《凡人修仙傳》暑期熱播 「凡人流」敘事登頂奈飛周榜

2025-11-29 23:52 2,483次浏览

  長沙晚報8月12日訊(全媒體記者 張洋子)「你好,我是大決策的客服,你是我們的付費用戶,還有印象嗎?之前有投股老師給你推薦龍頭資訊,還記得嗎?」「對,但之前我沒有買,我沒有錢。」「沒關係,我們不會收取你任何費用,你可以先觀望一下,我先教你操作,你關注下我們的服務號,每天會有老師給你推薦優質的牛股。」……這段真實的通話錄音,來自近日湖南湘江新區公安局麓谷派出所搗毀的一個電詐引流窩點,警方12日藉此案例揭秘虛假投資理財電詐的引流套路。   案情:招募「兼職客服」入坑拉人頭   8月5日,麓谷派出所接到一條關鍵指令:涉嫌參與電信網絡詐騙「兩卡」違法犯罪人員喻某在轄區內出現。派出所立即組織精幹警力展開縝密偵查。調查結果令人警覺:喻某不僅曾向電詐團夥出售個人電話卡,更與另一嫌疑人胡某在長沙多個電詐「引流」窩點充當「看場人」,負責窩點管理運作。   7日,麓谷派出所果斷收網,民警在某公寓房間內將正在緊張撥打電話的「客服」團隊一舉端掉,現場查獲涉案工作手機11臺及大量列印成冊的「引流」話術腳本。   據警方深入調查,喻某、胡某二人在其上線操控下,精心偽裝成招聘「兼職客服」,通過各類線上兼職微信群發布「輕鬆賺錢」招募公告,以120元至200元的高額日薪為誘餌,專門吸引無穩定收入來源的大學生及社會閒散人員。應聘者一旦踏入窩點,便被分發一部工作手機和一份「話術指南」。喻某負責提供撥打的電話號碼清單及工資發放,胡某則嚴密監督現場操作並實時核查「工作進度」。為逃避監管,該團夥要求「客服」使用「企銷助手」APP撥號,並冠冕堂皇地以「涉及金融業務」為由,強制參與者對工作內容嚴格保密。   這些被蒙蔽的「兼職客服」按照既定話術,冒充「大決策公司客服」致電潛在受害者,核心話術是誘導對方關注特定服務號或加入所謂「內部消息群」。警方強調,這一關鍵步驟即「引流」,實質是為後續電詐集團深度實施詐騙行為精準篩選和輸送目標對象。   目前,主要犯罪嫌疑人喻某、胡某因涉嫌為電信網絡詐騙活動提供幫助,已被公安機關依法行政拘留。案件正在進一步深挖偵辦中。   提醒:電詐致命「前菜」套路多   警方在案情通報中明確指出,「引流」已成為當前所有電信網絡詐騙犯罪鏈條中不可或缺的「前菜」。它本質是詐騙手段持續翻新的產物:不法分子通過撥打電話、發送簡訊、誘導掃碼關注等手段,發布極具蠱惑性的信息,將潛在受害人誘騙進入詐騙分子掌控的社交群組或網絡平臺,最終由電詐集團實施精準詐騙。   「青春無價,安全第一;擦亮雙眼,守住底線。」警方鄭重提醒廣大市民,尤其是社會經驗尚淺的年輕人:任何標榜「輕鬆」獲利卻遊走於法律灰色地帶的所謂「兼職」,極可能是犯罪分子精心遞來的「毒蘋果」。切勿被眼前小利蒙蔽心智,堅決抵制參與任何形式的非法「引流」活動,以免給珍貴的人生履歷留下無法抹去的汙點。公民如發現此類可疑窩點或招募信息,應立即向公安機關舉報,共同築牢反詐防火牆。   長沙警方警示公眾重點防範以下六類常見詐騙引流手法   電話引流 詐騙分子利用境外來電、固話或手機,冒充平臺客服、金融機構、公檢法甚至採購人員等身份,騙取信任後誘導下載惡意APP、登錄釣魚網站或添加「好友」。   簡訊引流 發送內含虛假連結、詐騙電話或社交帳號信息的簡訊,誘騙受害人點擊、撥打或添加,進而落入其圈套。   快遞包裹引流 郵寄內含廉價小商品(如筆記本、筆、水)及偽造「中獎證書」、刮刮卡或宣傳單,利用附帶的二維碼誘導掃描實施詐騙。   直播與公眾平臺引流 在短視頻平臺(抖音、快手)、電商直播間(微信、淘寶、拼多多)或公眾號內,假借傳授投資理財知識或僱傭水軍刷屏,誘騙受害人添加QQ、微信或通過其他小眾加密通信軟體(如信源密信、默往企業版)私信聯繫。   彈窗廣告引流 在各類網絡平臺投放虛假兼職、貸款、交友(如「同城約會」)、內幕消息、免費領禮品的廣告,誘導添加聯繫方式或下載涉詐APP。   社交平臺引流 在社交媒體廣泛發布虛假交友、房屋租賃等信息,伺機與受害人建立聯繫後實施詐騙。   相關新聞   「短劇推廣」能拿分紅?又是騙局!   這起新型詐騙案例警示市民理性「追劇」   長沙晚報8月12日訊(全媒體記者 張洋子)「短劇推廣也能賺外快?」抱著試試看的心態,Q女士下載了一款名為「fila play」的APP,從此踏入一場精心設計的騙局。這是天心公安分局桂花坪派出所近期破獲的一起新型詐騙案。   辦案民警介紹,Q女士的經曆始於支付寶某群聊中一條極具誘惑力的信息。她按照群內所謂「導師」的指引,嘗試在平臺上推廣了幾個短劇項目,初期確實收到了小額收益及福利禮品,便逐步卸下防備,不斷加大「短劇幣」的充值金額。然而,當她完成一次推廣流程後,平臺客服突然告知其因「操作失誤」導致「數據終止」,必須支付一筆「修復費」才能恢復正常提現功能。而當她按要求完成「修復」,客服又以「信譽分」受損為由,要求其繼續支付高額「錄入金」進行補救。在詐騙分子步步緊逼的連環話術下,Q女士的資金如滾雪球般持續流入騙子口袋。在其帳上已無資金後,「客服」要求其湊齊資金再取現送往指定地點。所幸轄區桂花坪派出所民警及時介入,終結了這場騙局。目前,天心警方已成功抓獲一名涉案犯罪嫌疑人,案件正在全力深挖偵辦中。   警方剖析指出,此類「短劇投資」騙局實則是虛假投資理財詐騙與刷單返利詐騙的「複合變種」。詐騙分子精準捕捉當下短劇行業熱點,以「高收益」「躺賺」為誘餌布下陷阱。當受害人試圖提現,騙子便祭出「操作不當」「帳戶凍結」「繳納錄入金」等層出不窮的理由持續索財。   「一切聲稱『穩賺不賠』的短劇投資項目都是騙局。」辦案民警鄭重提醒公眾:面對線上所謂輕鬆賺錢的「推廣任務」或「投資分紅」,務必保持高度警惕,切勿被初期小利蒙蔽雙眼。任何要求提前墊資、充值或轉帳的行為,都應視為危險信號。涉及資金操作,務必多方核實信息,守護好自己的錢袋子。

  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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