国产精良之作——《不卡》：高品质观影新体验！，“顶流”张雪峰这十年：被千万粉丝追捧，被鲱鱼罐头狠砸看似无害的提问，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第三名：米奇·盖顿Mickey Guyton
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标题：国产精良之作《不卡》：高品质观影新体验
电影，《不卡》作为一款近年来备受瞩目的国产影片，以其高品质的制作和精湛的画面表现力，给观众带来了前所未有的观影新体验。影片以独特的叙事手法和细腻的情感描绘，成功地将观众带入一个富有深度、情感丰富的视听世界，展现出中国电影在当下时代的新高度。
从影片的整体剧情设定上看，《不卡》展现出了对中国传统文化的深刻理解和独特表达。影片以中国戏曲为背景，通过现代人的视角讲述了主角李天宇（由肖央饰演）的成长历程。李天宇是一位普通的出租车司机，在一次偶然的机会中，他被卷入了一起复杂的犯罪案件。在这个过程中，他不仅遭遇了各种挑战，也逐渐意识到自己所扮演的角色不仅仅是单纯的一个侦探，而是整个社会的一份子，需要承担起维护正义和人性的责任。
影片的导演张艺谋以其深厚的艺术功底和对生活的敏锐洞察力，成功地将传统的戏曲元素与现代社会的复杂人际关系相结合，让观众在欣赏传统戏曲的也能感受到现代社会的人性矛盾和社会冲突。这种跨学科的融合使得影片既具有深厚的传统文化底蕴，又融入了现代生活气息，使其具有极高的观赏价值和思想内涵。
影片的视觉效果也是其一大亮点。导演张艺谋运用了最新的摄影技术，通过对光影、色彩、空间等元素的巧妙运用，构建出了一幅生动而立体的视觉画卷。无论是繁华的城市街头，还是宁静的乡村小径，都通过精心设计的场景和角色刻画，呈现出一种真实而有质感的生活画面，使观众仿佛置身于故事之中，感受到了那份独特的美感和震撼力。
影片的动作场面设计也极具匠心。动作戏是电影的一大特色，而在《不卡》中，导演张艺谋则巧妙地利用了中国传统武术的精髓，将传统武打风格与现代动作技巧相结合，打造出了一种既有力量感又有节奏感的动作场景。这些充满力量的打斗场面，不仅展示了武术的魅力，更通过人物之间的互动，揭示了中国传统文化中的道法自然的理念，带给观众深层次的思考。
影片的主题意蕴更是引人深思。影片围绕着“不卡”这一主题展开，展现了人性的复杂性和多元性，以及人们在面对生活压力和道德抉择时的不同选择。通过李天宇这个角色，观众可以理解到，人生就像一部没有终点的旅程，我们每个人都会遇到许多挑战和困苦，但只要内心坚定，勇于担当，就能够找到属于自己的道路，实现自我价值。
《不卡》以其独特的艺术魅力和深入的人物塑造，成功地诠释了中国电影的高质量追求，为观众带来了一场品质极佳的观影盛宴。这部影片不仅是中国电影新的里程碑，更是中国传统文化和现代生活完美交融的缩影，是对中国电影文化自信和国际影响力的有力证明。期待在未来，中国电影能够继续探索创新，创作出更多高质量的作品，为全世界的观众带来更多精彩的视听享受。
环球人物消息，6月2日，知名“网红”、考研培训教师张雪峰在直播中宣布，暂停直播两个月，并表示“希望大家记住，张雪峰对得起大家，对得起这个社会……这一年我真的尽力了”。
直播视频中，张雪峰含泪的表情被截图、转发，迅速引发关注。
不少网友觉得很突然：“张雪峰要退圈了吗？”
从2019年在微博视频中讨论考研话题，到2021年从北京迁至苏州定居，再到如今暂停直播活动，张雪峰的职业轨迹颇有戏剧性。
突然“弃播”
由于2025年高考将至，张雪峰在6月2日的直播中主要谈了高考志愿填报话题。但在直播即将结束时，他突然哽咽着宣布了停播的消息，并向镜头前的家长和考生深深鞠躬，表达感谢和歉意。
张雪峰表示，团队将在8月恢复正常直播，期待8月1日能跟大家见面，如果不顺利就9月1日见，“但是也有可能，这是你最后一次在网上看见我”。
至于原因，他没有明说，而是隐晦地提到“我动了太多的人的蛋糕了，有些东西我不能说得过于直白”。
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