“悬赏寻找救命恩人”系摆拍,对无底线博流量必须露头就打
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近日,账号“宋*霏”发布“悬赏寻找救命恩人”系列视频引发关注。据媒体报道,当地有关部门表示多处内容与事实不符。该账号虚构摆拍行为违反《抖音社区自律公约》,已处置禁言,清除因违规内容增长的粉丝。 “宋*霏”发布的“连续剧式”视频均未标注“剧情演绎”等相关字眼,还声明了拍摄时间和拍摄地点。但是视频的情节又过于曲折和离奇,被不少网友质疑是剧本炒作。经过多方核实,最终证实视频中的多处内容存在造假。 此事被媒体曝光后,众多网友纷纷拍手称快。但是,冷静下来想一想,我们已经数不清这是第几个被查处的“虚假摆拍视频”案例了。真相大白固然是好事,但一次又一次,这类以假乱真的短视频,你方唱罢我登场,为何总有人“前赴后继”?问题的症结在哪里?该如何刹住这股歪风? 虚假卖惨哭穷、编造家庭矛盾、演绎感情纠纷……这些年来,各种摆拍短视频的套路层出不穷。如今的“悬赏寻找救命恩人”又为其增添了一种新类型。其实,不管类型怎么变,它们的共通点是不变的,那就是尽可能极端,尽可能调动大众情绪,情绪意味着关注,关注意味着流量。 人们为什么特别痛恨此类摆拍短视频?因为,不管是从前的“卖惨”还是现在的“报恩”,都是在利用舆论场中的善意和爱心。当我们一再被虚假短视频愚弄,“不相信”就可能成为很多人下意识的反应。由此带来的后果就是,当真正的暖心或求助视频出现时,网友们也会迟疑和犹豫,造成“狼来了”现象,不仅会让真正需要被关注的内容传播失灵,也不利于构建团结互助的社会氛围。 今年7月29日,中央网信办启动为期2个月的“清朗·整治‘自媒体’发布不实信息”专项行动,其中重点整治的突出问题,就包括“多种手段歪曲事实”“恶意蹭炒误导公众”。所谓的摆拍视频,实质就是通过虚假、歪曲事实来收割流量,理应予以严厉打击。 还应注意到,伴随着AI生成技术的普及,低成本伪造图片和视频等变得更容易了,这也意味着,今后的“摆拍短视频”还可能出现更多变种。如果任由此类现象不断蔓延,就有可能放大虚假与负面信息的生成效率,迅速对互联网空间形成倒灌。 因此,针对摆拍视频,各大互联网平台应积极配合中央网信办的专项行动,在算法推荐与审核机制中承担更多责任,不能放任“虚假戏剧性”成为流量的捷径。从报道内容看,账号名为“宋*霏”的网友在某短视频平台发布视频称“悬赏20万元寻找救命恩人”,粉丝数一度达到21.2万,多个视频获得数万点赞。 正因为总有人能从“摆拍”中尝到甜头,才让此类现象难以被彻底遏制。平台应当进一步强化技术能力的把关,从源头上减少虚假内容的滋生。比如,既然“宋*霏”的视频内容本来就存疑,就应该果断对其限流、审查,而不是等到负面影响扩大后才采取行动。 还要看到的是,广大网友的积极抵制同样是杜绝摆拍视频的有效途径。对虚假短视频要擦亮眼,更要自觉抵制。这一次“宋*霏”发布的视频正是被网友发现不妥后,才有了之后的投诉和查实。所以,作为用户,我们既是内容观看者,也可以是核查员。 对虚假摆拍视频,必须露头就打,绝不姑息。全社会也应形成合力,让网络空间少些虚假的喧嚣,多些真实的力量。 特约评论员 金宇 上游评论投稿邮箱:sypl2020@163.com返回搜狐,查看更多
北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)
天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)
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秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)
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中国大模型,首登Nature封面。 9月17日,在最新😍一期的国际权威期刊Nature(自然)中,DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成,梁文锋担任通讯作者,首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面,也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究,标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道:“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审,这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来,技术发布、性能榜单层出不穷,但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破,但其核心技术多以技术报告形式发布,未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀,历经半年,8位外部专家参与了同行评审,DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表,完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能,更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询,这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此,Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价,在其社论中评价道:“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审,这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一,他强调:“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范,我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解,DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动,全文64页,🙌不仅首次披露了R1的训练成本,而且透露了更多模型训练的技术细🎉节,包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应,😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程,并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中,在训练成本方面,R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU,分别训练了198个小时和8💯0个小时,以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算,R1的😂总训练成本为29.4万美元(约合人民币209万元)。不到30👏万美元的训练成本,与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比,可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑,DeepSeek介绍,其使用的数据全部来自互联网,虽😂然可能包含GPT-4生成的结果,但并非有意而为之,更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”,简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果,作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时,O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据,但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来,D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范,但过去数月,外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注,相关传言一直不断。不过,R2🙄的发布时间一再推迟,外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是,今年8月21日,D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1,称其为“迈🎉向Agent(智能体)时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩,V3.1主要包含三大变化:一是采用混合推理架构,一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式;二是具有更高的思考效率,能在更短🤩时间内给出答案;三是具有更强的智能体能力,通过后训练优化,新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3,V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于,DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度,而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片,助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出,DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性,通过降低算力精度,使国产ASIC芯片能在成熟💯制程(12-28nm)上接近先进制程英伟达GPU的算力精度,🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度,让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式,“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式,未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势,通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升,国产算力芯片将迎来变革。 责编:😉万健祎 校对:王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容,未经书面授权,任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理,微信ID:SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐,查看更多
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