全新打扑克版：马赛克消除技术革新，体验非同凡响的打牌新篇章！，折叠屏手机崛起！李楠力赞：体验已赶超同期iPhone看似无害的提问，也能偷走RAG系统的记忆——IKEA：隐蔽高效的数据提取攻击新范式周迅的演艺生涯，仿佛一部跌宕起伏的电影，充满了传奇色彩。
生物科技的新篇章：马赛克消除技术引领打扑克新时代
在科技飞速发展的今天，一场革命性的变革正在改变我们的生活和娱乐方式。全新的打扑克版以马赛克消除技术为核心，致力于为玩家带来前所未有的游戏体验。这种创新性技术不仅颠覆了传统扑克玩法，更赋予了它翻天覆地的变化，让打牌游戏有了全新的面貌。
我们来看马赛克消除的核心概念——打牌背景板。传统的扑克牌背景板通常由彩色的棋盘组成，而马赛克消除则采用了一种全新的、具有无限可能的设计方式。每个方格都被设计成独特的马赛克图案，这些图案由颜色、形状和质地组成的组合形成一个全新的视觉冲击力。这种马赛克背景板不仅可以为牌面增添丰富的色彩，还能通过变换图案的位置和排列来创造出各种各样的形状和布局，使得每张牌都成为独一无二的艺术品。
这种设计理念的最大优势在于其自由度和创意性。玩家可以根据自己的喜好和游戏策略，选择不同的背景板，将自己喜欢的元素融入到游戏中。无论是黑白分明的马赛克棋盘，还是五彩斑斓的抽象图案，都能在游戏中找到属于自己的独特风景。随着背景板的变换，玩家可以构建出各种复杂的打牌布局，如五子连珠、四面楚歌等，这不仅增加了游戏的乐趣，也锻炼了玩家的空间想象力和创新思维能力。
马赛克消除的技术原理主要依赖于动态图像处理和机器学习算法。当一张新的牌出现在棋盘上时，系统会自动识别并记录这张牌的特点，例如颜色、大小、形状等，并将其与背景板中的某个图形进行比较。如果新牌能够与现有的背景板图形相匹配，那么这个新的图形就会被添加到背景板中；反之，如果没有匹配，则会被标记为未匹配，继续等待下一次的打牌机会。
这种动态图像处理技术不仅可以确保打牌背景板的精准性和一致性，还可以有效地处理和优化图像数据，提高打牌游戏的整体性能和速度。在马赛克消除游戏中，每一次新牌出现和消失，系统都会实时更新图像，使玩家无需手动操作就能感受打牌过程的流畅和变化。
全新的打扑克版以马赛克消除技术为核心，打破了传统扑克游戏的边界，赋予了它无尽的可能性和创新性。这种革命性的技术不仅改变了打牌的视觉体验，还提升了游戏的趣味性、挑战性和竞技性，为玩家带来了全新的打牌旅程。无论你是热爱冒险、追求刺激，还是喜欢沉浸在神秘的魔法世界中，全新打扑克版都将为你提供一种独特的、充满惊喜的游戏体验。让我们一起期待这场科技与打牌的碰撞，开启一段非同凡响的打扑克新时代！
近期，知名科技评论人、Angry Miao品牌创始人李楠公开表达了对折叠屏手机的极高评价。他认为，近年来手机行业的最大设计突破非折叠屏莫属，这种革命性的体验远超其他任何设计创新。李楠透露，自己已使用折叠屏手机超过两年，且不太可能再回归非折叠设备。他特别提到，vivo X Fold与OPPO Find N5在使用体验上，已完全不逊色于同期的iPhone。
折叠屏手机的问世，无疑为智能手机市场注入了新鲜血液，打破了长久以来的设计同质化僵局。在智能手机外观日趋一致的背景下，折叠屏以其独特的形态设计脱颖而出，成为市场的焦点。
折叠屏手机不仅在外形上有所突破，更实现了便携性与大屏幕的完美结合。折叠时，它是一款轻巧的直板手机；展开后，则变身为一台平板电脑。这一设计使得智能手机在全面屏时代达到物理尺寸极限后，仍能向更大屏幕、更优观看体验迈进。
更重要的是，折叠屏手机不仅改变了手机的外观，更开启了人机交互的新模式与信息生态的新呈现形式。折叠屏的引入，极大地扩展了手机的功能和应用场景，无论是办公还是娱乐，都能满足用户对屏幕尺寸的现实需求。这一创新设计，无疑将手机与平板电脑的功能融为一体，为用户带来了前所未有的使用体验。
目前，除了苹果外，众多头部智能手机品牌均已采用“直屏+折叠屏”的双旗舰策略。这一趋势表明，折叠屏技术被视为未来最具革新性的技术趋势之一，也是安卓手机品牌突破高端市场的重要契机。
本文作者分别来自新加坡国立大学、北京大学与清华大学。第一作者王宇豪与共同第一作者屈文杰来自新加坡国立大学，研究方向聚焦于大语言模型中的安全与隐私风险。共同通讯作者为北京大学翟胜方博士，指导教师为新加坡国立大学张嘉恒助理教授。
