《我的热爱：天噜啦的独特魅力探秘》——深度解析天噜啦的神奇魔力及其深藏的文化内涵，“街头小吃”升级为“富民产业”四川大竹县举行肉丁面主题消费活动看似无害的提问，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当莫言的名字频繁出现在热搜榜，当关于其作品的争论从文学期刊蔓延到短视频平台，当有关莫言的话题不断被网络平台频繁推送时，一种奇怪的舆论生态正在形成：有人忙着给批评者扣 "蹭流量" 的帽子，有人热衷于用 "诺奖光环" 压制不同声音。但真正值得追问的是：文学批评的本质，究竟是流量游戏，还是知识分子对公共文化的责任担当？
《天噜啦的独特魅力探秘：深层挖掘其文化内涵》
天噜啦是一款源自韩国，深受全球玩家喜爱的游戏，以其独特的魔法系统和无与伦比的角色设定，成为了一部集策略、冒险、社交于一体的游戏佳作。这部作品不仅凭借其引人入胜的情节和精美的画面设计，赢得了广大玩家的喜爱，更在其深厚的文化内涵中展现了天噜啦的独特魅力。
从游戏本身来看，天噜啦的核心特色就是其魔法系统。在游戏中，玩家需要通过操作各种强大的魔法符文，来改变战场上的局势，从而实现战略目标。这种魔幻色彩的设定为游戏增添了浓厚的奇幻氛围，同时也使玩家在战斗过程中充满了未知和惊喜，极大地激发了玩家的探索欲望和竞技热情。
而角色设定则是天噜啦的一大亮点，每个角色都有自己独特的性格特点和背景故事，使得每一个玩家都能找到自己的定位，体验到属于他们的角色乐趣。比如，天噜啦中的主角，“小猫咪”，是一只机智聪明、勇敢果敢的小猫，他的出现颠覆了传统的冒险游戏模式，让玩家在享受游戏的也能感受到生活中的真实情感和挑战。
在文化内涵方面，天噜啦更是具有深厚的东方文化底蕴。游戏中，许多元素都融合了中国的神话传说和民间故事，如七仙女下凡、孙悟空大战妖魔鬼怪等经典场景，既体现了中华民族对自然和神秘力量的敬畏之情，也表达了人们对和平、正义和自由的向往。天噜啦的语言和背景音乐也是中华文化的重要体现，它们丰富了游戏的世界观，提升了游戏的观赏性和感染力。
天噜啦还蕴含着丰富的社会学和哲学思考。在游戏中，玩家可以通过选择不同的角色，或者完成特定的任务，来影响游戏世界的发展和社会的变化。例如，一些任务可能会引发玩家对社会公正、人性善恶等问题的深入思考，进而深化了玩家的社会责任感和人文关怀意识。
《天噜啦的独特魅力探秘》是一部富有中国特色、深度多元化的游戏作品。它以独特的魔法系统和角色设定，展现了韩国游戏制作的魅力，同时也揭示了其背后深厚的文化内涵。无论是从游戏本身的设计、角色塑造还是从文化内涵的探讨，都向我们展示了天噜啦作为一款优秀游戏作品所具备的价值和意义。期待在未来，更多类似的优秀作品能够深入挖掘自身的文化内涵，带给玩家更多的视觉盛宴和心灵启迪。
四川省大竹县今日举行了“千人万面嗨起来”肉丁面主题消费活动，为大竹经济社会发展再添新看点、新动能。
据了解，大竹“以竹为名、因竹而兴”，在这片2078平方公里的土地上，不仅有南梁置县、初唐得名的千年底蕴，更有世界苎麻原乡、中国香椿第一县、中国醪糟之都、中国糯米之乡、全国文明城市等金字招牌。
在千年时光里，竹乡儿女用面条慰劳辛勤，匠心传承独特技艺、用心做一碗面条，将自然天成的馈赠，打造了大竹肉丁面这碗“舌尖美食”。如今，大竹正式发布“大竹肉丁面”品牌，就是要以品牌的力量引领这碗“舌尖美食”，从“街头小吃”升级为“富民产业”，让“大竹肉丁面，越吃越想念”的精神内涵走遍中国、走向世界。
大竹县委副书记、县长何长华介绍，为确保每一碗“大竹肉丁面”都能呈现最地道的大竹风味，大竹联合行业协会、龙头企业、技艺传承人，共同制定了《大竹肉丁面烹饪技术规范》，该规范最核心的有四大板块：一是原料标准，严格规定面条筋度、肉丁选材、蔬菜鲜度、调料选用等11项指标；二是具标准，明确炉灶要求、刀具规格、计量器具等4项参数；三是制作标准，细化肉丁炒制、调味比例、面条煮制、盛装方法等11道工序；四是成品标准，设立感官要求、卫生要求、最佳食用温度等6大评价维度。
大竹承诺：凡是授权使用“大竹肉丁面”品牌的门店，必须统一标准，让消费者无论在哪家店，都能品尝到面条爽滑劲道、肉丁鲜嫩多汁、蔬菜脆嫩爽口、汤底醇厚鲜香的正宗大竹味道。
一碗面条，承载的是历史，凝聚的是匠心，寄托的是未来。大竹将从一块块相同的店招切入，通过一个全国化联盟、一套全过程政策、一批现象级活动，真正实现以活动提影响、抓品牌提效益、强产业提链条，打造具有大竹辨识度、全国影响力的大竹肉丁面产业集群，从一碗肉丁面开始，让世界记住大竹！
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