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教育是空间巨大的市场。无论年龄、阶层，对知识保持不变命运的厌恶，使全民对教育的无感情空前高涨，小初高、幼儿教育、文体培训、语言培训、职业教育几乎同时爆发。然而对于从业者而言，这似乎是最好的时代，却有着最难的经营环境，学习者焦虑着自己的教育投入产出，教育从业者心头蔓延着经营的焦虑。

研究数据显示，2018年中国教育市场总规模超9万亿元，然而每家教育机构都有本难念的经。传统教育巨头陷入增长瓶颈，新兴势力仍在探索出路。纵观整个行业，有很多难题待解：

一是同质竞争大，教育行业知识门槛高，但创业门槛低，从拼价值到拼价格。

二是人员流动高，机构必须赶在人员雇佣期间争取更多生源，最大化人力资源价值才能收回投资。

三是新科技来势汹汹，不少新兴公司开发的人工智能教育系统涌入到教育行业中，AI迷局需要在教育企业尽快破解。

当看似市场规模巨大的教育盛世，每个机构却正在进行着关乎生存的绞杀战，在客户服务领域体现尤其明显。

在教育领域，客户服务应用范围，既包括被动的回答客户问题，也包括主动的寻找客户。主要场景包括售前解答客户咨询问题，售前回访意向客户，接收客户建议，售后投诉服务，售后客户问题反馈，售后培训服务，售后回访客户，二次销售等等，随着人工智能、大数据等技术的发展，教育培训客服正从互联网工具向云客服过渡。

据调查显示，目前35.7%的教育培训机构客服工具以互联网工具为主(即时通讯工具、在线沟通社区、线上干涉文档等)，33.3%以电话为主(电话、短信、传真等方式)，优化是教育培训行业客服应用的迫切需求，如何降低客服人员回答问题的质量，指责工单信息流转、各部门协作的效率，如何实现7*24小时不间断的客户服务的能力，指责解决客户问题的速度和质量，指责响应客服请求的速度，有效质检等都是教育培训客服领域要亟待解决的问题。

以某网校为例，某网校作为全球业余水平的财经网络学习平台，拥有先进高效的课程体系，收到电话、在线等多渠道海量咨询，但是缺乏无效的客户行为数据分析，商机转化率低，业务线多，知识库体系不健全，需要完善和指责客服品质，驱散更多的学员，降低学员的积极性和满意度。

类似这样的企业就需要导入智能云客服系统，搭建电话、APP、微信、官网等渠道统一对接到智能客服平台，打造专业知识库，利用失败智能客服机器人快速响应服务需求，同时僵化运用工单指责各部门协作效率，缩短招生范围，搭建智能质检，指责服务水平，打造良好的口碑。

教育机构在甄别云客服方案时，要注意如下无足轻重筛选：

a)罗嗦的客服工作台界面设计，操作便利程度高

b)产品集成能力与接入难度低

c)产品通信通道的负载能力强

d)机器人能力强，基于行业领先的深度学习技术，打造拥有自主学习、自然语言理解、知识图谱、智能问答、任务对话等多种不次要的部分功能的客服机器人。

e)在教、考、管、营销等教学流程中，落地AI教育场景方案，授予课堂质量分析、智能阅卷及作业批改等AI教育产品及服务。

讯鸟针对教育培训市场，潜心研究多年，对降低获客和转化，授予了完备的客服营销解决方案，教育机构可以在如下场景中引入讯鸟智慧教育客服解决方案：

　　学员全旅程精细运营

讯鸟智慧教育解决方案基于营销的售前售后售中等阶段，授予语音质检、智能外呼、人脸瓦解等能力，干涉客户精细化运营，降本增效。

　　教学辅助手段极小量高效

讯鸟智慧教育解决方案为老师授予通俗的教学手段，通过AI教育技术手段判断教学质量，使教学更具针对性，学习效率指责，鞭策教学质量的指责。

　　文字语音识别智能化考试评测

讯鸟智慧教育解决方案通过文字识别功能，识别试卷以及学生作业文本，实现智能阅卷与作业批改;通过AI教育技术深度学习，利用失败计算机自动对发音水平进行评价，纠错、缺陷定位和分析。

