio mais complexos. A combina\u00e7\u00e3o de textos e imagens faz com que seja mais dif\u00edcil \u00e0 IA perceber se o significado pretendido \u00e9 ofensivo, mesmo que um humano o possa achar \u00f3bvio. Tamb\u00e9m se pode recorrer ao sarcasmo ou a g\u00edrias para disfar\u00e7ar o discurso de \u00f3dio ou at\u00e9 mesmo a imagens aparentemente in\u00f3cuas que s\u00e3o encaradas de formas diferentes em culturas, regi\u00f5es e idiomas distintos.\u00a0 Para melhor responder a estes desafios, criamos e implementamos um novo framework de aprendizagem refor\u00e7ada, denominado Reinforced Integrity Optimizer (RIO). 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Compreens\u00e3o supervisionada de forma aut\u00f4noma, hol\u00edstica e multimodal O RIO e o Linformer nos ajudam a preparar os nossos sistemas de forma mais eficaz e a utilizar modelos avan\u00e7ados de compreens\u00e3o de conte\u00fados. Contudo, h\u00e1 partes do discurso de \u00f3dio ou de incita\u00e7\u00e3o \u00e0 viol\u00eancia que podem ser mais complexas do que um mero texto. Em alguns dos exemplos mais dif\u00edceis, vemos que parte do conte\u00fado de \u00f3dio \u00e9 transmitido atrav\u00e9s de uma imagem ou v\u00eddeo e outra atrav\u00e9s de texto. Vistas isoladamente, estas diferentes partes podem ser benignas. No entanto, se vistas em conjunto, se tornam ofensivas. Para identificar este meme como discurso de \u00f3dio, a IA tem que entender a imagem e o texto em conjunto. Conforme mostrado nos exemplos anteriores, estes cen\u00e1rios exigem uma compreens\u00e3o mais hol\u00edstica do conte\u00fado em causa. 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Com milh\u00f5es de pessoas utilizando as nossas plataformas, usamos a IA para expandir o trabalho da nossa revis\u00e3o de conte\u00fados e automatizar as decis\u00f5es sempre que poss\u00edvel. O nosso objetivo \u00e9 detectar de forma r\u00e1pida e precisa o discurso de \u00f3dio, informa\u00e7\u00f5es incorretas e outros tipos de conte\u00fados que desrespeitem as nossas pol\u00edticas, em todas as formas de conte\u00fados e todos os idiomas e comunidades de todo o mundo. Para concretizarmos este objetivo como um todo s\u00e3o necess\u00e1rios muitos mais avan\u00e7os t\u00e9cnicos na IA. Mas temos progredido muito e hoje os nossos sistemas automatizados s\u00e3o os primeiros a serem utilizados na revis\u00e3o de conte\u00fados em viola\u00e7\u00f5es de todos os tipos. O nosso investimento e a nossa melhoria cont\u00ednua podem ser consultados no Relat\u00f3rio de Aplica\u00e7\u00e3o dos Padr\u00f5es da Comunidade, que publicamos hoje. Agora, a IA detecta proativamente 94,7% do discurso de \u00f3dio que removemos do Facebook, em compara\u00e7\u00e3o com os 80,5% registrados h\u00e1 um ano e com os apenas 24% de 2017.\u00a0 Este aumento foi gerado pelos avan\u00e7os nas nossas ferramentas de detec\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica, como a implementa\u00e7\u00e3o de XLM, o m\u00e9todo de IA do Facebook que treina os sistemas de linguagem em m\u00faltiplos idiomas sem depender de conjuntos de dados identificados \u00e0 m\u00e3o. Implementamos recentemente novos sistemas que melhoraram ainda mais a nossa capacidade de detectar o discurso de \u00f3dio. Esses sistemas incluem o Reinforced Integrity Optimizer, um sistema que aprende a partir de exemplos e indicadores reais, e a nossa arquitetura de IA Linformer, que nos permite utilizar modelos de compreens\u00e3o de idiomas de ponta que, antes, eram grandes e pesados demais para poderem ser trabalhados em escala. Claro que o discurso de \u00f3dio n\u00e3o \u00e9 o \u00fanico conte\u00fado que precisamos detectar. Tamb\u00e9m temos mais detalhes sobre a nossa nova tecnologia de IA para lidar com as