人工智能（AI）是指讓計算機模擬人類思維和學習能力的技術。與傳統軟件靠程序員編寫固定規則不同，AI 系統通過大量數據“學習”規律，然後對新情況做出判斷。 弱人工智能（Narrow AI）：專注單一任務，如圖像識別或下圍棋。 通用人工智能（AGI）：能跨領域執行各類任務，目前仍是研究目標。 機器學習是 AI 的子集，深度學習是機器學習的子集。 大語言模型（LLM） 大語言模型（LLM）是 AI Agent 的“大腦”。它通過海量文本訓練，學會了在給定輸入後預測下一個最合理的詞（Token）。ChatGPT、Claude、Gemini 都是基於此原理構建的。 關鍵概念：Token 是 LLM 處理文本的基本單位，大約等於 0.75 個英文單詞。上下文窗口（Context Window）決定了模型每次能記住多少信息。 Transformer 架構：通過“自注意力機制”理解句子中每個詞與其他詞的關係。 LLM 的侷限：無實時數據、可能產生幻覺（Hallucination）、無法自主執行操作。 提示詞工程 提示詞（Prompt）是你與 LLM 溝通的方式。

OKX 安全助手會對設備環境進行深度檢測，識別與資產安全強相關的風險類型，例如： 遠程控制/木馬類行為 惡意進程潛伏後臺 當檢測到風險項時，會彈窗提示；若風險持續存在，可能會週期性重複提醒，直到您完成處置或選擇忽略。 四、遇到風險：該不該處理？ 結論：建議默認處理，尤其是高風險提示。您可以用下面的快速判斷法： 建議立刻處理（優先級最高） 風險等級為 高風險 提示涉及 私鑰訪問 / 遠程控制 / 木馬 / 剪貼板篡改 近期安裝過來源不明的軟件/插件、運行過可疑安裝包、打開過可疑附件等 可以先核實再處理（但不建議長期拖延） 風險等級為 中風險，且您能明確對應到自己安裝的正規軟件組件 仍建議核對：進程路徑/來源/是否異常自啟動 五、如何處理風險？ 請優先選擇“清理/卸載”類操作；“最小化/靜音/忽略”不等於風險消失。1. 單項卸載 vs 一鍵卸載 單項卸載：適合風險項較少、您希望逐個確認來源的情況一鍵卸載：適合風險項較多、您希望先快速清理再覆盤的情況 2. 最小化/關閉彈窗：不算處理 最小化僅是暫時收起彈窗，不記錄處置動作；風險項仍可能繼續存在並再次提醒。 3.