第十屆庫布其國際沙漠論壇將於9月16日在內蒙古舉辦
2026-01-28 17:17 6,846次浏览太原8月8日電 (記者 楊傑英)當前正值升學季、招生季，為幫助廣大家長和考生提高警惕，山西省消協8日發布消費警示，謹防升學招生陷阱，守護自身合法權益。 當前，部分教育培訓機構、中介機構及不法分子瞄準家長和學生的「升學焦慮」，通過虛假宣傳、違規承諾、非法斂財等手段設置「招生陷阱」，嚴重侵害消費者權益，甚至影響了考生未來前途。山西省消協提示，請消費者務必注意防範。 虛假宣傳「保錄」「包過」。部分機構或個人宣稱「內部指標」「計劃外名額」「低分上名校」「交錢就能上公辦、重點學校」，甚至偽造文件、公章，謊稱與高校或招生部門有「特殊關係」，承諾「100%錄取」「不過退款」。實際上，正規高校招生均嚴格執行國家政策，無「內部指標」一說，更不可能「花錢買名額」。 混淆學歷與非學歷教育。一些機構故意模糊「全日制學歷」與「非學歷培訓」(如自考助學、成人教育、網絡教育等)的區別，以「包拿學歷」「等同統招」為噱頭，吸引考生報名高價培訓班，最終獲得的僅是非學歷證書或無效文憑，無法享受統招生待遇(如就業、考公、考研等)。 違規收取「中介費」「服務費」。不法分子以「幫辦入學」「代辦手續」為名，向家長收取高額「諮詢費」「渠道費」「打點費」，甚至要求提前支付全款，並承諾「不成功全額退款」。但一旦收款，便以「政策變動」「名額緊張」等藉口拖延，甚至失聯跑路。 仿冒官方渠道詐騙。不法分子通過偽造教育部門官網信息、高校招生辦電話、簡訊，或冒充「招生辦老師」「高校老師」，以「繳納保證金」「錄取確認費」「學籍註冊費」等名義誘導轉帳；或通過社交平臺發布虛假招生連結，誘導填寫個人信息(如身份證號、銀行卡號)，實施盜刷或詐騙。 廣大消費者要牢記「四不」原則，不輕信「口頭承諾」；不盲目支付高額費用；不通過非官方渠道報名；不輕易洩露個人信息。如已遭遇招生詐騙或疑似陷阱，應第一時間保留證據(如聊天記錄、轉帳憑證、合同、宣傳資料等)，並通過以下途徑依法維權：向教育部門舉報：撥打當地教育行政部門(如省教育廳、市教委)監督電話，或通過「全國中小學生校外培訓機構管理服務平臺」投訴；向公安機關報案：若涉及詐騙(如收錢後失聯、偽造文件等)，立即撥打110或到轄區派出所報案；向消費者組織求助：通過12315平臺或當地消費者協會(消委會)投訴，主張退費及賠償；法律途徑維權：保留合同、付款記錄等證據，向法院提起民事訴訟，要求返還費用並賠償損失。 山西省消協提示，升學是人生大事，請家長和考生保持理性，通過正規渠道獲取信息，切勿因「焦慮」輕信「捷徑」。(完)
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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