女子身陷「百萬保障」騙局，30萬元險被轉走！警方提示
2026-02-23 03:31 9,596次浏览8月7日以來，甘肅省蘭州市榆中縣遭遇強降雨引發山洪災害，導致多個鄉鎮受災。在山洪災害來臨前，馬坡鄉上莊村黨支部書記陳萬凱時刻關注雨情，及時發出預警，和村幹部們一起對地質災害隱患點和河道邊的群眾連夜進行轉移安置，全村466戶、1712人在此次山洪災害中無一人傷亡。記者見到陳萬凱時，他正在上莊村村委會旁邊的受災群眾安置點，帶領村幹部們搬運救災物資。8月9日開始，從榆中縣城通往上莊村的道路被陸續打通，大量救災物資源源不斷被送到了這個安置點，他們要及時進行物資清點、搬運、入庫、分發等各項工作。馬坡鄉上莊村黨支部書記 陳萬凱：第一個是現在讓社長們摸排各社的受災情況。現在房子損毀情況是已經清楚了，地衝毀了那麼多，現在讓摸排。第二個就是這個安置點，現在這個安置點整個交給我了，就負責他們吃上、喝上、晚上住下。上莊村坐落在大山中，共有12個社，全村466戶村民。陳萬凱告訴記者，根據防汛要求，從8月7日下午開始，他和其他村幹部們就在村委會值班，時刻關注雨情。當晚7點多，榆中縣氣象部門升級發布暴雨紅色預警信號，讓陳萬凱警覺起來。馬坡鄉上莊村黨支部書記 陳萬凱：我是慌呀，慌得我就出來一直在這裡轉著，轉著我就看見變壓器上冒開火了，想看一下變壓器咋回事，結果到那一看，水那麼大。陳萬凱立刻在村裡的微信群裡發出轉移避險信息，要求村幹部們分頭帶領居住在地質災害隱患點和河道邊的村民，立即轉移到半山腰的村民廣場上。考慮到一社和二社還有一些行動不便的老人，他又冒著大雨帶領值班的村幹部趕到了山腳下。馬坡鄉上莊村村民 丁述金：我們是老兩口。我想轉移卻不敢走，聽著那個聲音響得轟隆隆轟隆隆的，聲音大得很，不敢出去了。他們就把我們喊著叫上，一把拉上就出來了。晚上9點多，陳萬凱在清點人員時發現，位於地質災害點的張娟一家還沒有消息。於是，他又帶著已趕到村裡的兩名救援人員來到張娟家，把她們一家三口從被洪水圍困的房子裡轉移出來。但就在大家準備撤離的時候，洪水突然暴漲，走在最後的陳萬凱一下子被打倒在水裡，幸虧他抓住了身邊的一棵白楊樹，才沒有被洪水衝走。馬坡鄉上莊村黨支部書記 陳萬凱：救援人員就一下扔過來一根繩子，救援繩我一把就抓住了，抓住以後我就往前走了有兩步就有一棵樹，這麼粗，就抱住了。抱住樹之後，它那個水就從我身上猛灌，那會突然感覺就沒勁了，往樹上爬也爬不上去。衝了有兩分多鐘、三分鐘水突然就又小了，然後我趕緊爬上去。到第二天早上我去看爬過的那棵樹，還有那牆，那場景全都找不見在哪了。從洪水中脫困，陳萬凱來不及後怕，又趕回了村委會，打電話、發信息，讓所有社長進一步報告村民的安全情況。當晚10點40分左右，在4個地質災害隱患點的135戶，730人全部被轉移到安全區域。轉移出來後，在道路沒有搶通、救災物資緊缺的時候，陳萬凱和村幹部們想方設法從全村籌集方便麵和礦泉水，保障了受災群眾的基本生活。8月9日，包括上莊村在內的所有重災村的應急道路被全部打通，通信基本恢復，這個安置點的救援物資也越來越多。昨晚（8月10日）8點，從榆中縣城通往上莊村的道路被全部打通，安置點和村委會也恢復用電。馬坡鄉上莊村黨支部書記 陳萬凱：今晚我就放心了，我就可以好好休息一下睡一覺了。作為一個黨支部書記，包括我們村所有的黨員幹部，幹這些活都一個目標，就是為了對得起自己黨員的身份，對得起自己入黨的時候發的誓言，全心全意為人民服務。
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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