開漁啦！處暑至涼風起 嗨吃海鮮正當時
2025-11-28 14:48 8,753次浏览杭州8月8日電 (錢晨菲 吳怡欣)8月8日，杭州舉行打擊治理電信網絡詐騙犯罪工作情況新聞發布會。2025年1月至7月，該市電信網絡詐騙案件受理數、損失數、重大案件數同比分別下降10.1%、33.2%、68.6%，破獲案件數、抓獲犯罪嫌疑人數分別同比上升13.6%、7.3%，返還涉案資金1.94億元。 今年以來，杭州市公安機關堅持「打防治並舉，以防為主、以打為要、以治為基」總體策略，積極構建「全社會反詐」工作格局，取得明顯成效。 新聞發布會現場。杭州公安供圖 在打擊犯罪方面，杭州公安依託「專業+機制+大數據」新型警務運行模式，組建跨警種作戰單元，形成「以專業打職業、以團隊打團夥」格局。1月至7月，該市案損80萬元以上重大電詐案件破案率92%，打掉涉詐窩點43個、抓獲涉詐犯罪嫌疑人3717名，摧毀黑灰產鏈條117個。同時，聯動多行業打擊涉詐黑灰產，打處涉「兩卡」犯罪嫌疑人1729名；開展涉詐重點人員教育勸返工作，勸返率達92.14%。 預警反制工作中，杭州公安大力研發專門工作平臺，匯聚預警數據，完善勸阻策略。針對部分受害人被詐騙「洗腦」後難以勸醒的情況，聯合心理專家團隊定製個性化勸阻方案，顯著提高「喚醒率」。1月至7月，該市累計處置涉詐預警超440萬條，勸攔被騙資金超15億元，防止百萬元以上案件167起。 此外，在反詐宣傳方面，杭州公安還組織開展「全民反詐在行動」專題活動。凝聚內外合力，會同多單位開展「群體反詐」，建立反詐宣防隊伍；拓展數智宣傳，依託公安政務新媒體矩陣發布預警和反詐知識，在浙江省首創AI警察演繹的反詐短視頻；築牢聯防陣地，建立與多行業的聯防聯控機制，快速攔截被騙黃金、現金、商超充值卡券等。 下一步，杭州公安將持續深化「打防治並舉」舉措，升級警務模式，聚焦跨境電詐鏈條，強化境外協作，整治「兩卡」黑灰產，管控重點人員；加大技術投入，優化模型，聯合心理專家提升勸阻和資金攔截效果；擴大「群體反詐」覆蓋，借AI升級短視頻，深化行業聯防，完善反詐格局，守護民眾「錢袋子」。(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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