informa\u00e7\u00f5es incorretas. Entre esses detalhes est\u00e3o o SimSearchNet, a ferramenta de correspond\u00eancia de imagens que apresentamos este ano, e a cria\u00e7\u00e3o de uma nova ferramenta de detec\u00e7\u00e3o de t\u00e9cnicas deepfake que pode aprender e se adaptar no decorrer do tempo. Em conjunto, todas estas inova\u00e7\u00f5es se traduzem num entendimento dos conte\u00fados mais profundos e amplos por parte dos nossos sistemas de IA. Est\u00e3o mais sintonizadas para as coisas que as pessoas compartilham nas nossas plataformas neste momento, para que possam se adaptar mais depressa quando um meme ou foto nova surgir e viralizar. Estes desafios s\u00e3o complexos, variados e evoluem rapidamente. \u00c9 fundamental n\u00e3o s\u00f3 detectar os problemas, mas tamb\u00e9m evitar erros, uma vez que classificar um conte\u00fado de forma errada como informa\u00e7\u00e3o incorreta ou discurso de \u00f3dio pode prejudicar a capacidade de as pessoas se expressarem na nossa plataforma. A melhoria cont\u00ednua exigir\u00e1 n\u00e3o s\u00f3 uma tecnologia melhor, como tamb\u00e9m uma excel\u00eancia operacional e parcerias eficazes com especialistas externos.\u00a0 Embora estejamos constantemente melhorando as nossas ferramentas de IA, estas est\u00e3o longe de ser perfeitas. Sabemos que ainda temos muito trabalho pela frente e estamos criando e testando sistemas novos que nos ajudem a fazer mais para proteger as pessoas que recorrem \u00e0 nossa plataforma. Aprendizagem completa e modelos novos e eficientes para detectar discurso de \u00f3dio Detectar alguns discursos de \u00f3dio \u00e9 muito simples para a IA e para os humanos. A difama\u00e7\u00e3o e os s\u00edmbolos de \u00f3dio representam ataques \u00f3bvios \u00e0 ra\u00e7a ou \u00e0 religi\u00e3o de algu\u00e9m. Contudo, existem muitos tipos de discurso de \u00f3dio mais complexos. A combina\u00e7\u00e3o de textos e imagens faz com que seja mais dif\u00edcil \u00e0 IA perceber se o significado pretendido \u00e9 ofensivo, mesmo que um humano o possa achar \u00f3bvio. Tamb\u00e9m se pode recorrer ao sarcasmo ou a g\u00edrias para disfar\u00e7ar o discurso de \u00f3dio ou at\u00e9 mesmo a imagens aparentemente in\u00f3cuas que s\u00e3o encaradas de formas diferentes em culturas, regi\u00f5es e idiomas distintos.\u00a0 Para melhor responder a estes desafios, criamos e implementamos um novo framework de aprendizagem refor\u00e7ada, denominado Reinforced Integrity Optimizer (RIO). Em vez de se basear num conjunto de dados offline e est\u00e1tico (logo limitado), o RIO utiliza diretamente dados online do mundo real dos nossos sistemas de produ\u00e7\u00e3o para otimizar os modelos de IA que detectam o discurso de \u00f3dio. O RIO funciona em todo o ciclo de vida de desenvolvimento de aprendizagem autom\u00e1tica, desde a amostragem de dados aos testes A\/B. Nos sistemas de IA tradicionais, os engenheiros otimizam estes passos em dois processos separados: otimiza\u00e7\u00e3o offline e experimenta\u00e7\u00e3o online. Na otimiza\u00e7\u00e3o offline, os engenheiros podem utilizar v\u00e1rias ferramentas para ajudar a escolher o conjunto certo de prepara\u00e7\u00e3o\/teste e a arquitetura neural adequada, mas baseiam-se apenas em indicadores offline, como a precis\u00e3o e a evoca\u00e7\u00e3o. Depois, o modelo tamb\u00e9m \u00e9 otimizado offline, mediante a utiliza\u00e7\u00e3o dos testes A\/B, para perceber o impacto do mesmo nos indicadores de utilizadores e neg\u00f3cios online. O RIO segue uma abordagem completamente diferente. Otimiza todos os passos deste processo ao mesmo tempo e utiliza indicadores reais de desempenho de produ\u00e7\u00e3o para ajustar os componentes offline. Este n\u00edvel de otimiza\u00e7\u00e3o completa permite um desempenho significativamente melhor e uma intera\u00e7\u00e3o mais r\u00e1pida. Em vez de fazer o trabalho offline e, depois, aplic\u00e1-lo \u00e0 produ\u00e7\u00e3o para ver se funciona conforme o esperado, o sistema online enfrenta o verdadeiro desafio. O RIO nos permite concentrar o nosso treino de modelos nas viola\u00e7\u00f5es da nossa pol\u00edtica contra o discurso de \u00f3dio, que antes passavam despercebidas pelos nossos modelos de produ\u00e7\u00e3o.