熱到快破紀錄了！啥時候降溫降雨？ | 天氣早知道
2025-12-21 01:13 2,271次浏览74歲老人刷視頻被籤約直播帶貨 「70多歲老人怎麼會搞帶貨？」近日，成都李女士為家中老人籤約直播帶貨一事而發愁。8月6日李女士告訴記者，暑假她回家發現，74歲的爺爺有一筆2690元的支出，這筆支出是和一家商務信息諮詢公司籤約，內容是「直播帶貨」。他們家屬認為老人信息不對等受到了誘導欺詐，跟對方申請退款被拒絕，然後向屬地公安報警，這時才發現涉事公司早已是經營異常狀態。 被忽悠了？74歲老人籤約直播帶貨公司 李女士說，74歲的爺爺籤的是一份名為「電商AI帶貨」的協議，甲方是註冊在四川的一家商務信息諮詢公司。「74歲的老人怎麼會搞帶貨？」她發現後追問爺爺這是什麼情況。老人告訴她，是之前在網上刷短視頻的時候，彈出來連結，點進去後，有自稱工作人員添加了他的微信。後來，就被要求籤署了一個協議，稱協議培訓費為2690元，並發過來一些「教學視頻」。 李女士而後看了合同和「教學視頻」，她認為這所謂的「教學視頻」一眼就是那種零成本的網上搬運視頻，視頻內容粗糙，且上了年紀的老年人很難學會。 於是，她向對方申請退款。在退款時，卻遇到了新的問題，對方告訴她，這筆費用屬於協議裡面的「培訓費」，且教學視頻也發給了她爺爺，以此為由拒絕退款。李女士認為對方是利用信息不對等，忽悠高齡老人籤署的合同。爺爺奶奶生活節儉，一個月生活費最多就幾百塊，現在這個所謂的「直播帶貨」就忽悠老人給了2000多元，她撥打12345熱線電話投訴，之後又在當地派出所報警。 「帶貨課程」需步步收費 學員達不到預期申請退款遭拒 李女士搜索該公司關鍵詞，發現有著同樣遭遇的人還有不少。不少人反映，所謂的「帶貨」課程環環相扣，交了2690元後，需要一步步達到預期，然後每個過程還要收費，其中第一階段預估需要花一周時間和1000多元，第二階段預估需要花一個月費用6000多元，然後第三階段預估花一個月的時間費用9000多元，以此類推，最終還提供明星授權，這樣帶貨可以24小時不間斷賺錢。 還有網友投訴，在這家公司籤訂帶貨協議繳費後，宣傳廣告提到在第五階段帶貨的利潤會翻倍，「但交完錢之後發現必須是個體戶或企業才能達到這個預期，個人店鋪做不到，升級個體戶還得再交錢，費用5880元至19880元不等。」有網友表示，自己一步步「投錢」過後，發現個人達不到預期就不想學了，申請退費，該公司回復因個人原因退費，只能退10%的費用。 李女士在報警之後，發現該公司今年6月18日顯示已處於經營異常，有網友在該公司註冊地址也沒有發現實體店。 8月6日下午，記者嘗試聯繫該公司，多個電話顯示已是空號，公司法定代表人也處於失聯狀態。 註冊地址為虛擬地址 已被列入「經營異常」名錄 根據國家企業信用信息公示系統顯示，李女士投訴的這家商務信息諮詢公司，在今年6月18日被內江市東興區市場監管局列入經營異常名錄，理由是通過登記的住所或者經營場所無法聯繫。 8月7日上午，記者聯繫到該局，一名工作人員告知，他們前段時間確實收到過該公司的投訴內容，這家公司在轄區的註冊地為「虛擬地址」。執法人員到場核查，未發現該公司在註冊地經營，發現上述情況後立即將該公司納入異常經營名錄，並將相關線索移送至公安部門。 華西都市報-封面新聞記者宋瀟
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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