低空旅遊人氣旺 年輕人愛上「雲端消費」
2025-12-20 12:22 5,798次浏览8月11日電 據公安部官方微信消息，近年來，按照公安部部署要求，全國公安機關持續深化整治群眾身邊不正之風和腐敗問題，會同有關部門深入開展養老領域非法集資犯罪排查打擊整治工作，成功偵破一批主要針對老年人群體的非法集資犯罪大要案件，有力維護了老年人合法權益，助力養老服務行業健康發展。今日，公安部公布5起養老領域非法集資犯罪典型案例。 內蒙古王某等人非法吸收公眾存款案 ——以銷售墓地返利為名非法集資 2022年5月，內蒙古自治區包頭市公安局依法立案偵辦王某等人涉嫌非法吸收公眾存款案。經查，2016年至2019年，王某等人以實際控制的某殯葬服務公司名義，推出1年至5年期返本付息的墓地銷售模式，向社會公眾吸收資金。以1年期為例，客戶購買該公司墓地滿1年後，如願意退還墓地，公司將以購置金的8%-15%向購買人支付利息，並返還全部本金。截至案發，共吸收資金7000餘萬元，涉及參與人800餘名(60歲以上老年人佔比達80%)。 案發後，公安機關將王某等11人抓獲歸案。2024年12月，包頭市石拐區人民法院以犯非法吸收公眾存款罪對上述人員作出有罪判決。 遼寧李某等人涉嫌非法吸收公眾存款案 ——以「醫養結合」為名非法集資 2022年6月，遼寧省瀋陽市公安局依法立案偵辦李某等人涉嫌非法吸收公眾存款案。經查，2013年以來，犯罪嫌疑人李某等人註冊成立某養老產業公司，打著「醫養結合」模式幌子，以出售消費卡、內部增資擴股等方式向社會公眾吸收資金。消費卡模式為：出資人購買消費卡後，公司按照其出資金額的1.2倍對消費卡進行充值，消費卡可在公司關聯的醫院、養老院使用，兩年期滿後出資人可要求退還卡內餘額，如未產生消費將按實際出資金額的1.2倍退還，即兩年給付20%的利息。內部增資擴股模式為：公司以每股1-1.2元不等的價格出售公司上市原始股權，承諾一定時間內上市，如到期未上市則向出資人退還本金並支付利息。截至案發，共吸收資金12億元，涉及參與人5000餘名(60歲以上老年人佔比達95%)。 目前，李某等主要犯罪嫌疑人已被抓獲歸案，案件已移送檢察機關審查起訴。 江蘇任某等人涉嫌非法吸收公眾存款案 ——以投資「保健品」項目為名非法集資 2025年1月，江蘇省鎮江市公安局依法立案偵辦任某等人涉嫌非法吸收公眾存款案。經查，2023年12月以來，犯罪嫌疑人任某等人註冊成立某植物科技公司，以投資「食葉草」項目為名，對外宣稱「食葉草」為國外傳來的保健品，對老年人有獨特的保健功效，大面積種植可帶來可觀收益，並在老城區的菜市場、公交站臺、公園等場所招攬老年客戶，承諾每單投資3000元，60天後退還本金和200元收益。截至案發，共吸收資金340餘萬元，涉及參與人90餘名(60歲以上老年人佔比達80%)。 目前，任某等4名主要犯罪嫌疑人已被抓獲歸案，案件正在進一步偵辦中。 湖北廖某等人非法吸收公眾存款案 ——以銷售養老服務「預付卡」「會員卡」為名非法集資 2023年2月，湖北省鄂州市公安局依法立案偵辦廖某等人涉嫌非法吸收公眾存款案。經查，2014年以來，廖某等人以其實際控制的某養老院為名，將服務分為「體驗卡」「白銀卡」「黃金卡」「鉑金卡」「鑽石卡」「至尊卡」等六個等級，宣稱客戶向養老院交納不等金額的預定金，即可享受相應折扣的養老入住優惠和年化利率8%-11%不等的「福補」(利息)，並承諾3年後退還本金，以此為誘餌收取客戶養老服務預定金。截至案發，共吸收資金約4億元，涉及參與人3000餘名(60歲以上老年人佔比達80%)。 案發後，公安機關將廖某等57人抓獲歸案。2025年1月，鄂州市華容區人民法院以犯非法吸收公眾存款罪對上述人員作出有罪判決。 湖南龔某等人涉嫌非法吸收公眾存款案 ——以提供「康養旅遊」為名非法集資 2024年9月，湖南省益陽市公安局依法立案偵辦龔某等人涉嫌非法吸收公眾存款案。經查，2019年以來，犯罪嫌疑人龔某等人註冊成立某康旅文化集團公司，在全國多地設立分公司，在各地公園、廣場招攬中老年人遊客，組織3天2晚398元的低價旅遊，在旅遊過程中召開項目推薦會，並由業務員點對點向遊客推薦旅居項目，以18%-24%年化收益為誘餌吸引投資。截至案發，共吸收資金6億餘元，涉及參與人8000餘名(60歲以上老年人佔比達83%)。 目前，龔某等主要犯罪嫌疑人已被抓獲歸案，案件正在進一步偵辦中。 公安部經濟犯罪偵查局提示，當前養老領域非法集資犯罪多發，作案手法翻新、套路升級，極具欺騙性、迷惑性。牢記以下防騙「關鍵詞」，守護好您的錢袋子。 高額回報：承諾高於正規理財產品的利息，聲稱「零風險」「穩賺不賠」，或者通過贈送禮品、組織旅遊聚餐等方式吸引您參與。 熟人拉攏：利用親戚、朋友、鄰居、老同事等關係進行「殺熟」，利用信任降低您的防備。 「專家」站臺：邀請所謂的「專家」「名醫」「成功人士」講座或代言，製造權威假象。 眼見為「實」：組織參觀豪華的養老基地、旅遊景點，製造實力雄厚的假象，但實際為租借或虛構的場所。 溫情攻勢：銷售人員異常熱情，「叔叔阿姨」叫得親熱，提供「貼心」服務，打感情牌博取信任。 飢餓營銷：宣稱「名額有限」「限時優惠」「錯過不再有」，製造緊張氣氛催促您儘快掏錢。
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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