Тайвань просит Apple затирать военные объекты на мобильных картах

Тайвань просит Apple затирать военные объекты на мобильных картах

 Правительство Тайваня просит Apple затереть изображение новой РЛС дальнего обнаружения на мобильных картах, предлагаемых компанией своим клиентам. Министерство обороны Тайваня обратилось к Apple с настоятельной просьбой - понизить качество снимков местности, где расположены военные объекты.

Обращение последовало после того, как местная газета Liberty Times опубликовала спутниковые снимки новой РЛС, загруженные, по словам журналистов, на iPhone 5.

Известно, что новая РЛС дальнего обнаружения располагается в городе Синьчжу. Радар был приобретён правительством Тайваня у компании Raytheon за более чем $1.2 млрд. РЛС способна обнаруживать вражеские самолёты и фиксировать запуски ракет (например, с северо-запада КНР).

По словам пресс-секретаря Министерства обороны Тайваня, Apple должна последовать примеру Google и снизить разрешение спутниковых снимков, содержащих изображения военных объектов.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru