灭火宝贝2010美版提取:中国海警:再次正告菲方

来源:央视新闻 | 2024-10-13 19:20:47
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"灭火宝贝2010美版提取",案发前“庞博集团”设立在成都的“运营中心”。新华每日电讯图  花5000元“认养”一头黑猪,之后每天都有“返利”;若发展新会员,可获得新会员认养金额20%的“返利”……靠这种方式,一个名为“禾元农场”的App两年收取会员资金4亿多元。  不久前,四川省雅安市石棉县人民法院对这起新型网络传销案件公开宣判,24人因犯组织、领导传销活动罪获刑,其中传销组织头目刘某某被判处有期徒刑6年,并处罚金80万元。  记者调查发现,近年来不少不法分子打着“乡村振兴”“助农增收”等旗号,通过所谓的“认养”大搞网络传销,值得警惕。  “认养黑猪”背后是传销  2022年11月,石棉县公安局办证中心接待了一名办理港澳通行证的男子姜勇(化名)。40多岁的姜勇家在农村,没有出境或出国经历。他说通过投资“认养黑猪”项目赚了钱,有些“港股”需要去香港变现。  这引起了民警的注意。几经询问,姜勇向民警展示了手机里一个名为“禾元农场”的App。姜勇说,他通过该App“认养黑猪”获得收益:投入5000元兑换5000“认养券”认养一头黑猪,平台会按照每头猪8000“认养券”的价格分200天“返利”,即每天每头猪返40“认养券”。老会员发展新会员后,系统会按照新会员投资金额的20%对老会员“返利”。系统还会根据会员级别奖励“港股股票”。  姜勇先后“认养”了41头黑猪,共计投入20.5万元,发展了5个会员。他的“个人资产”里有总计价值49万元的“返利”,但此前只提现了8万多元,还有大量“返利”因折算成“港股股票”未能变现。  但姜勇从来没有开设过港股账户,“港股股票”从何而来?  “我们判断,这是平台为了拖延提现设置的障碍和话术。这极有可能是打着‘黑猪认养’旗号的网络传销。”石棉县公安局经侦大队大队长朱明伟说。  2023年5月6日,雅安市、石棉县两级公安机关决定成立专案组立案侦查。  办案民警发现,“禾元农场”的背后是一家名为“庞博集团”的公司。该公司主要人员曾在贵州因从事传销活动被打击过,2021年换了个“马甲”卷土重来。  传销团伙将传销市场分为华南、华北、华中、华东四大片区,又在四大片区下设立“运营中心”。两年时间里,线上线下发展会员100多个层级5万余人,成员遍及全国27个省份。共收取会员资金超4亿元,其中投入最多的超过百万元,绝大多数投资者都是在初期获得少量提现后加大投入,最终血本无归。  新型传销背后藏套路  谎称国家政策支持,大肆发展下线,想方设法规避法律风险……办案民警表示,当前传统的线下聚集式传销已逐渐销声匿迹,但一些网络传销玩起了“新套路”。  ——以“国家支持”名义,拉大旗作虎皮。该起案件中,传销团伙通过夸大公司实力,编造国家对公司开展的“黑猪认养”项目的扶持政策,吹嘘公司上市前景,并通过各种方式对会员“洗脑”。  ——夸大实体产业,骗取投资者信任。民警在侦查中发现,“禾元农场”初期并未养殖任何黑猪,后有团队人员提出,需要凭借实体养猪场提高项目可信度。于是该公司开始与养猪场签订“合作协议”,营造有“实体产业”的形象。民警前往这些养猪场调查发现,养殖规模不到1万头。但“禾元农场”的后台数据显示,认养规模已经达到上百万头。就在案发前,“庞博集团”还在东部某省与一国企大谈“合作”。  ——不断设置“门槛”,拖延提现时间。据民警介绍,“禾元农场”会员初期提现比较顺利,后期便常常遇到“平台升级”等理由不能按时提现。随着规模扩大,该团伙还将“禾元农场”从1.0版升级到2.0版,并开发出“禾元商城”等App。升级后,会员“返利”变成返“肉券”和“股票”。会员需凭“肉券”在“禾元商城”消费后才能获得提现额度。  ——想方设法规避法律风险,竭尽所能“洗白”黑产。据民警介绍,为逃避打击,传销团伙让第三方公司以“代收代付”“劳务费发放”“推广服务”等名义为其提供资金收发通道。案发前,该传销团伙还希望通过海外金融投资“洗白”传销黑产,不但被资产管理公司收取了相当数额的管理费,企图运作的境外股票也亏得“腰斩”。  2023年5月29日,专案组经周密部署,分批次收网,将31名犯罪嫌疑人缉拿归案。  警惕新型网络传销  雅安市公安局经侦支队侦查大队副大队长王龙飞说:“大量传销案件表明,大多数参与者对于所参与的活动性质心知肚明,但往往怀着侥幸心理,认为只要能拉到人头,自己的收益就有保障。企图不劳而获、盼着‘天上掉馅饼’的心理给了传销组织可乘之机。”  王龙飞特别提醒,发展下线超过3层、参与人数超过30人便构成传销,参与传销即违法,参与传销的资金也不受法律保护。  有关办案民警表示,除了“黑猪认养”,当前网络传销也可能假借养牛、养羊、养鸡等外壳进行包装,这类假借名义开展的网络传销,容易让公众对国家的乡村振兴战略产生误解,社会危害性极强。  “群众应当牢记,凡是要求交纳‘门槛费’、拉人头发展下线、承诺下线入会即‘返利’的,几乎都是传销。”王龙飞说。  四川大学法学院副教授王有粮建议,各地要对假借乡村振兴等名义开展不法活动的情况进行摸排梳理,同时加大对新型网络传销犯罪的警示力度,提高广大群众识别、防范、抵制传销的意识,形成打击传销的高压态势。

