快手网红爆笑打扑克：小炸串美食新尝试，揭秘五大网红扑克视频秘籍！，短途休闲游主导，青岛上榜自驾游热门目的地前十看似无害的提问，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具体来看，T1 Pro是单刀头，短须刀头可选配长须刀头，售价499元起；P3 Pro则搭载了长短须组合的三刀头，售价699元。与市面上多数产品不同，徕芬的两款新品机身内外均采用更为复杂的CNC（计算机数控）工艺，一体化机身由大量曲面构成。为了追求机身质感，徕芬采用的是铝合金，而非更成本更低的锌合金或ABS塑料材质等。
我们常常在社交媒体上看到一些令人捧腹大笑的快手网红直播打扑克，他们以独特的风格和诙谐的语言吸引着粉丝的眼球。这其中，有一位名叫“小炸串美食新尝试”的网红因其丰富的烹饪技巧和幽默风趣的打扑克视频而备受关注。本文将揭秘这位网红如何用扑克牌玩出了小炸串的独特风味，并探讨其背后的五大网红扑克视频秘籍。
让我们来深入了解“小炸串美食新尝试”的主要背景。作为一个美食博主，他的目标是通过自己的美食世界吸引观众的关注，同时也在努力探索新的烹饪方法和口味。在这个过程中，“小炸串”无疑扮演了重要的角色。他将传统的小吃文化与现代社交网络相结合，创造了集娱乐、烹饪和分享于一体的新型烹饪方式——“快手快餐”。
“小炸串美食新尝试”的打扑克视频以其简单易学、色彩鲜艳且引人入胜的形式吸引了大量粉丝的关注。在他的视频中，我们可以看到他在挑选扑克牌时，不仅需要仔细观察每张牌的形状和颜色，更注重它们背后的故事和寓意。例如，红桃A象征爱情，黑桃K代表着成功，梅花J代表智慧等等。这些看似简单的规则，实际上暗含了一种深层次的哲理，让观看者在欢笑的同时也能对生活有所感悟。
“小炸串美食新尝试”的扑克视频还巧妙地融入了他的美食创作元素。在每一期节目中，他会随机选择一张扑克牌作为食材，然后使用炸串机将其切成小块，再配上特制的调料进行烹饪。这种创新的烹饪手法使得每一道菜品都充满了惊喜和意外，让人眼前一亮。无论是麻辣香锅中的牛油果虾仁，还是甜酱鸡翅中的草莓番茄，每一种美食都有着自己的独特之处，既保留了传统的美食特色，又融入了全新的创意元素。
他还善于运用幽默的手法和旁白来解释扑克牌游戏中的各种术语和概念，这使得整场直播既有轻松愉快的氛围，又不失专业度和知识性。比如，在讲解红桃J的含义时，他会提到：“红色J就像一个勇敢的战士，永远站在战斗的第一线。”这样的生动形象和富有启发性的解读，不仅使观众更容易理解扑克牌的精髓，同时也增进了他们的参与感和互动性。
“小炸串美食新尝试”的扑克视频以其独特的视角和丰富的创新思维，展现了快手网红对美食文化和社交网络的深度挖掘和融合。通过对扑克牌游戏的巧妙运用，他不仅打破了传统的饮食观念，也引领了一股新的美食潮流，为观众带来了无尽的欢乐和惊喜。相信在未来，随着越来越多的快手网红加入到这一行列，我们能看到更多的“小炸串美食新尝试”，为我们提供更为丰富和多元的美食体验。
途牛《2025端午出游消费盘点》（以下简称“报告”）数据显示，今年端午假期期间及前一周，涌现大量“说走就走”的预订需求，“今天订明天走”的即时预订模式尤为突出。端午假期与“六一”儿童节的重合，为旅游市场注入了新的活力。此外，除多地龙舟竞赛民俗非遗活动精彩纷呈外，“苏超”也成为这个假期最火爆的文旅IP之一。
民俗非遗活动精彩纷呈，“奔县游”需求火热
端午期间，各地围绕端午民俗文化举办了赛龙舟、龙舟彩绘、包粽子、制作香囊、逛非遗集市等一系列精彩纷呈的活动，进一步点燃了游客的出游热情。2025年北京大运河龙舟嘉年华、上海宝山罗店龙船文化节、广州国际龙舟邀请赛、杭州西溪龙舟胜会、四川新津天府端午龙舟会、深圳2025粤港澳龙舟邀请赛等备受瞩目的龙舟赛事，吸引了不少当地市民及外地游客的热情参与。
今年端午假期，游客短途休闲游需求旺盛，周边游出游人次占比接近50%，主导端午假期旅游消费。游客预订呈现明显的多元化、碎片化、临时性等特征。《报告》数据显示，上海、北京、广州、三亚、南京、成都、杭州、重庆、苏州、西安等是端午假期境内游用户的热门之选，位列“端午假期境内游热门目的地榜单”前列。
三四线城市及县域旅游市场持续升温，成为旅游市场新的增长点。乌鲁木齐、延安、南平、廊坊、伊犁、衡阳、阿勒泰、宁德、汕头、延边等目的地出游人次同比增长显著。
“苏超”燃动文体旅主题消费，端午邂逅儿童节加持亲子游
被网友称为“苏超”的首届江苏省城市足球联赛是这个假期最火爆的文旅IP之一。自带流量的“比赛第一 友谊第十四”“十三太保”等热梗加上扣人心弦的城市对抗赛，使得赛事相关话题热度持续攀升。端午期间，江苏省城市足球联赛第三轮对决在镇江、常州、徐州、盐城、泰州、南京等地相继打响，吸引了众多球迷以及外地游客的关注。南京、常州、镇江、盐城等地更是结合赛事推出了一系列“门票+餐饮”“门票+景区”等“文旅大礼包”，为球迷和游客带来了一场“足球+美食+美景”的文旅盛宴，进一步带动了当地餐饮、住宿、景区等“文体旅”融合消费的快速增长。
今年端午假期适逢“六一”儿童节，且在中高考之前，因此，低龄儿童的亲子家庭成为端午假期旅游消费的主力之一。从目的地来看，上海、北京、三亚、珠海、广州、南京、杭州、成都、重庆、苏州等目的地备受亲子家庭青睐。相关目的地的主题公园、动植物园、文博场馆等成为亲子家庭端午出游的热门选择。
自驾游、高铁游受追捧，“目的地参团”成新宠
境内游出游方式上，更多途牛用户选择了自驾游和高铁游的出游方式。自驾游方面，上海、广州、北京、珠海、南京、湖州、成都、西安、常州、青岛等目的地的自驾游产品预订热度排名靠前。相关目的地的主题乐园、度假酒店、乡村田园、文博场馆等“酒景”自驾游套餐预订尤为火爆。
高铁游则以“2小时高铁圈”为主导，北京、上海、苏州、南京、杭州、成都、重庆、天津、武汉、西安等城市辐射效应明显，成为高铁游用户的预订热门。
跟团游产品方面，“目的地参团”的出游方式备受追捧，成为游客出游的新潮流。《报告》数据显示，今年端午假期，“北京5日游”“南京3日游”“千岛湖2日游”“三亚5日游”“成都5日游”等“目的地参团”产品受到了游客的广泛欢迎，预订热度位列“跟团游热门产品榜单”前列。
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