探索色母N2025：揭秘其特性和应用领域，带你剖析色彩的无限魅力与创新可能，AI赋能酒店场景：从机械响应到“预判式”服务看似无害的提问，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除此之外，两人之间的感情也是水到渠成，没有按头磕糖的情节，看得人十分舒服。
题目：探索色母N2025：揭秘其特性和应用领域，带你剖析色彩的无限魅力与创新可能
色母是颜色理论中的一个概念，是一种由一系列无色或微弱的颜色组成的混合物。在色彩学中，色母的种类繁多，包括红色、蓝色、黄色、绿色、橙色、紫色等，每种色母都有其独特的特性，可以广泛应用于各种艺术设计、工业生产、环保等多个领域。
让我们来看一下色母N2025。色母N2025，又名“深海蓝”，是市场上最常见的深蓝色色母之一。它的主要特点是色相为蓝色，饱和度较高，接近于大自然的湖水和海洋的颜色。这种色彩给人以冷静、深邃的感觉，适用于商业广告、时尚服装、室内装饰等领域。
在商业广告领域，色母N2025常被用于高端品牌的设计中。例如，苹果公司的产品包装上就经常使用了N2025深蓝色，这使得产品的设计既具有高级感，又不失稳重。N2025色母也可以帮助商家传达出“宁静致远，深沉稳重”的品牌形象，吸引消费者的眼球。
在时尚服装设计中，N2025深蓝色也有广泛的应用。许多设计师将此色母用作基础色或主色调，搭配其他亮色或者暗色元素，创造出清新、优雅的视觉效果。比如，Adidas、Uniqlo等品牌的运动服装就常常选用N2025深蓝色作为主打颜色，展现出了运动风格的时尚气息。
在室内装饰领域，N2025深蓝色也被广泛应用。在客厅、卧室等空间中，淡雅的N2025深蓝色能够营造出温馨舒适的氛围，使人们仿佛置身于自然之中。这种色相还可以与其他色彩如白色、木色等形成对比，增加空间的层次感和立体感。
色彩的魅力并不仅仅体现在其单一的颜色上。色母N2025还有许多其他特性。它具有极高的耐候性，可以在各类气候环境中保持鲜艳的颜色。N2025色母还具有良好的可调性，可以通过调整色母的比例和比例色来实现从浅蓝色到深蓝色的转变，满足不同设计需求。N2025还具有较高的透明度，当两种不同的颜色混合时，能够形成强烈的对比效果，增加设计的视觉冲击力。
色母N2025以其独特的特性，在商业广告、时尚服装、室内装饰等多个领域都发挥着重要作用。无论是作为基础色，还是作为点缀色，N2025深蓝色都能给设计带来丰富的色彩选择，带来无限的创意可能性。随着科技的发展和人们对色彩需求的提高，我们有理由期待在未来，色母N2025会更加丰富多样，为我们创造更多的色彩创新空间。
北京6月8日电 (记者 夏宾)近日，由辉驿科技主办、云迹科技受邀支持的酒店数字化(辉驿)实践基地揭牌仪式举行，此次活动旨在共同探讨AI技术如何为酒店服务带来效率与体验的双重提升，并展望其在行业内的发展前景。
酒店数字化(辉驿)实践基地揭牌仪式近日在杭州举行，与会嘉宾在活动期间发言。
中国饭店协会酒店数字化专业委员会理事长张兴国说，中国的人工智能产业在应用层面上基本没有太大的技术问题，行业因为有头部企业的紧密合作，做各种各样的推广和产品升级，再加上整个行业的拥抱和消费者的配合，所以中国酒店数字化的效果就特别明显。
但张兴国也提到，中国酒店业目前存在“数字化体验倒挂”现象，即中低端酒店在快速入住、机器人服务、智能客控等方面常优于顾虑较多、强调传统服务的高端酒店，而这种现场的成因，主要源于中国领先的数字化消费氛围和应用实践，而非技术差距。未来，这种倒挂现象将成为推动行业整体数字化升级的动力。
辉驿科技总裁单海洋强调，其服务能力的核心是拥有可覆盖全国的属地服务能力，拥有150名自有工程师加上48000名平台工程师的全国覆盖网格结构，可以很好解决生态伙伴到店最后一公里的安装、调试、培训、售后工作，为合作伙伴解决到店的落地问题，让酒店满意、安心、放心。
云迹科技创始人、董事长、总裁支涛则表示，公司正在做的是让机器人可以在酒店这样的时间空间里，懂得客户需求、拆解客户需求、预判客户需求，把需求密度、响应弹性和服务档次都拉上去，让以前对需求的机械式响应和被动式服务升级成全面的、链条式的预判式服务。
“为实现机器人更多更复杂的操作，云迹科技正逐步拆解人类动作行为，致力于建立动作大模型。”支涛称，未来，酒店行业的数字化需要各方力量共同构建智能体生态，提供整体化的解决方案。
她还提出，公司研发的AI智能体能将“具身智能”与“离身智能”整合到一个具有凝聚力的生态系统中，并率先应用于酒店行业，通过“AI+机器人+场景服务”，其AI智能体在酒店中打造了从住客需求响应，到人机协同调度，到数字员工智能助理，到服务效率监测和管理优化的酒店服务与管理智能体，并赋能酒店全流程服务。
业内观点认为，畅想未来，早已超越单一技术供应商的角色，而是需要一个由多方参与者共同构建和维护的复杂生态网络。无论是从感知、认知、决策、行动到反馈的AI智能体本身，还是如深夜热粥、即时洗衣等通过技术扩大服务供给的“懂你”需求，都需要多种技术的无缝集成和信息流转，也需要不同技术模块和解决方案提供商之间紧密协作，形成一个内部高效运转的AI场景智能体。
“真正的智能，是让技术隐形，让关怀显性。”与会专家指出，当机器能够主动适应人的习惯、预判潜在需求，甚至通过细微交互传递尊重与善意时，我们便超越了工具理性的局限，迈向“科技赋能人文”的新高度。(完)
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