A股併購重組活躍 產業整合趨勢增強
2025-12-29 03:12 3,361次浏览「麻煩各位家長交一下 學習資料、練習題試卷等 費用共495元整……」 …… 又有騙子混入班級群 近日 某學校剛組建的新生家長群 卻混進了騙子 冒充老師發布收費通知 及收款二維碼 致使9名家長被騙共4000餘元 五類詐騙陷阱高發 2025年7月至8月錄取季期間 以下詐騙陷阱 請務必警惕 1 虛假通知，催繳費用 陷阱手法：收到看似正式的「錄取通知書」簡訊或郵件，要求點擊連結查詢詳情或支付「錄取確認費」。 2 謊稱可內部操作，花錢補錄 陷阱手法：接到電話或信息，自稱「招生辦老師」「內部人員」或「有特殊關係」，聲稱可以「破格補錄」「點招錄取」或「調劑到更好專業」，但需支付高額「疏通費」。 3 偽造信息，惡意謠言 謠言手法：不法分子編造傳播「XX高校錄取分數線大幅下降」「XX專業爆冷無人報」「某考生被頂替」等不實信息，製造恐慌或誤導志願填報。 4 助學貸款/助學金？ 陷阱手法：冒充教育部門、學校工作人員，以發放「助學金」「教育補貼」或「助學貸款」為由，要求學生提供銀行卡號、密碼、簡訊驗證碼，或要求先繳納「手續費」「保證金」。 5 釣魚連結陷阱 詐騙手法：簡訊附帶「錄取查詢連結」，誘導填寫身份證、銀行卡信息，盜刷資金。 防範詐騙 記住「四要、四不要」 四要 要官方查詢 錄取狀態通過省教育考試院官網/官方App、報考院校招生網查詢。 通知書物流狀態通過中國郵政EMS官方渠道查詢。 要仔細核對 收到紙質通知書後，認真核對學校名稱、專業、個人信息(姓名、考生號)是否與官方查詢結果一致，查看印章(學校公章、校長籤名)是否清晰有效。 要官方渠道繳費 如需繳納學費、住宿費等，務必按照錄取通知書內附的官方指南，通過學校指定的官方財務平臺或對公帳戶。 要主動核實 對任何來源不明的錄取信息、收費要求、助學通知，第一時間主動撥打高校招生辦公室、學生資助管理中心或省教育考試院公布的官方電話進行核實確認。 四不要 不要點 不點擊任何簡訊、郵件、社交軟體中來源不明的連結或二維碼。 不要信 不相信任何「內部指標」「花錢補錄」「提前繳費鎖定學位」等說辭。 不要給 不向任何陌生人透露個人身份證號、考生號、銀行卡號、密碼及簡訊驗證碼。 不轉帳 不向任何不明身份的帳戶或個人轉帳匯款。 監製丨唐怡 製片人丨劉博 編輯丨邱婧
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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