本研究聚焦于当前广泛应用的 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 系统，提出了一种全新的黑盒攻击方法：隐式知识提取攻击 (IKEA)。不同于以往依赖提示注入 (Prompt Injection) 或越狱操作 (Jailbreak) 的 RAG 提取攻击手段，IKEA 不依赖任何异常指令，完全通过自然、常规的查询，即可高效引导系统暴露其知识库中的私有信息。
在基于多个真实数据集与真实防御场景下的评估中，IKEA 展现出超过 91% 的提取效率与 96% 的攻击成功率，远超现有攻击基线；此外，本文通过多项实验证实了隐式提取的 RAG 数据的有效性。本研究揭示了 RAG 系统在表面「无异常」交互下潜在的严重隐私风险。
本研究的论文与代码已开源。
总述
大语言模型 (LLMs) 近年来在各类任务中展现出强大能力，但它们也面临一个核心问题：无法直接访问最新或领域特定的信息。为此，RAG (Retrieval-Augmented Generation) 系统应运而生——它为大模型接入外部知识库，让生成内容更准确、更实时。
然而，这些知识库中往往包含私有或敏感信息。一旦被恶意利用，可能导致严重的数据泄露。以往的攻击方式多依赖明显的「恶意输入」，比如提示注入或越狱攻击。这类攻击虽然有效，但也有着输入异常、输出重复等典型特征，容易被防御系统识别和拦截。
图1: 使用恶意查询进行逐字信息提取与使用良性查询进行知识提取 (IKEA) 之间的对比
为突破防御机制对现有提取攻击的限制，本文提出了一种全新的隐式知识抽取框架：IKEA (Implicit Knowledge Extraction Attack)。该方法不依赖任何越权指令或特异化提示语，而是通过自然、常规的查询输入，逐步引导 RAG 系统暴露其内部知识库中的私有或敏感信息。IKEA 的攻击流程具备高度自然性与隐蔽性。
其核心步骤包括：首先，基于已知的系统主题构建一组语义相关的锚点概念 (Anchor concepts)；随后，围绕这些概念生成符合自然语言习惯的问题，用于触发系统检索相关文档；最终，通过两项关键机制对攻击路径进行优化与扩展：
上述机制协同工作，使得攻击过程在保持输入自然性的同时，能够在多轮交互中高效提取 RAG 系统所依赖的外部知识内容。实验证明，IKEA 可在常规输入检测与输出过滤等防御机制下维持高成功率与提取效率，展现出强大的鲁棒性与现实威胁潜力。
方法概览：如何实现「看似正常」的提问？
具体而言，IKEA 首先从与系统主题相关的概念词中筛选出可能有效的锚点概念，并结合历史响应信息过滤无关或无效的概念。
锚点概念数据库的初始化如下：
随后，系统围绕这些锚点概念自动生成语义自然、表达通顺的问题，引导 RAG 返回内容丰富的答案，从而在多轮交互中不断扩大对隐私知识的覆盖。这种策略使攻击过程更加隐蔽，难以被传统检测手段发现。下文给出了「良性」问题的具体生成方式：
该方法设计了两项关键机制以确保知识提取效率：
经验反思采样 (Experience Reflection Sampling)
每个候选锚点概念的采样概率由如下惩罚得分函数定义：
最终的采样概率为：
可信域有向变异 (Trust Region Directed Mutation)
图 2: (左) IKEA 整体流程图；(右) TRDM 示意图
其中：
实验结果：IKEA 的提取效率远超基线方法
研究团队在三个不同领域数据集 (医疗-HealthCareMagic100k、小说-HarryPotter、百科-Pokémon) 上测试了 IKEA 攻击效果。以下是 IKEA 与其他攻击方法在「无防御」、「输入检测」、「输出过滤」三种防御策略下的比较：
表 1: 在三种数据集上不同防御策略下的攻击效果对比分析
提取知识是否「有用」？
研究团队围绕知识有效性开展了两类实验：其一，评估提取出的知识在对应文档相关的问答任务中的表现；其二，评估在有限轮次攻击下所提取知识对完整知识库的覆盖与支撑能力。实验结果表明，IKEA 不仅能够高效提取 RAG 系统中的信息，而且所提取的知识在问答任务中展现出良好的实用性，其性能接近于使用原始知识库时的表现。
图 3: 在三种不同知识库设定下的选择题 (MCQ) 与问答 (QA) 任务结果对比
表 2: 在不同防御与不同基线下提取的知识作为参考的选择题与问答任务结果对比
表 3: 基于不同攻击方法提取数据构建的 RAG 系统在完整知识库上的评估结果
总结