微商成信用卡套现新战场 微信支付宝皆涉足
5月12日消息,近日关于消费者可以通过京东白条、天猫分期购和蚂蚁金融服务集团花呗等赊购、类信用卡产品进行网络套现的消息不断,并逐渐蔓延至微商领域。随着口袋购物、有赞、拍拍微店、微盟等众多微店平台的推出,这一现象越来越多。
一位前第三方支付机构高管透露,现在通过电商的支付体系进行信用卡套现更具隐蔽性。线下信用卡套现主要通过实体POS机,而在线上则省去了这一环节,消费者或者商家直接通过微信支付、支付宝、信用卡完成套现,都无需购买POS机,整个过程是线上进行。
据了解,在淘宝、京东这些平台上操作过程相对复杂。如果是一个人分饰卖家和买家的双重角色,首先套现者要通过身份证、本人照片、手机号码、收款账户等一系列审核过程,并且还要按照平台要求对店铺进行装修。
而微商的“随手”开店过程则相对简单得多。用户在微商平台开店,非认证的个人商家甚至只需下载一个APP,输入手机号进行注册即可完成开店,在上传照片和制定价格后即可进行交易,进而通过一笔虚假交易完成信用卡套现过程。
另一种方式是买家和商家“合谋”,制造一笔虚假交易,套现由该商家完成,商家收取一定比例佣金,而微店则不产生任何手续费。
据悉,关于信用卡套现,国家相关部门一直在严查,只是随着网络业态越来越多样,监管的难度也越来越大,目前对于微商信用卡套现,只能依靠电商平台和支付机构严格监控。
微盟表示,平台也会推出一些监控和预防措施。可以根据几个现象来判定是否涉嫌套现,比如频繁使用信用卡付款,单笔交易金额较高,商品以虚拟产品为主,无需物流。同时系统和人工双防御,比如制定信用卡支付限额,发现后,人工封店。
目前,低门槛开店是各大微商平台推动招商的一大策略。一位微商从业人士表示,对于一些急于扩大交易规模的平台来说,会默认这种方式,因为即使是虚假交易,但是可以统计入平台的交易额。
好文章,需要你的鼓励
这项由IIT马德拉斯与BITS Pilani联合发布的研究(arXiv:2604.21523,2026年4月)构建了FOCUS元评估基准,系统检验了评审型视觉语言大模型的可靠性。通过向超过4000个图文和图像样本中注入40种受控错误,研究发现顶尖评审AI的检测失败率在某些条件下超过50%,物理合理性和视觉细节类错误尤为难以被发现,两两比较是最可靠的评审范式。
这篇由Sylph.AI发布的技术报告提出了一套两层自动化框架,核心思想是让AI自动优化自身的运行脚手架,再进一步让AI学会如何更高效地做这种优化。内层的脚手架进化循环通过工人代理、评估代理和进化代理的协作,自动迭代改进单个任务的运行配置;外层的元进化循环则在多个任务上训练,学习一套能快速适应任何新场景的通用进化蓝图,从而彻底消除人工脚手架工程的需求。
这篇由英伟达等顶尖机构联合发表的论文提出了一种名为Voyager的新型智能体。研究团队以《我的世界》为实验平台,通过引入自动课程规划、技能库存储以及迭代反馈机制,成功让大语言模型主导的AI在完全无人类干预的情况下,实现了在复杂开放世界中的自主探索与终身学习。实验数据表明,Voyager在物品收集、探索范围及技能解锁速度上均呈现出远超传统方法的压倒性优势,为未来开发能够自主解决真实物理世界复杂任务的通用人工智能奠定了关键的理论与实践基础。
这项由伊利诺伊大学、斯坦福大学、英伟达和麻省理工学院联合发布的研究(arXiv:2604.25917,2026年4月)提出了RecursiveMAS框架,让多个异构AI模型通过轻量级模块RecursiveLink在内部信号层面直接传递"潜在思想",形成循环协作,彻底绕开了传统多AI系统依靠文字传话的低效方式。配合两阶段内外循环训练策略,整个系统只需优化极少量参数,就能在数学、科学、代码生成和搜索问答等9个基准测试上取得平均8.3%的精度提升,同时实现最高2.4倍推理加速和75.6%的token用量削减。