穿越阳台与厨房的便捷转身:一探客厅与厨房之间的连接路径与空间规划

内容搬运工 发布时间:2025-06-07 05:49:01
摘要: 穿越阳台与厨房的便捷转身:一探客厅与厨房之间的连接路径与空间规划,一上任先了解韩军动向!李在明计划与朝鲜对话看似无害的提问,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我反复揉搓都不轻易变皱,哪怕皱了也会因为本身的肌理感更显复古洋气!

穿越阳台与厨房的便捷转身:一探客厅与厨房之间的连接路径与空间规划,一上任先了解韩军动向!李在明计划与朝鲜对话看似无害的提问,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对苹果而言,错过潜在的颠覆性技术并不致命。毕竟苹果常常会让同行先探索新技术去验证市场,而后再打磨产品,向用户推出设计精良、也更易用的版本。

以下是关于穿越阳台与厨房之间便捷转身的一篇文章:

在现代家居生活中,越来越多的家庭开始注重空间的灵活布局和居住体验。尤其对于那些拥有开放式厨房或阳台的家庭来说,如何在满足实用功能需求的实现宽敞明亮、舒适自在的居住环境,成为一个不可忽视的问题。本文将从客厅与厨房之间的转换路径及空间规划方面,探讨这一问题,并分享一些关于如何巧妙利用阳台和厨房的便利转身技巧。

从客厅与厨房之间的转换路径来看,传统的开放式厨房设计通常会有明显的通道划分,比如通过墙角或者餐厅的角落设置一条通往厨房的过道。在这个过程中,我们常常需要弯腰低头穿过狭窄的空间,这不仅增加了行走的不便,也使得整体布局显得紧凑且压抑。随着技术的发展,现代设计已经出现了一种创新的解决方案——通过将客厅中的餐桌或沙发布置在厨房后方,形成一个可移动的旋转区,实现与厨房的无障碍切换。

具体操作方法如下: 1. 选择一款适合开放式厨房的餐桌或沙发,将其放置于靠近厨房入口的位置。此时,餐桌或沙发的背部应与墙壁平行,以确保其不会阻挡视线。 2. 然后,安装一个多功能折叠型推拉门或滑轨门,将其置于餐桌或沙发前方,使其与墙面保持一定的距离,以便在需要时方便地开启或关闭。这种推拉门或滑轨门可以是手动操作,也可以通过遥控器进行远程控制。其中,自动折叠型推拉门或滑轨门可以通过电磁感应或者传感器驱动,无需人工干预,节省了日常使用时间。 3. 安装一个定制化的转轴装置,将旋转轨道与桌子或沙发的顶部相接。在这个转轴装置上,一般会安装两个旋转把手或者一个旋钮,分别对应着餐桌或沙发的左转和右转方向,以实现客厅与厨房的轻松切换。当厨房的使用者想要进入厨房时,只需转动相应的旋转把手或旋钮即可;反之,在厨房的使用者需要返回客厅时,只需拉动对应的旋转把手或旋钮即可。 4. 通过调节转轴装置的高度和角度,使其能够适应不同高度和倾斜度的餐桌或沙发,既保证了空间利用率,又提供了充分的活动自由度。由于旋转轨道和固定台面通常都有一定坡度,所以当烹饪过程中需要调整食材的位置时,也不会影响到厨房的整体视野和操作范围。

通过这种方式,客厅与厨房之间的转换路径变得更为流畅和快捷,人们可以在忙碌的工作之余,迅速从客厅转化为厨房,轻松完成各种烹饪任务,从而最大限度地提高生活的便利性和效率。这种布局方式还能充分利用空间,减轻厨房工作区域的压力,为家庭成员创造一个更加宽敞、舒适的休闲娱乐环境。

穿越阳台与厨房之间便捷转身是一种通过合理的设计和巧妙的操作,实现客厅与厨房之间的无障碍过渡和空间优化的新思路。无论是在实际的厨房装修还是日常生活场景中,巧妙运用这个转换路径,都能让居住环境变得更加舒适、便捷,极大地提升生活品质。未来的家居设计,无疑将会更加强调人性化和功能性,而这种通过改变生活方式和空间布局来适应新需求的革新理念,也将成为未来家居发展的重要趋势。

据新华社、央视新闻报道,当地时间4日上午,新当选的韩国总统李在明在韩国国会正式宣誓就职。李在明宣誓后发表就职演讲。

李在明在就职演讲中说:“我将努力实现大团结,成为团结并服务于所有国民的‘大家的总统’。”

李在明表示,将首先恢复民生和经济,启动紧急经济专班,依靠国家财政实现经济良性循环,建设持续增长和发展的社会。将通过对人工智能、半导体等尖端科技产业的投资与支持,打造引领未来的经济强国。

李在明强调将努力结束对立,将不分政治立场和阵营努力团结韩国民众。

李在明说,将推行以国家利益为中心的“实用外交”,从国家利益与实用性的角度出发处理与周边国家的关系。在防范“朝鲜核威胁与军事挑衅”的同时,打开与朝鲜沟通的窗口,通过对话与合作构筑朝鲜半岛和平。

李在明表示,将努力消除韩国地域发展不均衡,促进韩国文化产业继续走向世界。

韩国行政安全部说,韩国国会议长等要员、政党代表、国会议员、国务委员等约300人参加宣誓就职活动。

刚上任

李在明了解全军动向

据参考消息援引韩联社4日报道,韩国总统李在明4日上午8时7分许在私宅同联合参谋本部(韩联参)议长金明秀通电话,听取有关军队统帅权交接的汇报。

报道称,李在明任期于当天上午6时21分正式开启,由此他即刻拥有军队统帅权等总统固有权限。据总统室介绍,李在明在通话中指示韩军基于韩美联防态势密切关注朝鲜动向,并坚定不移地保持戒备态势。

金明秀向李在明汇报了全军动向,并表示部队照常保持着戒备。李在明嘱咐全军竭尽全力,消除国民对国家安全的担忧。

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

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