8月12日國內成品油價格按機制不作調整
2025-10-22 01:06 2,643次浏览上海8月8日電 (記者 李姝徵)近日，一則「上海老伯街頭撿拾價值28萬元名牌包後向失主索要5萬元」的視頻引發熱議。8日，記者從上海靜安警方獲悉，該視頻實為某自媒體為博取流量而精心策劃的虛假擺拍。目前，涉案人員均已被警方依法處罰。 記者8月8日從上海靜安警方獲悉，目前，該案涉案人員均已被警方依法處罰。(上海市公安局靜安分局 供圖) 視頻中，一名女子故意將價值約28萬元的名牌女包置於南京西路商圈的一網紅打卡地，自稱要「測試市民誠信度」，還稱：「如果撿到包的當事人拾金不昧，將給予1000元獎勵。」 視頻顯示，約1小時後，一名上海老伯見無人看管，迅速「撿」走該包。當該女子上前索要時，這名老伯起初稱「包是自己買給老婆的」，隨後又向該女子索要5萬元才肯歸還。兩人討價還價後，老伯最終收取了1000元。 一石激起千層浪。該視頻迅速在多個網絡平臺傳播，大量網民給予負面評價，紛紛譴責上海老伯素質低下，還有許多「地域黑」帶節奏，對城市形象造成惡劣影響。接到許多網民私信後，靜安警方展開調查，發現該視頻實為惡意虛假擺拍，涉案自媒體為吸引流量，故意編排劇本、聘請演員、拍攝虛假視頻。 原來，涉案人員劉某某經營一家奢侈品回收店，並在多個網絡平臺開設自媒體帳號。為提升店鋪知名度、吸引網絡流量，劉某某糾集員工李某某共同策劃所謂「誠信測試」系列短視頻，以「測試撿包者能否歸還」為核心主題。他們預先編寫視頻腳本、選定拍攝地點，並通過經紀公司以400元報酬招募方某某扮演「上海老伯」，並提前拉群發布腳本。 7月7日，李某某帶領店鋪主播盛某某及方某某前往石門一路沿街廣場，按照事先擬定的腳本進行拍攝，並將剪輯後的視頻發布到多個自媒體帳號。 目前，違法行為人劉某某、李某某因虛構事實擾亂公共秩序被靜安警方依法行政拘留，盛某某、方某某被依法予以行政處罰。(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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