\u00a0 Utilizando os dados de prepara\u00e7\u00e3o certos do RIO, podemos utilizar modelos de compreens\u00e3o de conte\u00fados de ponta para criar classificadores eficazes. Nos \u00faltimos anos, os investigadores melhoraram significativamente o desempenho dos modelos de linguagem atrav\u00e9s da utiliza\u00e7\u00e3o do Transformers, um mecanismo que ensina \u00e0 IA as partes de um texto \u00e0s quais deve ter aten\u00e7\u00e3o. Contudo, os maiores e mais avan\u00e7ados modelos do Transformer podem ter milhares de milh\u00f5es de par\u00e2metros. A sua elevada complexidade computacional, por norma expressa como O(N^2), significa que n\u00e3o s\u00e3o suficientemente eficientes para implementa\u00e7\u00e3o em escala na produ\u00e7\u00e3o e funcionam em tempo quase real para detectar o discurso de \u00f3dio.\u00a0 Para aumentar a efici\u00eancia dos modelos do Transformer, os investigadores do Facebook AI desenvolveram uma arquitetura nova, chamada Linformer. O Linformer proporciona uma forma muito mais eficiente de utilizar modelos massivos e de ponta para compreender os conte\u00fados. Agora, utilizamos o RIO e o Linformer em produ\u00e7\u00e3o para analisar milhares de milh\u00f5es de conte\u00fados do Facebook e do Instagram em diferentes regi\u00f5es de todo o mundo. Compartilhamos o nosso trabalho e o c\u00f3digo do Linformer com a comunidade de investiga\u00e7\u00e3o de IA, para que possamos aprender com os trabalhos uns dos outros e acelerar o progresso para todos. Compreens\u00e3o supervisionada de forma aut\u00f4noma, hol\u00edstica e multimodal O RIO e o Linformer nos ajudam a preparar os nossos sistemas de forma mais eficaz e a utilizar modelos avan\u00e7ados de compreens\u00e3o de conte\u00fados. Contudo, h\u00e1 partes do discurso de \u00f3dio ou de incita\u00e7\u00e3o \u00e0 viol\u00eancia que podem ser mais complexas do que um mero texto. Em alguns dos exemplos mais dif\u00edceis, vemos que parte do conte\u00fado de \u00f3dio \u00e9 transmitido atrav\u00e9s de uma imagem ou v\u00eddeo e outra atrav\u00e9s de texto. Vistas isoladamente, estas diferentes partes podem ser benignas. No entanto, se vistas em conjunto, se tornam ofensivas. Para identificar este meme como discurso de \u00f3dio, a IA tem que entender a imagem e o texto em conjunto. Conforme mostrado nos exemplos anteriores, estes cen\u00e1rios exigem uma compreens\u00e3o mais hol\u00edstica do conte\u00fado em causa. Para facilitar essa compreens\u00e3o, criamos o Whole Post Integrity Embeddings (WPIE), uma representa\u00e7\u00e3o universal pr\u00e9-preparada dos conte\u00fados para problemas de integridade. O WPIE funciona ao compreender os conte\u00fados entre modalidades, tipos de infra\u00e7\u00e3o e at\u00e9 mesmo do tempo. A \u00faltima vers\u00e3o \u00e9 preparada com mais infra\u00e7\u00f5es e mais dados de prepara\u00e7\u00e3o de um modo geral. O sistema melhora o desempenho ao n\u00edvel das v\u00e1rias modalidades, como texto e imagem, mediante a utiliza\u00e7\u00e3o de perda focal. Esta abordagem impede que o detector seja sobrecarregado com exemplos f\u00e1ceis de classificar durante a prepara\u00e7\u00e3o, juntamente com a mistura de gradientes, que calcula uma mistura ideal de modalidades com base nos seus comportamentos dominantes. 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