從武漢到彼爾姆：87年，一封家書，三代人的心願
2025-12-22 19:15 2,375次浏览宣稱幫助退款，實則威逼商家、偽造證明，甚至買賣個人信息、從事詐騙 花「小錢」保「大錢」？「職業代退」背後套路重重 律師表示，平臺、商家應進一步完善退款規則，消費者應謹慎辨別依法維權 本報訊 (記者張千)「提前預訂了當地酒店，後因行程變更無法按時入住，訂單不能取消，又不想白白損失上千元。」近日，來自北京的陳先生本計劃前往海南三亞旅遊，但未能成行，為了降低經濟損失，他在二手交易平臺上掛出轉讓信息，「沒想到的是，第一個聯繫我的不是想要入住酒店的遊客，而是聲稱可以幫我退款的人」。 陳先生向記者透露，對方表示，只需200元服務費，同時提供個人信息及訂單詳情，便可幫他取消訂單。而對於代退款方式，對方表示不便告知。 根據陳先生提供的線索，記者調查發現，二手交易平臺上存在不少聲稱能夠有償取消預訂的服務連結，標價多在上百元。除了酒店、機票，代退服務的業務還涵蓋遊戲充值、話費充值、保險保單、教育培訓、婚姻介紹、醫療美容、舞蹈健身等各領域，甚至形成了職業代退「黑灰產」。一些離奇的服務內容讓消費者直呼「這都能退」？ 記者了解到，這類服務的退款金額通常在數百元至上萬元不等。一些賣家明確表示只接大單，有的還要求按照退款金額的一定比例支付服務費。不過，消費者寄希望於花「小錢」保「大錢」，結果卻未必如願。 以代退酒店訂單為例，記者聯繫多位酒店和旅遊行業人士，他們均表示「不靠譜」「不建議」。某在線旅行平臺工作人員向記者介紹，代退的套路通常是反覆致電酒店，通過軟硬兼施的方式強迫退款，還有一些偽造證明騙取退款，但不見得能成功。 對消費者而言，選擇代退還可能面臨各類風險。「代退往往要向賣家提供姓名、手機號、銀行卡號等個人信息，這給了不法分子以買賣個人信息的可乘之機。」北京德恆律師事務所律師鄧煦說。 更有甚者，一些消費者因為代退遭遇五花八門的詐騙陷阱。有的因為提供了個人信息被冒名借貸、套現；有的被要求「充值返現」，先充錢才能退錢……而提供代退服務的多為個人或非法機構，一旦發生糾紛，很難維權。 有關部門曾多次就代退款發布相關風險提醒。以代理退保為例，多地銀保監局表示，一些不法分子聲稱可幫助全額退保，以維權之名行非法牟利、詐騙之實，提醒廣大消費者理性消費，依法維權。 對於避免不法代退擾亂市場秩序，鄧煦建議，一方面，二手交易平臺應該承擔起主體責任，加強對相關違法信息的審核力度，監測異常交易行為；另一方面，有關平臺、商家也應進一步完善退款規則，合理合法處理退款要求。 「消費者應謹慎對待代退信息，切莫輕信，避免因小失大。」鄧煦提醒，消費者應通過官方渠道協商退款，協商不成可向消協投訴或通過訴訟等方式解決。 《工人日報》(2025年08月11日 04版)
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)
免责声明：本文内容与数据仅供参考，不构成投资建议，使用前请核实。据此操作，风险自担。
魅影直播
「活动」首次登录送新手大礼包
- 软件大小: 768.28MB
- 最后更新: 2025-12-22 19:15
- 最新版本: v18.14.3.3
- 文件格式: apk
- 应用分类:ios-Android 97播播
- 使用语言: 中文
- : 需要联网
- 系统要求: 2.97以上
客服热线：136-2648-6918
97播播类似软件
猜你喜欢
81423
32
65971
41
2025-12-22 19:15
36914
27
2025-12-22 19:15
13642
29
2025-12-22 19:15
64753
37
2025-12-22 19:15
18742
56
2025-12-22 19:15
82659
19
2025-12-22 19:15
56312
38
2025-12-22 19:15
58694
46
2025-12-22 19:15
19243
39
2025-12-22 19:15
18564
19
2025-12-22 19:15
23568
41
2025-12-22 19:15
27158
31
74319
74
81
93
34
36
57934
62
65723
28
61932
17
68