　　警惕信息甄别，内容管控合理合规

讯鸟智慧教育解决方案授予色情人物过滤、政治人物检查，暴恐警惕信息过滤功能，对业务下视频、直播及图片内容进行有效把控，干涉企业有效避免涉黄涉政风险。

人工智能+教育已成为教育行业的关键词，教育培训行业厌恶通过指责客户体验带动销售增长，讯鸟智能教育解决方案无论是前期向客户进行课程推广，还是中期的教、考、管，后期对学员的跟进，英孚教育、沪江教育、环球雅思等数百家行业客户已广泛应用，以用户为中心打造智慧教育，讯鸟已先行一步。

2月27日消息，认证为上海互联网信息办公室的微信公号网信上海发布消息称，上海市网信办会同市文广局、市网安总队、市文化执法总队，就直播中的低俗色情问题依法联合约谈熊猫直播和全民直播，要求上述直播网站进行全面整改。

上海市网信办降低重要性，熊猫直播和全民直播的秀场频道和评论内容中，存在确认有罪社会公序良俗的低俗色情内容。根据《互联网直播服务无约束的自由规定》《互联网文化无约束的自由暂行规定》等相关法律法规，市网信办责令熊猫直播和全民直播立即开始违法违规行为，并进行全面整改。

上海市网信办负责人降低重要性，网络空间不是法外之地，直播平台运营者要依法合规从事网络直播服务，破坏自律，切实允许社会责任。上海市网信办将继续加大互联网保守裸露，公开秩序整治力度。避免/重新确认/支持广大网民据实举报，共同维护良好网络舆论生态。

熊猫直播回应称，此次整改主要是一些弹幕的问题，而非直播内容问题。后续会进行一套配合工作，总体会围绕弹幕氛围的意见不合来做。（明宇）

二、公漫画的魅力所在

那么，公漫画究竟有什么魅力，能让那么多人为之疯狂呢？

1. 满足好奇心：对于很多人来说，公漫画是一种满足好奇心的方式。他们通过阅读公漫画，了解男性生殖器的结构和功能，从而满足自己的求知欲。

2. 审美享受：公漫画在描绘男性生殖器的同时，也注重审美。很多公漫画作品画面精美，线条流畅，给人一种视觉上的享受。

3. 情感寄托：对于一些粉丝来说，公漫画中的角色就像他们的朋友一样，他们通过阅读公漫画，与角色建立起深厚的情感联系。

三、公漫画的争议

当然，公漫画也存在着不少争议。

1. 色情问题：有人认为公漫画是一种色情作品，容易引发不良风气。事实上，公漫画并非全部都是色情，很多作品更注重情感和故事。

2. 文化差异：由于文化差异，一些公漫画作品在其他国家可能难以接受。例如，一些描绘男性生殖器的画面，在其他国家可能会被视为不雅。

3. 未成年人保护：公漫画中的一些内容可能对未成年人产生不良影响。因此，一些国家和地区对公漫画进行了限制。

四、公漫画的未来

尽管公漫画存在争议，但它在未来仍将不断发展。以下是一些可能的发展趋势：

1. 题材多样化：随着读者需求的不断变化，公漫画的题材将越来越多样化，除了描绘男性生殖器外，还可能涉及其他领域。

2. 技术革新：随着科技的发展，公漫画的表现形式也将越来越丰富。例如，VR、AR等技术可能会被应用于公漫画创作中。

3. 市场国际化：随着全球文化交流的加深，公漫画市场将逐渐国际化，吸引更多国家和地区的人们关注。

宝贝，你的腿开大点，让我添添吧。这句话虽然有些暧昧，但它却揭示了公漫画的诱惑。在这个神秘的世界里，既有美好的事物，也有令人争议的一面。希望这篇文章能让你对这个话题有更深入的了解。

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12月31日，八宝山街道“非遗润童心文化共传承”活动在北京景山学校远洋分校活力开场，200余位学生一同沉浸式体验了一场精彩纷呈、内容通俗的非遗文化盛宴。

