2026年-AI赋能网络安全：AI大模型安全架构构建与落地实践解决方案-大模型应用方案.pptx简介：
AI大模型安全架构落地解决方案目 录目 录DIRECTORYAI赋能安全的机遇与挑战面向未来的安全架构洞察AI安全平台合作落地路径AI赋能安全的机遇与挑战GenAI技术向普惠应用发展人工智能领域的智能和推理水平不断提升，Transformer为后续大模型提供了基础架构，ChatGPT通过预训练和微调实现了自然语言处理的突破，而DeepSeek则通过技术创新和开源策略推动了普惠AI的发展。特点：开源、单模态2017年，Vaswani等人提出的Transformer模型完全摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），仅通过注意力机制实现端到端的序列建模。特点：推理模型，慢思考，开源，低成本/免费2025年1月， DeepSeek R1发布，结合强化学习（RL）和混合专家模型（MoE）等技术，显著降低了训练成本并提升了推理性能。模型通过强化学习实现了跨任务的泛化能力，其推理性能接近OpenAI的o1 mini版本;AI 2.0时代，在基模型+人工反馈强化学习加持下，人工智能应用开发进入规模化阶段,体现出大力出奇迹；特点：知识模型，快思考，闭源，付费2018-2024年，OpenAI发布模型参数规模的指数级增长，ChatGPT 是继数据库和搜索引擎之后的 全新一代的 知识表示和调用方式。TransformerChatGPTDeepSeek R124年9月，Ope 展开>>

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