上证报中国证券网讯在11月4日举行的2026年世界互联网大会乌镇峰会“人工智能赋能科学研究”论坛上，360集团首席科学家、高级副总裁潘剑锋发布元认知模型(MCM)相关研究成果。该模型面向通用任务，通过对任务环境、经验知识、行动逻辑和状态变化进行建模，帮助大模型理解任务条件、判断行动路径、辅助决策并检验执行结果，为AI从“能生成”走向“可靠执行”提供技术支撑。

潘剑锋提出面向通用任务的“推理+验证”范式，核心是将候选方案的生成与正确性验证相对解耦，通过“MCM+LLM”双轮驱动，实现生成与验证的协同。其中，LLM负责理解问题、提出假设和探索多种可能方案;MCM则通过对任务环境、经验知识、行动逻辑和状态变化进行建模，为大模型提供认知与验证支撑。候选方案经过检验后，验证结果还会反馈给大模型，指导其修正推理、补充证据或调整探索方向，形成“生成—验证—反馈—修正”的协同闭环。

具体而言，MCM主要发挥三个方面的作用：一是补充任务环境和状态信息，持续更新任务对象、环境条件及其变化，让AI更准确地掌握当前任务进展;二是结合经验知识、适用条件和行动约束，为大模型提供更合理的探索方向，以及需要进一步核实的条件和证据;三是依据任务目标、科学规律、形式规则和外部证据检验候选方案，并将验证结果反馈给大模型，推动其修正推理、调整方向。

元认知模型的应用并不局限于科研。在网络安全、企业办公等领域，它同样能够为大模型提供通用的认知和决策支持，帮助智能体理解任务环境和目标、拆解工作流程、调用工具并跟踪执行状态，提升复杂任务的执行可靠性。

目前，MCM所代表的状态理解、路径引导与验证能力，已在360安全产品中落地验证。360安全产品将环境理解、风险识别和攻击路径分析等能力应用于真实攻防场景。其中，360AI自主攻防系统图龙锋近期登顶AI安全CyberGym榜单，以99.4%的漏洞复现成功率刷新世界纪录。

潘剑锋表示：“生成决定AI能跑多快，可靠执行决定AI能跑多远。没有验证的生成，是风险;有可靠执行的生成，才是生产力。”元认知模型将成为360推动AI可靠执行、探索AI产业应用的重要根技术。