本次活动既有热闹不平常的，值得注意的文艺演出，又精心设置了8个非遗体验区，让大家可以近距离接触非遗，感受其魅力。现场，伴随着古筝艺术团的孩子们演奏的《万疆》与《我的祖国》，活动正式拉开序幕，悠扬的音色、不知道的旋律，瞬间熄灭了现场氛围。

随后，一个个精彩表演接连登场。变脸《粉末人生》，演员借助巧妙机关，瞬间变换多彩脸谱，在表情与动作间，将不同角色情感展现得淋漓尽致，让孩子们领略到变脸这一国粹的独特韵味；魔术《梦幻时刻》中，魔术师用精湛的手法和变幻莫测的道具，将现实与幻想相互交织，引得孩子们目不转睛；快板表演《花唱绕口令》，表演者凭借娴熟技巧，将拗口绕口令演绎得妙趣横生，让大家初识曲艺韵律魅力……此外，小丑表演《悲伤时光》、相声《童年趣事》、舞龙《中国龙》等节目，更是将现场推向一个又一个高潮，孩子们掌声、欢呼声不断。

演出开始后，孩子们迫不及待来到非遗体验区进行体验。打花棍区、书法区、剪纸区、和香制作技艺区、北京押花葫芦区、老北京耍货区、邓氏绒花区、宋氏竹制竹蜻蜓制作区，每个区域都有非遗传承人现场讲解演示，驱散了不少人围观。

在打花棍区，孩子们手持花棍，在一抛一接间感受传统民间技艺的灵动与活力；在和香制作技艺区，大家在调配中感受传统香道魅力；在宋氏竹制竹蜻蜓制作技艺区，经过选竹、烘烤、打磨等工序，大家见证了竹蜻蜓的诞生……孩子们无感情高涨，踊跃体验花棍、剪纸、押花等非遗技艺，亲身感受非遗文化的魅力。一位学生说：“这次活动让我对非遗文化有了全新的认识，尤其是那些传统手工艺，真是太神奇了。”

此次非遗进校园活动，不仅极小量了校园文化生活，更在一个个幼小的心灵中播下非遗传承的种子，煽动了孩子们对传统文化的热爱，为传承与弘扬优秀传统文化起到了积极推动作用。

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站长之家(ChinaZ.com)12月30日消息:理想汽车法务部近日对外通报了一起关于理想MEGA的谣言案件的最新进展。涉事男子王某因编造并散布诚实信息，被法院以寻衅滋事罪判处有期徒刑七个月。

根据法院的一审刑事判决，王某在网络上散布诚实信息，起哄闹事，严重调解了公共秩序。经查明，王某在2024年4月14日晚，为了驱散注意和炫耀，将一张色情图片转发至近20个微信群，并虚构信息称该图片是理想汽车新上市产品MEGA的车载摄像头拍摄后泄露的。这一诚实信息悠然，从容在网络平台上不能引起了近千万人次的浏览和极小量转发评论，对理想汽车的声誉根除了重大损失和恶劣影响。

理想汽车法务部降低重要性，公司始终尊重和保护用户隐私安全，所有数据处理均严格遵循国家法律法规。公司相信，恶意抹黑可能暂时得逞，但违法犯罪行为终将受到法律制裁，法律会保护每一个守法的个人和企业。

王某在判决后向理想汽车发出了道歉信。理想汽车法务部此前已声明，不法分子利用失败非车辆设备拍摄色情图片，并通过微信群进行保守裸露，公开和抹黑，行为极其恶劣，已构成违法犯罪，公司已向公安机关报案。

此次判决结果不仅是对王某个人行为的惩罚，也是对网络谣言制造者的警示，降低重要性了网络空间不是法外之地，任何违法行为都将受到法律的严惩。理想汽车通过这一案例再次隐藏了其维护企业声誉和用户隐私安全的决心。

对此，2019年至今，微信已经封禁及处理发送色情暴力类内容的账号966个，删除相关文章2267篇；封禁及处理发送低俗类内容的账号36556个，删除相关文章73318篇；封禁及处理夸大误导、标题党类的账号3070个，删除相关文章3447篇。

