360数字安全集团CTO潘剑锋: 跳出通用模型框架, 要打造真正的安全垂直大模型
360数字安全集团CTO潘剑锋: 跳出通用模型框架, 要打造真正的安全垂直大模型
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新浪科技讯8月8日下午消息，在ISC.AI2025未来峰会上，360集团首席科学家、数字安全集团CTO潘剑锋指出：“安全行业对大模型的探索已从初期的快速集成模式，迈向更纵深的‘实战化’阶段。这要求我们要跳出通用模型的框架，深入底层技术创新，打造真正属于安全领域的垂直大模型”。
会上，潘剑锋结合360安全大模型的实践成果，系统阐述了基于人脑“快慢思考”方法论重构大模型与智能体能力边界的创新路径——将安全场景中的各个子任务划分为“快思考任务”或“慢思考任务”，分别进行针对性处理后再实现综合应用，从而实现安全大模型能力边界的重构。
具体而言，“快思考”对应人类95%的日常潜意识决策，依赖海量训练形成“直觉判断”，大模型擅长通过海量标签数据挖掘统计规律，在概率意义上掌握学习样本所反映出来的一些隐含知识，可以看出“大模型擅长快思考”；“慢思考”对应人类“深思熟虑”的多步推理，需结合事实性知识与外部工具，在安全领域体现为复杂威胁溯源、多维度关联分析等深度推理任务，现阶段主要通过安全智能体的方式来解决。
此外，潘剑锋还指出，360聚焦各类安全任务，正以“在专业场景中实现小参数模型能力远超通用大尺寸模型”为目标，在实战效果与落地能效上持续突破，通过三级跳式发展实现安全大模型的效能跃升。
第一阶段，聚焦单个安全任务，探索垂直模型结构与训练方法创新。针对安全任务在数据、任务属性及实战需求上的独特性，360为不同任务定制专用模型并开展专项训练。以终端行为多模态研判模型为例，从海量EDR日志中寻找攻击痕迹，如同在成千上万页文字记录中定位一个目标，难度极大。为此，360创新思路，将枯燥的EDR日志转化为“终端行为监控录像”，每条操作对应一帧画面，让AI以“看录像、看精华”的方式完成分析，最终实现了“又准、又快、又省钱”的实战效果。数据显示，该模型对EDR行为的研判与归因准确率达99.42%。
随着产品化落地深入，多模型并行导致参数过大、GPU消耗过高、应用成本攀升，且单一任务需多种模型能力协同。为此，360启动第二阶段研发，推出“多专家协同（CoE）”大模型架构。该架构以大基座为基础，可像搭积木般插入不同专家分区，多数参数固定，任务执行时无需激活所有参数，有效解决多模型协同难题，实现集约化应用。
第三阶段聚焦训练框架创新。为解决多机多卡环境下训练成本高昂的痛点，360主导（联合伯克利BAIR实验室）推出业界首个开源的RL-LoRA训练框架，并升级为支持“持续进化”的LoRA训练框架。潘剑锋表示，该框架一方面使显存和带宽开销呈数量级降低，实现极致“省”；另一方面，节省的显存支持更大的BatchSize，使训练效率翻倍、周期大幅缩短，实现极致“快”。（文猛）
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公司快评 | 棒杰股份一审判决面临巨额清偿，光伏业务拖累业绩如何化解？每经评论员 杜宇9月18日晚间，棒杰股份（SZ002634，前收盘价：4.50元，市值：20.67亿元）发布重大诉讼进展公告，其及控股子公司棒杰新能源、扬州棒杰与中国农业银行股份有限公司苏州工业园区支行的金融借款合同纠纷收到法院一审判决
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