有效输出安全的内容和证据：确保模型生成的内容没有偏见、不当或误导信息，提供可靠的证据支持其生成的每一条信息。这涉及到数据源的选择和模型的训练方法，以确保其输出的安全性和准确性。

可追溯的信息源和分析思路：模型输出的信息应该能够追溯到其数据源，并且提供清晰的分析思路。这意味着每个生成的结论都可以回溯到其数据输入，并且模型能够解释其逻辑过程，以增强透明度和可信度。

遵守内生的逻辑思路来产生创意：模型应该在生成内容时保持逻辑一致性，并且在其内在逻辑框架内产生创意。这包括确保输出内容的逻辑连贯性，并且在产生新想法时遵循既定的逻辑规则和框架。

跨区合作，产生更为精确和深刻的理解：模型能够跨越不同的领域和知识区进行协作，从而产生更为精确和深刻的理解。这意味着模型具备跨学科和跨领域的知识整合能力，能够在不同领域的知识之间建立联系，以提供更加全面和深入的分析。

提示语分类器审核与改写：对于用户输入内容提供多维度内容审核能力、并针对恶意诱导大模型生成违规内容的提示语进行改写并做毒性提示；

AIGC多模态内容审核：为大模型生成内容提供包含违法违规内容审核、违反价值观、存在偏见歧视、内容侵权等风险内容过滤服务；

大模型内容合规评测：依据七部委联合发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》，提供内容安全评测和攻击指令评测，对大模型做定期评估。

对于本地资料进行管理，通过协同线上获取的信息综合产生安全的内容

可以跨越多篇文档或者文章进行综合性分析总结并衍生新的探索性的话题，引导用户学习研究方向

学习助手生成的内容在符合学习和研究者的需求的同时还规避了一些杂质信息或者广告的功能，能够大幅降低被影响的可能性