揭秘狼人久久大香蕉的神秘面纱：掌控欲望与力量的完美结合，原创 净利润暴增87%！美团，业绩持续兑现看似无害的提问，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论坛期间，观察者网及多方媒体受邀与重塑布雷顿森林体系委员会创始人马克·乌赞展开对话。乌赞先生对全球金融体系改革、美债信用、数字货币发展等问题作了深入分析，并对未来国际金融发展趋势进行展望。
以下是关于“揭秘狼人久久大香蕉的神秘面纱：掌控欲望与力量的完美结合”的文章：
《狼人久久大香蕉：欲望、权力与神秘的力量交融》
在人性的洪流中，欲望是驱使人们行动的重要动力，而权力则像一把无形的利剑，刺穿了人性深处的暗礁。这种看似对立的因素，在某些特殊场合下，却能和谐共生，形成一种既极具诱惑力又充满力量的神秘现象——狼人久久大香蕉。
长久以来，关于狼人的故事往往被描绘为一群狡猾、残忍的怪物，他们利用恐惧和欺骗来控制他人的内心世界，仿佛拥有无尽的权力和欲望。而在一些特殊的事件中，狼人却突然展现出无比的智慧和坚韧，似乎能够操控整个欲望与力量的平衡，这不禁让人对他们的神秘面纱产生浓厚的兴趣。
我们来看看欲望是如何影响狼人的行为的。狼人是夜神族的一员，他们深谙自然法则，懂得利用动物的行为习性来达到自己的目的。久而久之，他们演化出了独特的心理机制，可以潜移默化地操纵他人的情感反应，让人们在面对恐惧时陷入自我欺骗的状态，从而获得更多的满足感和安全感。这样的行为并不符合道德和法律规范，对个体和社会造成了极大的负面影响。
正是这种欲望的驱动，促使狼人在复杂的社会环境中进行探索和创新，以寻求生存之道。他们运用自身的智慧和力量，巧妙地利用贪婪、嫉妒等负面情感，创造出具有颠覆性的游戏规则和策略。例如，“久久大香蕉”这个游戏就是一个典型的例子，它将人类的恐惧与欲望作为引诱因素，通过制造混乱和紧张氛围，让参与者在游戏中体验到深深的恐惧和绝望，从而激发其内心的欲望和力量，实现了自我超越和升华。
狼人久久大香蕉背后的神秘力量，更在于他们如何用欲望和力量的结合，创造出一种全新的生活方式。在这个游戏中，每个人既是玩家，也是游戏中的角色，他们需要在享受恐惧和绝望的找到自身价值和意义。这种独特的身份认同，使得狼人久久大香蕉逐渐从一个简单的娱乐活动转变为一种社会现象，吸引了越来越多的人参与到其中，甚至产生了深远的社会影响。
狼人久久大香蕉的神秘面纱并非仅仅表现在其强大的智力和扭曲的心理机制上，而是通过对欲望和力量的深度挖掘和巧妙组合，创造了一种既富有挑战性又充满吸引力的游戏模式。它揭示了欲望和权力之间的冲突与融合，让我们看到了人类在面对欲望和力量时的真实面貌，也为我们提供了一种新的思考视角和生活方向。尽管这种现象充满了诱惑和危险，但只要我们理解并尊重这种独特的能力，就有可能从中获取生活的启示和灵感，实现自我超越和成长。在这个日益复杂的世界中，狼人久久大香蕉或许就是我们探寻欲望与力量之间神秘联系的钥匙，引领我们在困境中寻找希望和力量。
新兴互联网巨头业绩已经开始进入集中兑现期。
不管是美团还是快手，当创新业务不再成为拖累之后，业绩的集中爆发都已顺理成章。
值得注意的是，当行业天花板隐现，出海成为唯一且确定性的答案之后，互联网巨头之间的护城河将会愈发的清晰，此前那种互相攻防的状态，将难以对巨头的核心业务产生实质性的影响。
5月26日晚，美团发布了2025年第一季度财报，财报显示，一季度美团实现营收866亿元，同比增长18%；实现经营溢利为105.66亿元，同比增长102.8%；实现归母净利润为100.57亿元，同比增长87.3%。
在非国际财务报告准则下，经调整EBITDA（税息折旧及摊销前利润）为123.02亿元，同比增长52.4%；经调整净溢利净额为109.48亿元，同比增长46.2%。
从美团这份财报我们不难看出，其营收增速已经开始放缓，但是净利润增速却开始大幅上涨。值得注意的是，报告期内，美团新业务亏损同比继续减至23亿。也就是说，新业务的亏损的持续减少，有利于净利润的持续释放。
实际上，互联网企业发展到当下，各家的护城河已经十分清晰，且天花板已经隐现，此前通过大规模补贴抢夺用户的做法已难达到效果，各家的用户习惯已经培养完成，因此各家的基本盘都已比较稳固。
另外，对于头部互联网巨头而言，尽管出海是未来增长的确定性因素，但是出海的市场规模难以同国内市场相提并论，因此国内市场依旧是各大互联网巨头的核心，这点在财报当中也会集中反映。
财报显示，美团年交易用户数和年活跃商户数实现新高，而这也说明了美团业绩增长已经接近瓶颈。
财报还显示，截至3月底，美团闪购累计交易用户数超5亿，以90后的年轻消费者为主。当前，其非餐饮品类即时零售日单量，已突破1800万单。
需要注意的是，在用户增长放缓之后，其对于商家的扶持力度加大则成了常规操作，这点电商平台表现尤为明显。美团财报显示，截至一季度，美团已助力480多个品牌开出3000家高品质的品牌卫星店。
同时，美团还宣布，未来三年将投入1000亿元推动行业高质量发展。据悉，这些资金将用于扶持行业内各类商户并激发用户需求。另外，今年一季度，美团研发投入58亿元，同比增长15%。
在随后的一季度财报电话会议上，面对京东百亿补贴对美团外卖业务造成的影响，美团CEO王兴表示，将不惜代价赢得竞争。
随后，#美团王兴称将不惜代价赢得竞争#登上热搜。
王兴还表示，过往美团也经历了几轮非常激烈的竞争，相信美团这次也能获胜。美团欢迎新玩家进入这一市场，也认可外卖行业有巨大的潜力。同时，美团关注到，当前行业竞争中，有些补贴是非理性的，伴随着低质量和低价格。
侃见财经认为，作为美团商业板块巨大的流量入口，外卖业务整体对其有着不可忽视的影响和作用，因此对于外卖板块，是美团核心业务，而王兴的表态，也说明了美团的在该业务板块的重视程度。
另外，从美团财报来看，尽管京东外卖业务在市场舆论上对美团产生了一定的影响，但是实际上其对美团整体业务影响并不大。
其财报发布之后，摩根士丹利发布研报称，对美团在食品外卖领域的长期竞争优势表示信心，但预计短期内公司利润率将面临压力。报告指出，美团在巴西的扩张等新举措将导致亏损扩大。
因此，其维持对美团“增持”评级，将公司目标价从200港元下调至160港元。
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