德國7月破產企業數量同比增長19.2%
2025-12-10 18:11 4,419次浏览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，致使多名家長受騙！ 8月上旬正值中學新生錄取報到高峰期，反詐中心通報一起最新發案，提醒學校及老師組建新生家長群時務必進行身份核驗，不在群內收取錢款並做好防範提示，家長對群內收費信息也應謹慎甄別。 班級群未設置身份驗證 9名家長被騙共4000餘元 近日，北京一所中學近日完成新生錄取工作後，為了方便家長溝通信息，建立了兩個高一新生家長QQ群，並將QQ群二維碼列印在新生入學手冊上，和錄取通知書一起通過快遞發送給新生家長，家長們只要掃描二維碼就能入群。 沒承想，騙子也混入群內，冒充「群主」老師發送交費通知：「麻煩各位家長交一下季度學習資料、練習題試卷等資料費490元、複印費5元，合計共495元整。各位家長掃碼進行繳費並備註好學生名字，方便核對登記，謝謝各位家長配合……」緊接著還發布了支付二維碼，並@群內成員，要求儘快交費。 由於是學校建立的新生家長群，「老師」通知交費的數額也不多，還「貼心」地讓家長交費時備註好學生姓名，交費後截圖接龍便於登記，家長們便信以為真。短短40多分鐘內，共有9名家長掃碼交費，共計4000餘元。另一名「老師」還將交費的家長拉進小群。 群內有家長起了疑心，向學校老師核實。真正的群主老師立即在群內發布消息，告知家長有人冒充老師騙錢並封禁發言，將騙子「踢」出群，緊接著向學校報告並報警。 民警經初步詢問調查發現，這個200多人的新生家長群，未設置管理員審核後加入的權限，騙子在夜間趁人不注意混入群內，之後冒充老師發布交費信息。如果不是發現及時，騙子還可以在小群中繼續詐騙上當的家長。 警方提示 嚴禁在群內發布任何收費信息 「7月底至8月初正值中學新生錄取報到的高峰期，騙子就是利用新生家長對學校、老師的信任及對學校工作的不了解，混進群內實施詐騙。」 反詐民警提示，學校在組建新生家長群時，務必嚴格設置入群審核機制，確保群成員身份真實可靠。同時，要明確群內溝通規範，嚴禁在群內發布任何收費信息，所有涉及費用的事宜要通過校園官網、官方公眾號、線下通知等方式發布，並主動向家長說明收費項目、標準及繳費途徑，引導家長通過學校對公帳戶繳費。 家長們也要提高警惕，加入群後，可先與班主任或學校確認群內管理人員身份，對群內發布的收費、轉帳等信息保持高度警惕，切勿輕易掃描不明二維碼或點擊陌生連結。遇到疑問時，務必通過官方聯繫方式向學校核實，不要直接在群內詢問陌生「管理員」或「老師」，避免被騙子誤導。 一旦發現疑似詐騙行為，要第一時間向學校反映並報警，留存好相關聊天記錄、轉帳憑證等證據，配合警方調查處理。 (央視新聞客戶端綜合平安北京)
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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