例如，检测SQL注入漏洞时，模型可识别变量拼接的潜在风险，即使变量命名或函数用法多样，也能通过上下文判断数据流是否安全134。例如，先由模型提取关键代码模式，再用规则库验证变量来源，结合两者的优势降低误报率18。腾讯混元大模型优化后，漏洞检出率从26%提升至95%，日均检测300+风险案例，显著优于传统静态分析工具（耗时20分钟以上且无法处理片段代码）148。结合代码摘要、符号执行等技术，实现漏洞

随着数字化转型的加速推进，数据已成为关键的生产要素和核心资产。面对日益复杂的数据环境和严苛的监管要求，确保数据安全、合理利用与合规流转成为各行业亟待解决的问题。因此， 组织内存在各种类型的数据，需要按类按级别进行科学管理。本文旨在通过明确数据分类分级原则、方法与流程，帮助组织识别数据价值、敏感程度及潜在风险，进而采取针对性的安全防护措施。

RAG 有助于提高 AI 生成的回复的准确性和相关性，从而使 AI 系统在各种应用程序中更加可靠和高效。

大模型对知识的处理本质是基于统计的模式匹配与生成，而非人类的理解或记忆。它在广泛领域展现强大的应用潜力，但需结合外部验证、知识库和人类监督来弥补其局限性。未来的发展将聚焦于提升知识可靠性、动态更新能力和多模态整合。

多模态智能体架构的核心在于跨模态语义对齐与动态上下文推理。未来随着多模态大模型与具身智能的发展，此类架构将更注重实时性、可解释性及与物理世界的深度交互。

空天大模型是指面向空天信息领域（如卫星遥感、导航、气象等）设计的多模态人工智能模型，能够处理海量遥感数据、多传感器信息及跨时空分析任务。多模态融合：整合可见光、雷达、热红外、多光谱等多源遥感数据，构建统一表征空间，例如“空天·灵眸”3.0版支持航空、卫星及无人机数据的自动化解译。轻量化与高效推理：针对星载计算场景，采用分层量化、跨模态蒸馏技术压缩模型参数（如JigonGPT从1.02B压缩至0.2