Коммуникационную программу Heml.is профинансировали за 2 дня

Создатель Pirate Bay сделал защищенный мессенджер Heml.is

Heml.is – это новый мессенджер, деньги на разработку которого собирали с потенциальных покупателей. Буквально через пару дней после начала сбора ресурсов, разработчики сумели набрать более $100 тысяч. Разработкой этого приложения занимается основатель The Pirate Bay Питера Сунде, поддержку которому оказывают менеджеры Flattr – сервиса по сбору средств в Интернете.

«Мы создаем программу для рассылки мгновенных сообщений, в которую никто кроме вас не сможет проникнуть. Мы скорее закроем наш сервис, нежели предоставим кому-то к нему доступ. Секреты нельзя раскрывать», – говорят разработчики.

Название программы Heml со шведского переводится как «секрет», а «.is» – это исландской домен. Исландия хорошо известна своим ревностным отношением к защите персональных данных.

Изначально разработчики хотели заполучить только сто тысяч долларов, однако на момент написания этой заметки у них в банке было более $150 тысяч. Новое приложение разрабатывается для мобильных платформ, включая iOS и Android. Специалисты хотят соединить в проекте красивый и симпатичный интерфейс с мощной системой защиты, которая оградит пользователей от любой слежки.

 



Время для анонса Heml.is подобрано удачно, ведь в США до сих пор не унимаются страсти по поводу программы PRISM, в рамках которой АНБ сумела получить доступ ко всем данным пользователей, включая их переговоры в Skype.

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