就这样，一个“门外汉”带领十多个同样并不一定精通杀毒技术、但对machine learning了如指掌的工程师展开了早期艰苦卓越的反复研究和试验。“正因为我们不受传统杀毒的条条框框限制，才能自由地发挥我们的技术所长，最后把两者结合起来。”巩说。

　　经过一年多紧张的开发，推翻无数个理论模型后，QVM引擎终于初具雏形。巩和他的同事们小心翼翼地将它从虚拟环境中推送到现实环境中，准备接受真刀实枪的考验。“实际上，你可以把QVM看成是另外一种形式的搜索引擎，其中最核心的是可以进行自学习的算法。这个算法与Google在搜索领域的Page Rank算法一样，是核心机密。”巩相当自豪地说。

　　痛并快乐着

　　理想状态中的QVM似乎应该刀枪不入，实则不然。刚刚投入内测的QVM便遇到了一个猝不及防的大麻烦：大量误报。这是因为与传统方式相比，QVM更依赖机器的判断，只要逻辑判断稍有偏差，便会出现大量误报的情况。因此，虽然一直以来误报都是任何杀毒软件不可避免的问题，但当QVM面对这一问题时显然更加棘手。

　　为攻克摆在面前的这道最后、也是最大的技术难题，巩和同事们立刻调整了策略,，重新训练电脑对病毒的识别和判断。但是，这项工作的难度和强度远比看上去要大的多。“那段时间非常痛苦，压力太大了我就会去抽烟，一支烟我只需要两口就抽完了，‘两口一支烟’的名号也就在那时落下了。”巩自嘲地笑笑。