人工智能 (AI) 是计算机科学的一种。它会开发系统来帮助完成可能需要类似人类智能的任务，例如解决问题和理解语言。经典 AI 有两种形式：
Pinterest 一直使用这两种形式的经典 AI，帮助人们寻找灵感来创造他们热爱的生活。这可以通过多种方式体现出来，包括：
在适当情况下，我们会使用人工审核员和公众的反馈来完善我们的 AI。我们会不断监控和评估工作方法，确保用户的使用体验能如预期一般。
机器学习涉及算法和统计模型的开发。它能帮助计算机从现有数据中学习并做出决策。机器学习系统是为了执行特定任务而建立的，但并非通过手动编程来实现。相反，这些系统会发现模式，做出预测，并能随着收集到的数据越来越多而不断提高性能。
传统的机器学习主要是预测或分类现有数据。举例来说，如要教计算机使用机器学习识别照片中的椅子，就需要向它展示大量椅子和非椅子物品的图片。随后，计算机将自行学习辨别差异。
Pinterest 在业务的许多不同领域使用机器学习。例如，我们使用这项技术在首页动态、搜索结果和相关动态页面中推荐和显示最相关的点子，还使用它提高 Pinterest 各个推荐动态的包容性，例如多样化的体型。
我们正在深入探索能推动创新和激发创造力的生成式 AI（简称“Gen AI”）技术。例如，我们利用 Gen AI 技术，通过图片生成基础模型
我们采取了措施来帮助确保负责任地使用 Gen AI。我们的
我们一直在努力让我们的内容审核系统更强大。为此，我们与数字信任和安全合作伙伴关系 (DTSP) 团队合作，并参与了他们的 Gen AI 和自动化工作组。
我们的
为 AI 生成或修改的内容添加标签，有助于为人们在 Pinterest 上看到的内容提供相关背景。
如果内容所有者标明内容是使用 AI 修改或生成的，Pinterest 将在图片 Pin 图的放大查看视图上显示标签。
此外，当 Pinterest 的检测系统识别出图片 Pin 图可能由 AI 生成或经过 AI 修改时，Pinterest 会在该 Pin 图的放大视图中显示标签。这样做是遵照
请参阅
Pinterest Navigator 是一系列多模态基础模型，可接收文本和图像输入，并生成文本输出，为 Pinterest 的多种功能提供支持，包括对话式体验。Navigator 通过微调一个公开提供的开源基础语言模型构建而成，训练数据结合了合成数据、平台上的公开内容，以及 AI 驱动功能的使用数据。Pinterest 在训练过程中使用了超过 15 万个数据点，其中包括用于模拟真实多轮对话的合成训练文本示例；超过 100 万个包含图像和文本样本的多模态数据点；以及超过 10 万个包含对话日志的数据点。使用合成数据训练 Navigator 系列模型始于 2026 年 1 月。内容数据的收集时间范围追溯至 Pinterest 于 2010 年上线之时，而 AI 功能使用数据则从 2026 年 10 月之后开始收集。数据收集工作目前仍在持续进行。为确保数据质量并符合我们的信任、安全及其他内部标准，这些数据集均经过评级、清理和处理。
合成数据并非通过第三方授权或购买获得，也不包含个人信息或汇总的消费者信息。平台上的公开内容可能受到版权、商标权或专利权的保护，Pinterest 会根据我们的
Pinterest Canvas 是一系列多模态基础模型，通过增强图像为 Pinterest 的各项体验提供支持。Pinterest Canvas 的训练使用了超过 6 亿条数据点，这些数据包括 Pinterest 用户保存或上传到 Pinterest 的公开 Pin 图、Pin 图描述和 Pin 图元数据（用户已授予 Pinterest 使用这些内容的许可），以及持续使用的合成数据。训练数据行可以包括一张或多张图片以及文字说明和目标图片。相关数据集最早由 Pinterest 于 2009 年收集，并在 2023 年 1 月左右首次用于 Pinterest Canvas 的开发。数据收集工作目前仍在持续进行。为了保证质量并符合我们的信任、安全及其他内部标准，数据集已进行了清洗、处理和修改。
平台上的公开内容可能受到版权、商标权或专利权的保护，Pinterest 会根据我们的
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