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　　催化化学反应活性数据集聚焦于解决化学研发中的关键挑战，提供了超过100万条经过严格校验的反应记录，并建立了从实验室小试到工业化放大的标准化数据桥梁。该数据集在微观层面完整记录了反应底物、催化剂、溶剂、添加剂等关键组分；在宏观层面系统整合了制药、化工催化及电池研发等领域的近30类反应类型，包括经典的偶联反应、环加成反应以及前沿的碳氢键活化反应等。科学数据标注平台则旨在通过人工智能与专业标注工具的结合，提升科研数据处理效率，加速科学发现进程。

　　然而，技术的融合也衍生出了新型风险挑战。随着AI大模型的引入，也带来了系统安全、数据泄露、内容失真及行为失控等隐患。例如，数智孪生依赖海量数据训练与实时交互，一旦模型被恶意攻击或数据遭篡改，可能造成连锁式安全危机。对此，360提出“以模制模”理念，打造垂类安全大模型，通过AI对抗AI的方式，实时检测并防范应用风险。