视觉语言模型（VLMs）被集成到社交媒体平台中，以处理和分析视觉和文本数据，从而实现更高级的内容理解和交互。这些模型结合了图像识别和自然语言处理，使平台能够更有效地解释多模态内容——例如，带有标题或评论的图片。通过分析视觉元素和文本之间的关系，VLMs 有助于自动化以前需要人工操作或独立系统完成的任务，从而提高效率和用户体验。
一个关键应用是内容审核。社交媒体平台使用 VLMs 检查图片和随附文本来检测违反政策的行为，例如仇恨言论、虚假信息或露骨内容。例如，当模型识别出图片和文字两种模态中的有害模式时，包含冒犯性图片和文本的表情包可以被自动标记。像 Facebook 这样的平台使用 VLMs 实时扫描上传的内容，减少了对人工审核员进行初次筛选的依赖。与独立处理图片和文本的系统相比，这种方法考虑了来自两个来源的上下文，从而提高了准确性。开发者可以通过 API（例如，谷歌的 Vision API 或自定义模型）实现 VLMs，这些 API 根据视觉-文本组合分析返回审核标记。
另一个用例是个性化内容推荐。VLMs 分析用户与视觉和文本内容的互动，以推荐相关的帖子、广告或账户。例如，Instagram 的“发现”页面可以利用 VLMs 来推荐旅游内容，方法是识别地标图片并将其与“度假小贴士”等标题进行匹配。同样，通过分析产品图片和用户评论关键词，可以更精确地定位广告。开发者可以针对特定平台的数据训练 VLMs，将图像和文本特征嵌入到共享空间中，从而实现相似性搜索。例如，观看烹饪视频的用户可能会收到推荐的食谱短视频，这些推荐是通过匹配他们的视觉食材和分步说明来实现的。
VLMs 还增强了无障碍功能。像 Twitter 这样的平台使用它们为图片生成替代文本（alt text），为视障用户描述视觉内容。VLM 可能会分析一张日落余晖下的山脉照片，然后输出“雪峰之上橙粉色的天空”。类似地，VLMs 可以通过将语音转文本与场景识别相结合来创建视频字幕——例如，在转录的对话旁边标注“一个人正在演示瑜伽姿势”。开发者可以将这些模型集成到上传流程中，在媒体发布时自动触发替代文本生成或字幕生成。BLIP 等开源工具或商业服务提供了用于这些任务的预训练 VLM 管道，开发者可以根据平台特定数据进行微调以提高相关性。