要快速实现智能审核文本、图片和音视频内容，可以结合以下技术和方法：

使用AI模型：利用训练好的AI模型（如深度学习模型）进行文本、图片和音视频内容的审核。这些模型可以识别不恰当或违规的内容，如色情、暴力、恶意言论等。

自然语言处理（NLP）：对于文本内容，使用NLP技术进行语义分析和情感分析，以更准确地理解文本含义和情绪。这有助于识别潜在的违规文本。

计算机视觉（CV）：对于图片和音视频内容，可以采用计算机视觉技术进行目标检测、图像分类等任务。这些技术可以帮助识别图像和视频中的不当内容，如暴力场景、色情图像等。

基于规则的方法：建立一套审核规则，对文本、图片和音视频内容进行基于规则的匹配。例如，可以设定一些关键词过滤规则、图像特征规则等，以快速筛选出可能违规的内容。

人工审核与机器审核结合：虽然机器审核可以快速处理大量内容，但难免会出现误判。因此，可以建立一个人工审核团队，对机器审核结果进行复核，以确保审核的准确性。同时，人工审核的反馈也可以用于优化和改进机器审核算法。

数据驱动的优化：持续收集审核数据，分析误报和漏报的原因，不断优化AI模型、规则和审核流程。通过数据驱动的方法，逐步提高智能审核的准确性和效率。

使用第三方服务：市场上也有一些提供智能审核服务的第三方平台，它们通常已经集成了上述技术和方法。考虑使用这些服务可以加速审核系统的搭建和部署。

请注意，智能审核系统的建立和优化是一个持续的过程，需要不断投入资源和时间来提高效果。同时，也要确保审核系统符合相关法律法规和政策要求，保护用户的合法权益。