Как устроено телефонное мошенничество изнутри
Как устроено телефонное мошенничество изнутри.
- 01.Как устроено телефонное мошенничество изнутри.
⁉️ Как устроено телефонное мошенничество изнутри Кто стоит по ту сторону телефонного звонка, как устроены мошеннические схемы и почему люди сами соглашаются стать их участниками? В новом выпуске «Контекста» ведущая отправилась в Караганду, чтобы встретиться в тюрьме с человеком, который был частью такой схемы. Он рассказал, как объявление о «работе с криптовалютой» и обещание заработка до 1 млн тенге в месяц привели его в преступную сеть. Его задачей было получать деньги через банкоматы и переводить их дальше по указанию кураторов. 📱 Смотрим вместе выпуск, где разбирают всю цепочку телефонного мошенничества: как работают нелегальные кол-центры и их скрипты, какую роль играют дропперы, как распределяются деньги и задачи между участниками, как людей заманивают обещаниями легкого заработка и почему выйти из такой схемы оказывается непросто. А еще — что происходит, когда рядовой участник понимает реальный масштаб преступной сети и какой в итоге оказывается цена «легких денег». 📷 BlueScreen | Digital Kazakhstan
Related Intelligence
All stories →Claude independently bypassed the paywall for Georgia election statistics.
🔬️️️️️️ Claude independently bypassed the paywall for Georgia election statistics. According to media reports confirmed by Anthropic, this happened during an internal statistics project. The model learned that the department’s public panel issues an access token to visitors…
Perplexity taught the model to be its own teacher
📌 Perplexity taught the model to be its own teacher. The AI search engine proposed a training method called JOLT, in which the same model acts simultaneously as both student and teacher, with both roles learning at the same time. In reinforcement learning, the model receives a reward only for…
Beyond On-Policy vs. Off-Policy: At What Level Should LLM Agent Distillation Follow the Student?
arXiv:2610.31918v1 Announce Type: new Abstract: Distilling interactive LLM agents requires choosing between teacher-generated demonstrations and student-generated experience, corresponding broadly to off-policy and on-policy distillation. While both have proven effective, we…