作者:子葵 近期,Operant AI 披露了首個針對 Model Context Protocol(MCP)的“零點擊”攻擊——"Shadow Escape"。該攻擊展示了黑客如何利用 MCP 協議和間接 Prompt 注入,在用户毫無察覺的情況下竊取敏感數據。(詳情可見:First Zero-Click Attack Exploits MCP [ 1] )。這一發現如同
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在深度學習項目中,你是否曾遇到過這樣的困惑:模型在訓練集上準確率高達98%,但在測試集上卻一塌糊塗;明明是分類任務,用準確率評估卻完全失真;不同模型的評估指標各有優劣,不知道該如何選擇。其實,模型評估是深度學習流程中至關重要的一環,它不僅能衡量模型的性能,更能指導我們進行模型優化和調參。今天,我們就從模型評估的核心邏輯入手,全面拆解分類、迴歸、序列預測等不同任務的常用評估指標,分