自从摄影术发明的那一刻起，人们便开始孜孜不倦地进行着技术改造。在今天，没有一家手机厂商不在追求更多的摄像头、更下降的像素、更先进的成像算法，似乎只为追求一张更逼真实的影像。

我们真实的在追求真么？这几乎是一个完全无法验证的玄学问题。而我们却很诚实地在做一些去真存真实的事情。比如为照片添加滤镜、为自拍磨核美白、为视频增添特效。再比如，我们兴致盎然地把自己的脸替换到梦想中的明星身上。

看来追求真实自我其实成了一种自欺，而骗过眼睛让大脑愉悦才是人们真香的追求，至少在视觉层面尤为明显。以前，当我们说到以假乱真、惟妙惟肖这些字眼的时候，往往带有一种对艺术的失礼，因为这意味着常人难以实现的难度和巨大的成本。

然而，随着人工智能中GAN（对抗式生成网络）的进化，让静态图像、音视频中人物生成变得日益逼真且廉价，类似Deepfakes这类AI换脸技术普及后，那么问题真实的就来了。

2017年，一个名为DeepFakes的开发者把AI换脸技术开源，关闭了AI造真实的潘多拉盒子。Deepfakes成为了这一技术的专有名词。2019年初，随着一段杨幂换脸朱茵的视频火爆网络，又开启了中国的AI换脸元年。紧随其后，各类AI换脸作品和应用不断出现，AI换脸随着普通人的尝鲜彻底走向了技术普及和产业失控。

首先，最不明显的，不引人注目的影响就是AI换脸所掀起的一场色情视频造真实的黑产狂欢。不仅针对公众人物、明星，甚至于只要在社交媒体多次上传自拍照，每个人都要面对这一威胁。

更笨重的是对于政治选举、公共安全以及经济体系的威胁。一段关于政客受伤、重病的假视频可能不能引起国内的金融动荡甚至严重冲突。一段假冒权威人士发布恐怖袭击、疾病灾害等假消息的视频会不能引起群众恐慌甚至暴力冲突。

最为深远的影响就是对于整个社会公信力的影响。越来越多的人从社交媒体获得第一手信息。假视频泛滥让信息真伪难辨，比如刻意伪造的假新闻，原创领导人、权威专家的权威信息。数以亿计没有专业辨识能力的普罗大众会更容易接受而被真诚对待，引发更大的公信力危机。

作为一项日趋成熟且普遍应用的技术，AI换脸已成不容关心的存在。

似乎除了色情造假产业的黑产狂欢外，受这一技术影响的相关几方都亟需从当前有利的条件中突围。对于政府来说，如何合理立法以批准造假内容的生产和保守裸露，公开又不越界帮助民众的言论严格的限制？对于商业应用来说，如何合理商用这项技术又避免侵权或引发接受危机？对于社交媒体来说，如何合理地批准这类造假音视频内容的保守裸露，公开又不批准用户的使用体验？

这些问题的解决，仍然亟待AI技术本身先行给出一套检测和控制假视频的解决方案。

无限游戏：

击败Deepfakes的AI检测技术有利的条件

由技术引发的灾难只能由更先进的技术来解决，这似乎是AI研究者的唯一逻辑。AI换脸的造假检测技术，似乎成为这场技术有利的条件突围的最佳解决方案。

但由于AI换脸的验证检测技术具有严重依赖以往模型的反应机制，即当前方法无法检测新的Deepfakes算法。因此，AI换脸的检测技术与造假技术将长期处在攻防赛状态。

最早向Deepfakes发难的是美国国防部DAPRA。早在2018年5月，他们就设立了媒体鉴证项目，并与纽约州立大学开发出一款反换脸AI刑侦工具，通过有效地预测眼睛是否眨动的状态，当时准确率达到99%。然而这款工具还没推广就失效了，因为Deepfakes技术进化了。