"灭火宝贝2010美版提取",转自:AI寒武纪大语言模型真的可以推理吗?LLM都是“参数匹配大师”?苹果研究员质疑LLM推理能力,称其“不堪一击”!苹果的研究员MehrdadFarajtabar等人最近发表了一篇论文,对大型语言模型(LLM)的推理能力提出了尖锐的质疑,--**--  转自:AI    大语言模型真的可以推理吗?LLM都是“参数匹配大师”?苹果研究员质疑LLM推理能力,称其“不堪一击”!  苹果的研究员MehrdadFarajtabar等人最近发表了一篇论文,对大型语言模型(LLM)的推理能力提出了尖锐的质疑,他认为,LLM的“推理”能力,其实只是复杂的模式匹配,不堪一击!  论文作者研究了包括Llama、Phi、Gemma、Mistral等开源模型,以及GPT-4o和o1系列等闭源模型。需要指出的是,在OpenAI发布GSM8K的三年里,模型的性能有了显著提升,从GPT-3(175B)的35%提升到了现在30亿参数模型的85%以上,更大的模型甚至超过了95%。但Farajtabar认为,这并不能证明LLM的推理能力真的提高了  为了测试LLM的数学推理能力的极限,Farajtabar和他的团队开发了一个名为 GSM-Symbolic 的新工具,它可以根据GSM8K测试集创建符号模板,从而能够生成大量实例并设计可控实验。他们生成了50个独特的GSM-Symbolic集合,这些集合本质上就像GSM8K示例,但具有不同的值和名称  GSM8K是“GradeSchoolMath8K”的缩写,是一个用来评估数学问题解决能力的数据集。这个数据集主要包含小学级别的数学题目(大约8,000道题目),通常用于训练和测试机器学习模型,特别是在自然语言处理领域的模型如何处理和解决数学问题  实验结果,令人大跌眼镜:  1.当前GSM8K的准确率并不可靠! 不同模型在GSM8K上的表现差异巨大,例如Llama8B的得分在70%到80%之间,Phi-3的得分在75%到90%之间,等等。对于大多数模型,在GSM-Symbolic上的平均性能低于在GSM8K上的平均性能  2.所谓的LLM推理能力不堪一击! LLM对专有名词和数字的更改非常敏感,这说明它们并没有真正理解数学概念。就像一个小学生,如果我们只是更改了数学测试题中的人名,他的分数就会下降10%吗?显然不会  3.随着问题难度的增加(M1→Symbolic→P1→P2)。引入了GSM-Symbolic的三个新变体来研究模型行为:删除一个分句(GSM-M1)、增加一个分句(GSM-P1)或增加两个分句(GSM-P2),模型的性能下降,方差上升, 这意味着模型的可靠性越来越差  4.引入GSM-NoOp后,模型性能断崖式下跌! GSM-NoOp是在GSM-Symbolic的基础上,添加了一个看似相关但不影响整体推理的子句。所有模型,包括o1模型,都表现出了显著的性能下降。这说明,即使是强大的o1模型,也无法真正理解数学问题的逻辑结构  5.即使是OpenAI的o1系列模型,也无法完全避免这些问题。 o1-preview虽然有所改进,但仍然会犯一些低级错误,例如无法理解“现在”和“去年”的区别,这可能是因为训练数据中包含了“通货膨胀”的模式,模型只是简单地模仿了这种模式  Farajtabar认为,LLM的这些表现,更好地解释是复杂的模式匹配,而不是真正的逻辑推理。 即使我们增加数据、参数和计算量,或者使用更好的训练数据,也只是得到了“更好的模式匹配器”,而不是“更好的推理器”  DennyZhou(谷歌DeepMind的LLM推理团队负责人)也参与了讨论,他指出:“这项工作的一个关键发现是:向GSM8k问题添加不相关的上下文会导致LLM无法解决这些问题,正如我们在ICML2023年的论文‘大型语言模型很容易被不相关的上下文分散注意力’中所证明的那样。提示构建的差异在我看来仍然很有趣。”  YuandongTian(MetaAI的研究科学家总监)也表达了他的观点:“核心问题是:1??凭借我们的领域知识,我们可以构建权重,使LLM在特定问题中进行良好的推理;2??然而,梯度下降可能无法学习到这样的权重;3??我们仍然依赖梯度下降,因为它为许多领域带来了魔力——如果它在其他领域变得愚蠢,我们也无能为力。”  结论总的来说,这篇论文研究结果没有在包括Llama、Phi、Gemma和Mistral等开源模型,以及最近的OpenAIGPT-4o和o1系列等领先闭源模型在内的语言模型中,找到任何形式推理的证据。他们的行为可以用复杂的模式匹配来更好地解释——如此脆弱,以至于更改名称都会使结果改变约10%!我们可以扩展数据、参数和计算量——或者为Phi-4、Llama-4、GPT-5使用更好的训练数据。但这可能只会产生“更好的模式匹配器”,而不是“更好的推理器”海量资讯、精准解读,尽在新浪财经APP

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作者:斛佳孜



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