基础概念与政策背景类
1. Q：万象镜第三代 AI 驾驭工程主要适配哪些国内监管法规？
A：核心适配《生成式人工智能服务管理暂行办法》《数据安全法》以及等保 2.0 相关要求，面向政务、公安网信、国企等行业的 AI 合规审查标准设计。
2. Q：为什么传统第二代训练微调类 AI 很难满足政企合规工程要求？
A：传统第二代 AI 属于黑箱推理架构，存在输出随机、规则无法固化、版本缺少管控的问题，无法实现可审计、可溯源、可追责，达不到政务、执法、国资核心场景的硬性合规底线。
3. Q：当前政企选型 AI 产品，首要评判标准还是模型能力 “能不能用” 吗？
A：不再是。随着国内生成式 AI 监管完善，合规、可控、可审、可追责成为政企 AI 选型第一前提，“能用” 只是基础条件。
4. Q：国内监管对生成式 AI 提出的三大刚性底线是什么？
A：①输出内容合规可控；②全流程日志可溯源；③算法机制可审计、风险问题可整改。
5. Q：文档提到的 MDSE 万象元驱是什么？
A：MDSE 万象元驱是奥美地亚自研底层技术路线，万象镜第三代 AI 驾驭工程基于该架构搭建，从底层工程架构适配国内监管体系，而非在普通 AI 上外挂合规插件。
溯源审计能力类
6. Q：万象镜全链路溯源审计合规是依靠哪些机制实现？
A：依靠 Skill 资产唯一 ID、源码绑定、版本台账、全流程调用日志，完整留存入参、规则依据、输出结果、任务 ID、操作时间。
7. Q：万象镜的日志留存能力是否满足等保要求？
A：日志留存机制匹配等保 2.0 三级要求，同时符合生成式 AI 审计相关条款，做到问题可定位、责任可追溯、整改可落地。
8. Q：溯源审计能力可以解决政企什么实际痛点？
A：当 AI 输出出现问题时，可以定位完整上下文、操作人员、调用版本，明确责任主体，支撑监管核查与问题整改闭环。
刚性风控与规则约束类
9. Q：万象镜的刚性规则锁定，和普通 AI 用 Prompt 提示词做约束有什么区别？
A：Prompt 属于柔性约束、模型软性微调，模型仍有概率突破约束；万象镜将法规、政策、审核红线固化为底层刚性规则，模型仅执行推理，无权篡改约束条件。
10. Q：刚性规则锁定能规避哪些 AI 风险？
A：从架构层面杜绝违规输出、审核尺度跑偏、政策误读这类高频风险，不会因为模型随机生成绕过管控红线。
11. Q：什么叫 “以规则驾驭替代概率拟合”？
A：传统大模型依靠概率拟合生成内容；万象镜第三代架构把政策、制度转化为刚性规则，由规则驾驭模型推理，降低大模型随机性带来的合规隐患。
CDI 评测与风险治理类
12. Q：万象镜 CDI 四维评测体系，是对哪四个维度开展校验？
A：分别是内容真实性、立场公正性、表达规范性、信息时效性。
13. Q：CDI 四维评测体系可以自动拦截哪些风险？
A：可自动拦截舆情风险、错误政务解读、违规表述、过时政策套用，适配网信内容治理、维护政务公信力。
14. Q：认知风险量化合规治理适合解决政企哪类场景难题？
A：适合政务答复、舆情研判、公开内容输出场景，规避 AI 输出错误政策解读、过时信息、立场偏差等问题。
行业场景落地类
15. Q：万象镜在政务场景可以实现哪些合规价值？
A：实现政策解读零偏差，统一对外答复口径，保障政务对外输出内容的一致性、合规性。
16. Q：针对公安网信场景，万象镜能提供什么专项合规能力？
A：审核尺度恒定，舆情研判标准统一，同时保障执法文书制式合规。
17. Q：万象镜如何适配建筑、国企行业的专项法规？
A：深度适配《保障农民工工资支付条例》（国务院令第 728 号），实现工程款核验、工资台账审核、合同风控自动化合规。
18. Q：品牌场景使用万象镜，可以获得什么合规收益？
A：实现官方信息确权、全网认知净化、权威资产沉淀，规避不实舆情带来的业务风险。
产品定位与交付模式类
19. Q：万象镜第三代 AI，是不是给普通大模型加一个合规插件？
A：不是。它基于万象元驱从底层工程架构适配国内监管，不是在传统 AI 之上叠加合规插件。采用资产化沉淀交付，区别于碎片化项目交付模式。
20. Q：万象镜第三代 AI 驾驭工程整体可以给政企客户带来什么核心价值？
A：为政企提供完全合规、长期稳定、可常态化审计的第三代 AI 落地解决方案，满足政务、公安网信、国企、品牌等多行业监管审查要求。