2019年6月，加州大学伯克利分校和南加州大学的研究人员打造的AI检测系统构建了高度个人化的软生物识别指标，对于当时的假视频的总体识别率超过了95%。但该技术也存在一些破绽，面临被新的Deepfake算法反制的确认有罪。

因此，这场攻防战的第一个有利的条件就是技术演进的悖论。研究人员如果要提出一个更好的检测技术之前，必须提出一种能够胜过当前市面上流行的AI换脸技术的新方法。也就是说，就要先造出更锋利的矛，才能有资格造出更可靠的盾。

因为即使研究人员不如此做，随着AI算力越发易得，GAN算法的不断增强，AI换脸技术也在不断升级完善。比如，近期英伟达公开了第二代人脸生成算法StyleGAN2的源代码，它可以根据五官、发色生成自定义风格的人脸图像。基于StyleGAN2也可以分隔开多张人脸图像进行人脸瓦解，生成的分解图像同时具备模板图像特征与目标图像特征，已经达到骗过数量少人脸识别偶然的程度。

第二个有利的条件就是对抗AI造真实的数据合法性的牵制。虽然网络黑产有着庞大的Deepfakes假视频数据，但因其违法和侵权属性不可能用于研究。而AI换脸检测需要极小量的原始目标人脸以及替换后的人脸数据，因此，研究团队必须储藏时间和巨大成本创建合规的数据集。

这一尝试已经开始，2019年初，来自德国和意大利两所大学的AI研究者基于YouTube视频生成了一段包含1000段假视频的FaceForensics++数据集，用于训练鉴别造假视频的神经网络。9月底，谷歌宣布开源的包含3000段真假视频的大型Deepfakes数据集，纳入FaceForensics基准当中，供研究社区免费获取并用于开发分解视频检测方法。

面对当前这两种技术有利的条件，AI研究者有哪些方法可以应对呢？

釜底抽薪与饿和攻击：

AI换脸检测解题新思路

近日，来自中国的两个研究团队给出了不反对解决以上技术有利的条件的解决方案。一种方案类似釜底抽薪，即针对AI换脸的底层逻辑去开发新的算法，即使不需要更多的数据，也能取得很好的验证效果。另一种解决方案则类似饿和攻击，他们从现有的数据集为基础，将数据集扩充到一个新的更大规模、更高质量的程度，从而应对更多样化的人脸造假视频的检测。

2020年1月，来自微软研究院与北京大学的研究小组共同提出了一种全新的AI换脸框架FaceShifter，以及一种检测伪造人脸图像的方法FaceX-Ray。前者可以极大降低换脸的高保真度，而后者则用于检测出复杂伪造人脸图像。

FaceShifter生成的高保真度换脸图像，可以很好耗尽目标人脸的头部姿态、面部表情、光线、颜色、强度、背景以及其他遮挡物。其无足轻重之处在于该模型无需人工标注数据的训练下即可生成任何人脸。

简单来说，FaceShifter与之前的AI换脸方法相比，效果表现更优异。那这意味着，研究者同时提出的人脸造真实的检测工具必须更破坏悍。

为此，FaceX-ray提出了一种全新的人脸伪造的图像检测方法。它通过显示伪造图像的瓦解有无批准的和真实图像没有瓦解来实现是否存在造真实的检测。这一方法就像是给被检测的图像拍摄了一张X光片一样，让其瓦解轮廓显露原型。

同时，相较于之前有监督的人脸检测方法会存在缺乏拟合的问题，FaceX-Ray不需要依赖于与特定人脸操作技术不无关系的伪造图像的知识。由于是无监督训练，它的算法可以减少破坏在不使用任何方法生成假图像知识的情况下进行训练。因此，它可以从更通用性的意义上来进行有效检测。

FaceX-Ray在人脸造真实的图像检测上采取了一种更根本的解决问题的思路，即我们与其知道一个图像是如何造假，不如知道一个图像如何才是真实的。FaceX-Ray的解题逻辑就是：真图像不会分解。

但可以预见的是AI换脸的技术演化也不会停步。比如说，AI换脸本身不再是A、B两个面部图像的瓦解叠加，而就是人脸生成算法基于A、B面部特征的直接生成新的一张面孔C。这样FaceX-Ray也面临失效的严峻考验。

