用假入職騙補 重慶一員工因不誠信被罰
2025-11-11 21:37 5,938次浏览日前，兩名中國公民在柬埔寨西哈努克省的一家酒店失蹤，數日後兩人的屍體在河中被發現，事件引發關注。8月4日，南都N視頻記者從柬埔寨國家警察總署刑事警察總局發布的通報獲悉，兩名死者為一男一女，確認遭他人殺害，警方已分別於當地時間7月31日和8月2日逮捕嫌疑人共七名。據悉，這七名嫌疑人均為中國男性，除一人年齡不詳外，其餘六人的年齡在32至48歲之間。七名嫌疑人。 七名嫌疑人。 當地時間8月4日，柬埔寨國家警察總署刑事警察總局發布通報稱，7月18日，中國籍受害者ZHANG RUJU(女，43歲)和DONG YUANYUAN(男，39歲)在西哈努克省西哈努克市的一家酒店失蹤。7月23日，警方在幹丹省戈通縣某村的巴薩河中發現兩名受害者的遺體，確認二人已遭他人殺害並被棄屍河中。 案發後，按照柬埔寨國家警察總署刑事警察總局局長的指示，該局副局長等人帶隊，聯合西哈努克省警察局和幹拉省警察局，依法展開專業調查，成功鎖定涉案嫌疑人的身份及藏匿地點。 警方表示，當地時間7月31日，警方繼續展開聯合行動，在西哈努克省西哈努克市高速公路出口處逮捕三名中國籍嫌疑人：REN JIASHENG(男，36歲)、JIANG BAO(男，48歲)、YE YIYONG(男，年齡不詳)。 當地時間8月2日17時20分，警方在金邊市某住宅區繼續抓捕行動，再次逮捕四名中國籍嫌疑人：HUANG YONG(男，39歲)、XIONG QANG HAI(男，40歲)、CHAN XING(男，32歲)、LAI GUO QIANG(男，48歲)。 目前，刑事警察總局已將上述七名嫌疑人移交西哈努克省警察局，依法進行進一步處理。 中使館：敦促柬方嚴懲涉中國公民案件兇手 4日晚，中國駐柬埔寨大使館發布消息稱，近期，柬埔寨金邊、幹拉省先後發生兩起涉中國公民命案。中國駐柬使館第一時間向柬方提出交涉，敦促柬警方儘快破案、抓捕嫌犯、嚴懲兇手，切實保護在柬中國公民生命財產安全。柬警方已抓獲幹拉省涉中國公民案件多名中國籍犯罪嫌疑人。相關案件正在偵辦、審理中。 來源：中國新聞網綜合南方+客戶端、中國駐柬埔寨大使館 (微信公眾號)
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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