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内容提要
AI安全能力已具实用性，小模型能够完成关键任务，能力呈现锯齿状波动。真正的竞争在于系统设计和流程编排，而非单一模型性能。行业应尽快落地实践，避免继续观望。
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关键要点
- AI安全能力并非线性增长，而是呈现锯齿状波动，小模型在某些任务上表现优于大模型。
- 真正的竞争在于如何组织系统和编排模型，而不是单一模型的性能。
- AI安全能力是一个复杂的流水线，涉及多个环节，没有任何模型可以在所有环节都表现最好。
- 小模型的成本低，能够进行全量扫描，改变了安全经济模型，使得安全能力不再是稀缺资源。
- 发现漏洞与创造性利用漏洞是两回事，后者需要工程创造力，而不是单纯的推理能力。
- 行业面临的问题是大多数组织尚未开始实践，缺乏工程化落地的决心和执行。
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延伸问答
小模型在AI安全能力上有什么优势？
小模型在某些任务上表现优于大模型，且成本低，能够进行全量扫描，改变了安全经济模型。
AI安全能力的增长模式是什么样的？
AI安全能力并非线性增长，而是呈现锯齿状波动，表现极其不稳定。
为什么系统设计比模型性能更重要？
真正的竞争在于如何组织系统和编排模型，而不是单一模型的性能，系统设计决定了模型的有效性。
AI安全能力的实现需要哪些步骤？
AI安全能力的实现涉及多个环节，包括扫描代码、识别漏洞、判断真假、评估风险等，没有任何模型可以在所有环节都表现最好。
行业目前在AI安全实践中面临什么问题？
大多数组织尚未开始实践，缺乏工程化落地的决心和执行，导致错失机会。
创造性利用漏洞与识别漏洞有什么区别？
创造性利用漏洞需要工程创造力，而识别漏洞主要依赖模型的推理能力，两者是不同的能力。
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