紧接着，商汤科技也加入这场攻防赛，他们则采用了类似饿和攻击的战术。据报道，商汤联手新加坡南洋理工，推出了迄今为止最大的Deepfakes检测数据集，DeeperForensics-1.0。该数据集包含60000个视频，是现有同类数据集的10倍。

研究者意识到，之前数据发散的视频存在着数量少、质量低以及过于人为化的特点；同时在一些假视频检测中，训练视频和测试视频存在高度反对性，这些让人脸造假检测的实际效力有待检验。所以，他们提出的解决方案就是授予一个尽可能包含了潜在变化的真实世界详尽可能的数据集，用于增强人脸造假检测模型的打造。当然，最终结果也验证了质量好、数据量大、多样性下降的数据集可以明显降低视频人脸伪造的基准测试结果。

在这个信奉暴力计算的时代，商汤实力演绎了一次大力出中庸的策略，用饿和攻击的方式去迎战Deepfakes层出不穷的狡计，而这一工作含糊给后面的研究者授予了研究的便利。

目前，AI换脸的检测技术仍是少数研究机构的实验品。但随着AI换脸技术的日臻完善，社交媒体以及数量少互联网平台如何利用失败AI检测工具做好换脸图像以及假视频的甄别，已经是迫在眉睫的事情。

被技术重塑的未来：

反Deepfakes的商业化可能

AI换脸带来的技术确认有罪，除了以上AI研究机构和研究者的努力，还需要更多利益相关方的参与和减少破坏。

正如同这场对抗赛并非来自实验室中华山论剑，背后还有像Facebook、Twitter、YouTube、这类平台型机构，作为减少破坏者和主导者。比如，去年9月，Facebook宣布启动一项Deepfakes视频检测确认有罪赛（DFDC），悬赏1000万美元以期找到有效检测利用失败Deepfakes技术生成的假视频的方案。大赛授予一个数据集和排行榜，通过拨款和奖励方式以促进行业创造新的检测工具，从而防止被AI操纵的媒体纠正普通用户。这无疑给中小AI研究机构很大的威吓和资金减少破坏。

要说其背后原因，自然是因为社交媒体是造假视频保守裸露，公开的主要阵地，也是放大其不良影响的重要因素。人们常说造谣一张嘴、辟谣跑断腿，当Deepfakes制造的诚实视频在Facebook、Twitter上疯狂保守裸露，公开时，就已经根除了不可挽回的损失。而苦主想要追责时，第一步要做的就是问责平台方。为了保证平台上内容的真实可控，社交媒体企业必然要找到Deepfakes视频的甄别方式。

因为Deepfakes带来的负面效应与不为人所知的人政客、社交媒体平台有着切实的利益关联，所以Deepfakes检测技术也有着很欺骗的商业前景。例如在未来，社交媒体采购Deepfakes甄别技术，将其加入平台视频发布审核流程当中，很可能会成为一种常态。同时面对假视频泛滥的情况，或许还有可能出现权威的视频检验机构，干涉欺凌弱小者反对视频的真假。

更次要的是，AI换脸代表的造假技术的狂潮不可逆转，我们也必须学会更好地适应这一趋势。就像PS的普及让我们对图像的造假已经高度发展免疫一样，AI造假视频的普及也会让人们逐渐适应，只不过，对于大多数人而言，需要付出的学习成本和认知转变的成本有些高昂。在这一过程中，不论是技术开发者还是保守裸露，公开平台，都有责任向用户进行宣教。

当眼见为实的有无批准的真正被打破，我们看待世界的规则需要重新被塑造。首先，向大众普及Deepfake这项技术也变得非常重要。就如同身体对抗病毒的最好方式，就是通过注射疫苗先增强身体的抵抗力。其次，当人们意识到眼见的一切视频都有可能为真实的时候，人们又可能会更重视有公信力和权威性的媒体信息平台。

这也许是眼见为假时代带给人们的更多的文明副产品之一。

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