TVPencent CloudValuableProfessionalTVPA与安全高峰论坛大模型时代安全外钢洗牌
TVPTencentCloudValuableProfessional安全大模型发展路径洞察与实件主进人:潘剑锋360集团首席科学家、数字安全集团CTO2025年3月
CONTENTS/目录010203大模型的现阶段如何做好360安全大模型'“快慢思考安全大模型?落地实践
TVPaRen01大模型的“快慢思考"
大语言模型的“理解力"TVP3当前大语言模型表现的“理解力“统计性”理解DeepSeek-R1在数学、代码、自然语言等任务上性能可比肩OpenAl-01模型正式版。·在依靠统计获得的文字符号之间的关联关系，是一种口在AIME2024数学基准测试中,DeepSeekR1得分率79.8%,OpenAl语言层面的表象关联01得分率79.2%,口在MATH-500基准测试中,DeepSeekR1得分率97.3%,OpenAlo1得分率96.4%相通之处:存在差异:随着语料的丰富,逐步事实性知识,逼近"本质性”理解反思型推理等'本质性”理解人类在抽象知识层面依据内容与客观逻辑形成的关联
0大模型的“快慢思考"TVPAn参考诺贝尔经济学奖获得者、心理学家丹尼尔卡尼曼(Daniel Kahneman)在其著作《思考，快与慢》中提出人类大脑处理信息的不同方式。大模型的“快慢思考"2024年3月,在360安全大模型3.0发布会上,圈内首次公开引入认知心大模型"快思考大模型“深度思考理学的快,慢思考,来说明大模型本身到底擅长做什么、不擅长做什么?从大量标签(经险)数据中找出收计性规律，从而解决同通过拍题的过程,我们称之为。"快思"一般是快速的。不太耗费亮丽的、内施之为"深度用着"的(无需反省),也是很准控制或修正的)安全即服务进阶A引领未来实战01/03)信思考"本质性理解、快思考"'深度思考"基360安全大模型3.0发布会在京举行度反思、多步推理，潘勿降指出,基于新战法打造的360安全大规型30,不仅仅实现安全基础知识问答、初服脚本分析等基大模型"慢思考动能力。而是真正错定安全行业成点、革斯安全能力体系、引领未来安全实战基于“本质性"理解的关联分析过程现了能力突破，在多个专业任务效果上租过了GPTA,此外,350以安全大概型为大脑，构建暂能体检架。需要反思、多步顿推理般涉及复杂的计算过程，预才任务铜排、指令调度、记忆存储等能力，调用安个知识、工具操仿人类“愤思考的过时安全大模型可能需要结合外部工具知周用等的结果进行必楼和能力地图,实现更强大的安全专家能力。
大模型擅长做什么?TVA目前大模型的价值是很好的模拟了人脑的"快思考人脑大模型“快思考"能力'快思考"能力人脑要达到一个比较好的"快思考"效果,需要细分通过海量数据训练，做文字符号层面的统计处理，从数据中找出统计性规律,在概率的意义上掌握学习样本所反映的隐含知场景，然后进行反复训练，才能达到快速、潜意识判断识，并以此为基础来生成内容。概率性关联关系自回归序列生成kKo》0专项训练乒乓球训练人脸判定情绪
推理大模型槽长做什么?TVP3推理大模型(Grvr-o1/3,DoerpSek.A1等)通过“深度思考"能力,向“慢思考”更近一步"知道":概率性关联关系大模型"理解":本质性关联关系深度思考"能力推理大模型的价值是模拟了"深度思考",其使得模型的推理向“便思考"更近了一步。大概型的"深度思考"试图突破在“快思考"阶段，模型训练数据的局限,寻找能力增长的“第二曲线"。LongCoT结果导向的强化学推理时计算习方法序列'快思考"能力慢思考"能力
当前大模型距离"慢思老"还有多远?TVP3依靠当前大模型结构,尚未达到"本质性理解大模型不擅长“慢思考"任务人脑擅长“慢思考"理想很丰满,现实很骨干大模型不擅长”慢思考口"慢思考"的本质:是对事物本质性理解，需借助事实性知识，通过多步推理、反思。知识的本质性理解调动注意力分析是"深思熟虑"的结品口大模型的“深度思考"不是真正的"慢思考":其并没离开语言横型的框架,依然是自回归单向序列生成口在简单任务上,大模型生成的基于表象的统计性理解已经逼近人类的"慢思考";但在复杂任务上,"快思考""慢思考"就会产生明显差异注重规划和反思思考速度慢不擅长长链路任务规划不擅长逻辑推理不擅长事实认知不擅长实时反思准确性高
TPae02现阶段如何做好安全大模型?
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