没有这个数据精炼厂，无相AI的小世界模型无从谈起

上一篇中讲到，。在这篇中，我们就来讲述一下，什么是“数据精炼厂”。

数据精炼厂，恰似矿石精炼厂。

一个常识不言而喻：矿石精炼厂的技术再先进，也不能从一堆铁矿里炼出黄金。

那不是技术，是魔术。

同理，只有原始数据里包含了探案的关键信息，数据精炼厂才有机会把它提炼出来。

青藤手里的数据“含金量”如何呢？

或许可以这样说：在过去的十年里，青藤的办公室从一间民房到如今横跨几座城市，从二十几个人到如今七百多人，如此汹涌生长，皆因市场对他们的一个*核心艺能*买账——数据探针。

把企业的网络空间比作一个人的躯体，网络安全公司就是负责给他做体检的医生。

实际上，体检的方法有很多：比如望闻问切，比如造影拍片，比如抽血化验。

注意！不同的检查方法侵入性不同：对话没所谓，拍片有辐射，扎针人会疼。

侵入性越小，对肌体伤害的*可能性*越小，但查出问题的*可能性*也越小。

青藤选择了什么检查方法呢？

满身“针灸”。

具体来说，他要在系统的每一个关键主机/系统/应用里都植入“探针”。如此一来，每时每刻，任何指标的细微变化都会被针尖零距离捕捉，所有疾病都能在“未病”的阶段被发现，堪称究极の体检。

这个植入的探针，就被称为“Agent”。

最凶残的绝活是：随着系统的运转，探针们要一直保持在肌体内部！相当于插了满身的针灸，跑跳运动还要无感，同时还要准确捕捉实时数据，不能错漏。

可想而知，这对“针灸”的技术要求有多高。

十几年过去了，诸多银行、券商、能源、军政系统里都部署着青藤的Agent（万相、蜂巢），一切顺滑如常。而且，每年的国家级网络安全演习中，青藤都是他们必备的法宝。这些都是对青藤效果和稳定性的最硬背书。

青藤的“数据含金量”有口皆碑，但又回到那个问题：对于AI来说，数据量太大。

“即便所有数据类型的开关只打开 20%，200台机器一天收集的数据量都有1TB。”

到底要*以怎样的标准*来筛选数据给AI看，才能让它洞察最多的本质呢？

开发组全员在这里卡了半个月。

那段时间，张福每天早晨六点半爬起来，看一整天论文，晚上十二点躺在床上，各种理论如十八路诸侯在他脑海里混战扬尘，根本无法入眠。

但日子一天天碾过，他颅内战场的马蹄声渐渐归一，杨立昆的“世界模型理论”把战旗插上了高地。

杨立昆（Yann LeCun）是深度神经网络的三大奠基人之一，也是如今Meta AI的首席科学家。

他认为：当前AI模型的工作原理只是精细的概率预测，而非对世界的本质理解。

Yann LeCun

这种“不理解本质”特别体现在：AI无法对*物理世界*的下一秒进行预测。

比如：给AI看一个小球滚到桌子边缘的视频，AI很可能不是预测它会滚落，而是预测它会继续沿之前的路线行进。

而要做出世界模型，必须让AI对现实世界的“主体属性”（物理性质、空间性质、不变性）和“主体间逻辑”（时序、因果）特别敏感。

世界模型希望把世界的“本质”抽象出来。

张福意识到，他也需要一个“世界模型”，但这个世界模型不需要强大到理解整个物理世界，它只需理解赛博世界中的“主体”和“主体间逻辑”。

他称之为“小世界模型”！

小世界模型是一个*理解问题的框架*，在这个框架下为AI筛选数据，事情就大大简化了。

很快，团队就筛选出来了一些重要的“赛博主体”。

例如：进程、文件、网络调用。（当然主体不止这些，涉及技术保密，这里不便多说细节。）

数据精炼厂的任务也明确了：从海量的探针数据中，专门精炼出与这些主体有关的数据。

这些精炼数据如同光线，可以刺激AI睁开“眼睛”，对所处的环境有了基本的抽象能力↓↓↓

一边精炼厂火速施工，一边张福和团队师傅们的心还悬着：

之前虽然对DeepSeekR1模型进行过简单测试，感觉它足够聪明。

但那毕竟只是粗试，真正执行复杂的网络入侵调查任务时，这个模型能不能扛住？要怎么调教才能把它的智商完全发挥出来？

到了必须亲手揭开答案的时刻。

未完待续......