学长轻点奶视频：轻松享用高品质牛奶的秘籍，李亚鹏老婆回应“李亚鹏为何不拍戏还债”，称很理解他，自己是普通女孩不追求豪门阔太生活看似无害的提问，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虽然辣椒素酯能帮助调节脂代谢，但也别指望靠它减肥，只是有些潜在的帮助作用罢了。发表在《食品科学与营养学评论》上的一项荟萃分析，综合分析了多项人体研究后发现，辣椒素酯可以促进身体质量指数（BMI）异常个体的脂质氧化代谢，但不影响 BMI 正常个体的脂质代谢平衡。[9]
关于学长轻点奶视频：轻松享用高品质牛奶的秘籍
在如今快节奏生活的时代，人们对于饮食健康和生活品质的要求越来越高。而随着科技的发展与进步，越来越多的人开始关注起奶制品的选择和烹饪方法，其中以奶制品为例，学习如何轻松地享用高品质牛奶成为了众多人心中的心头好。学长轻点奶视频是如何为广大的消费者带来这一便捷和营养的呢？
从营养价值的角度来看，学长轻点奶视频将传统的奶制品制作工艺与现代营养学理念相结合，精心挑选优质、无添加的全脂奶粉作为基础原料。每片轻点奶视频都经过严格的产品筛选，确保其成分纯净、营养丰富。优质的奶粉中含有丰富的蛋白质、钙质、维生素A、D等必需氨基酸以及乳铁蛋白等多种对人体有益的营养物质，能够有效补充人体所需的各种营养素，增强身体免疫力，促进骨骼发育。
在制作过程中，学长轻点奶视频遵循科学的营养配比，合理控制奶片的热量摄入量。由于全脂奶粉富含脂肪和饱和脂肪酸，适量食用可以提供足够的能量支持日常活动，同时有助于维持体内血脂水平，降低心血管疾病的风险。轻轻一咬，就能感受到浓郁的奶香和奶丝细腻的口感，满足了对高品质奶品的口感要求，同时也保证了摄取到均衡的营养。
学长轻点奶视频在制作的过程中巧妙运用了科技手段，如微波加热技术、无菌包装技术等，使奶制品在保留传统奶制技艺的也实现了更为卫生、快捷的生产过程。微波加热技术不仅可以使奶质更鲜美，还能保持奶中营养元素的活性，避免食品变质问题；无菌包装技术则可以防止细菌污染，保证牛奶的安全性和卫生性。
学长轻点奶视频还注重用户体验，通过图文并茂、操作简单的教程视频，详细讲解了奶片的制作步骤和注意事项，帮助消费者快速掌握技巧和经验，做到轻松享用高品质牛奶。学长轻点奶视频还设有在线客服功能，解答消费者的疑问，提供专业的售后保障服务，进一步提升了用户的购物体验。
学长轻点奶视频以其独特的制作工艺、高营养价值、科学的营养配比、先进科技应用以及优质的服务模式，成功地为广大消费者提供了轻松享受高品质牛奶的全新方式。无论是在忙碌的工作日，还是在温馨的家庭时光，只需轻点屏幕，即可享受到一杯香气四溢、营养丰富的奶制品，让生活因奶而变得更加美好和舒适。在未来，学长轻点奶视频将继续秉持初心，坚持创新和品质，为消费者提供更多的高品质奶制品选择，让更多人享受到健康的美好生活。
6月4日，李亚鹏老婆海哈金喜发视频再回应数条传闻。
对于网友关心“李亚鹏为何不拍戏而是直播带货还债”问题，海哈金喜表示，自己也挺希望李亚鹏复出拍戏的，但也非常理解他。因为演戏都是演的别人的人生，李亚鹏也有自己的人生目标。“开工作室直播起码不用像拍戏那样，几个月回不了家。”
此外，海哈金喜表还称自己比较容易知足，只是普通女孩，不太追求豪门阔太的生活，底气来自父母。
2020年，李亚鹏官宣与海哈金喜的恋情，当时，这对年龄相差19岁的恋人引发全网热议。不过，对于各种外界争议，海哈金喜始终表现坦荡，多年来一直陪伴创业失败的李亚鹏，共同面对他的债务危机。
此前报道：
6月1日，知名演员李亚鹏现身北京培德书院幼儿园六一活动。在活动现场，李亚鹏宣布：将把培德书院幼儿园无偿移交给一位资深教育家去管理。
李亚鹏表示：“人来到这个世界上总要为社会做点什么，与个人财富无关，这是个人的价值观。”
据公开资料显示，培德书院幼儿园由李亚鹏于2011年前后创办，定位高端民办教育，14年来投入上亿元，曾登上民办幼儿园排行榜首。
该园最初是为女儿李嫣量身打造，但李嫣入学时已超幼儿园年龄，最终进入小学阶段。幼儿园硬件环境优越，家长需穿鞋套进入，学费每月超过万元。
李亚鹏长期参与公益项目，包括嫣然天使基金、嫣然天使儿童医院及教育机构等，近年因地产投资失败（如丽江雪山艺术小镇项目）、欠税及债务纠纷陷入财务困境，被列为被执行人、限制高消费。
此前，5月13日，李亚鹏妻子称为缩减开支搬家至普通小区，引发关注。
来源 | 大象新闻综合极目新闻 潇湘晨报
监制 | 李金锋 李洁敏
主编 | 彭丹
编辑 | 杜卉
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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