在人工智能领域，少样本学习（Few-Shot Learning）长期面临模型泛化能力不足的困境。最新研究表明，通过系统化的Prompt...
标签： Prompt注入攻击
突破数据瓶颈：揭秘Prompt Engineering在少样本场景下的五大核心技术
在人工智能技术快速迭代的今天，少样本学习已成为突破数据困境的关键战场。传统深度学习模型动辄需要数万标注样本的训练方式，在面对医疗诊断、金融风控等数据获取成本极高的场景时显得力不从心。基于Prompt...
小样本学习革命：用Llama 2的Prompt Engineering实现10倍效率提升
在自然语言处理领域，小样本学习（Few-Shot Learning）长期面临着数据稀缺与模型泛化的双重困境。本文以Meta最新开源的Llama 2模型为实验对象，通过系统化的Prompt...
大模型最危险漏洞告急！Prompt注入攻击如何破解？
在人工智能技术高速发展的今天，大语言模型的安全隐患正成为悬在行业头顶的达摩克利斯之剑。其中，Prompt注入攻击因其隐蔽性和破坏性，被业界公认为最棘手的系统漏洞。最新研究显示，全球TOP10的AI平台中有7家存在可被利用的Prompt注入漏洞，攻击成功率最高可达63%。这种攻击不仅能窃取模型训练数据
大模型安全围城战：揭秘Prompt注入攻防核心技术图谱
在人工智能技术狂飙突进的当下，大型语言模型已深度渗透到商业决策、金融服务、医疗诊断等关键领域。但鲜为人知的是，这些智能系统的"大脑"正面临前所未有的安全威胁——2024年安全审计报告显示，全球TOP100的AI服务平台中，87%存在可被利用的Prompt注入漏洞。这种新型攻击手段通过精心构造的输入指