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　　大模型技術(shù)正快速滲透千行百業(yè)，其變革力量令人矚目，但伴隨而來的安全與落地挑戰(zhàn)——數(shù)據(jù)泄露、模型后門、跨行業(yè)門檻也日益嚴(yán)峻，成為規(guī)模化應(yīng)用的現(xiàn)實(shí)阻礙。
 
　　大模型的訓(xùn)練效率、部署安全與規(guī)模化落地，成為產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)的核心挑戰(zhàn)。
 
　　如何讓算力更高效？
 
　　如何保障高敏場(chǎng)景數(shù)據(jù)安全？
 
　　如何打通從技術(shù)到應(yīng)用的“最后一公里”？
 
　　武漢網(wǎng)絡(luò)安全人才與創(chuàng)新基地內(nèi)，一項(xiàng)由云從科技與華為聯(lián)合打造的標(biāo)桿項(xiàng)目——網(wǎng)安基地人工智能中心訓(xùn)推一體化中心（下稱“訓(xùn)推中心”），以“訓(xùn)推一體+可信數(shù)據(jù)空間”雙引擎模式，給出了創(chuàng)新答案。
 
　　作為云從科技攜手華為打造的“可控訓(xùn)練場(chǎng)”，它不僅是國(guó)內(nèi)融合可信數(shù)據(jù)空間與AI安全檢測(cè)的綜合性平臺(tái)，更以“安全為錨、算力為基”的理念，為AI技術(shù)穩(wěn)健滲透一二三產(chǎn)提供了可復(fù)制的實(shí)踐樣本。
 
　　從“痛點(diǎn)”到“破局”：給AI模型建個(gè)“安全健身房”
 
　　大模型訓(xùn)練堪稱“精細(xì)活”：既要海量高質(zhì)量數(shù)據(jù)當(dāng)“食材”，又得強(qiáng)大算力做“灶臺(tái)”，更需全流程安全防護(hù)作“安全閥”。
 
　　但現(xiàn)實(shí)中，不少企業(yè)面臨著“三重困境”——數(shù)據(jù)孤島導(dǎo)致“巧婦難為無米之炊”，算力成本高企讓中小企業(yè)望而卻步，安全合規(guī)漏洞則可能讓投入付諸東流。
 
　　云從科技副總裁、武漢云從總經(jīng)理張立在空間計(jì)算產(chǎn)業(yè)人才研修班上，系統(tǒng)揭開了“可控訓(xùn)練場(chǎng)”的神秘面紗：“這里不是簡(jiǎn)單的算力集群，而是為AI模型量身打造的‘安全健身房’。”依托華為在算力領(lǐng)域的技術(shù)積累，中心構(gòu)建了包含內(nèi)容審核智能體、AI安全檢測(cè)中心在內(nèi)的“訓(xùn)練－檢測(cè)－部署”全鏈條安全體系：
 
　　一方面，采用多方安全計(jì)算（MPC）、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等先進(jìn)算法，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)“可用不可見”，從源頭杜絕泄漏風(fēng)險(xiǎn)；
 
　　另一方面，AI安全檢測(cè)中心如同“質(zhì)檢站”，從模型備案到漏洞掃描全程把關(guān)，確保產(chǎn)出的模型既“聰明”又“可靠”。
 
　　同時(shí)，云從科技AI智能體平臺(tái)延續(xù)了人機(jī)協(xié)同操作系統(tǒng)的理念，提供了訓(xùn)推中心的核心“智力”源泉，大幅提升多智能體處理復(fù)雜任務(wù)與人機(jī)交互能力：
 
　　（1）分層社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)設(shè)計(jì)，改善智能體應(yīng)用的大模型依賴癥，有效提高任務(wù)端到端的準(zhǔn)確率；
 
　　現(xiàn)有的智能體應(yīng)用過分依賴大模型能力，架構(gòu)單一。云從AI智能體平臺(tái)繼承了人機(jī)協(xié)同操作系統(tǒng)中分層社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)，將智能體節(jié)點(diǎn)分成決策、協(xié)調(diào)和執(zhí)行三類，構(gòu)建了決策下發(fā)和信息上報(bào)兩條鏈路。良好的分層結(jié)構(gòu)將大模型能力聚焦到?jīng)Q策規(guī)劃部分，同時(shí)讓各智能體節(jié)點(diǎn)獲得了更豐富的上下文和更清晰的指令輸入，對(duì)提升任務(wù)執(zhí)行的準(zhǔn)確率有很大幫助。
 
　　（2）人機(jī)協(xié)同原生設(shè)計(jì)，充分發(fā)揮智能體與人類的協(xié)同效能；
 
　　現(xiàn)階段的智能體大多沒有充分給予人類專家參與和發(fā)揮作用的空間，智能體要么固化，要么行為失控。云從AI智能體平臺(tái)工作流引擎的設(shè)計(jì)充分考慮人類專家的協(xié)同行為，加上多層驗(yàn)證機(jī)制，同時(shí)收集主觀反饋和客觀反饋，通過長(zhǎng)期記憶和強(qiáng)化學(xué)習(xí)形成閉環(huán)；同時(shí)平臺(tái)擁有完善的知識(shí)采編體系，依托云從視覺等其他模態(tài)信息的采集分析技術(shù)，補(bǔ)強(qiáng)人機(jī)協(xié)同所需的上下文。
 
　　（3）多樣化模型的動(dòng)態(tài)組合調(diào)度，兼顧效果與算力經(jīng)濟(jì)性；
 
　　算力消耗巨大且低效一直是智能體繞不開的問題。云從AI智能體平臺(tái)的分層結(jié)構(gòu)和人機(jī)協(xié)同設(shè)計(jì)就一定程度上緩解了大模型服務(wù)的調(diào)用壓力，除此之外，依托云從的技術(shù)