В Entensys собрали контент-фильтр нано-размера на Raspberry Pi

В Entensys собрали контент-фильтр нано-размера на Raspberry Pi

В Entensys собрали контент-фильтр нано-размера на Raspberry Pi

Специалисты Entensys смогли собрать опытный образец системы контентной фильтрации UserGate Web Filter на платформе Raspberry Pi. Данная сборка была сделана в рамках исследований возможностей по запуску продуктов Entensys на ARM-процессорах, что может представлять интерес в плане перспективного выпуска новых недорогих и компактных устройств.

Экспериментальный образец весит всего 94 грамма и может легко уместиться на ладони. Минимальная стоимость делает подобные устройства доступными для самых разных категорий, включая домашних пользователей, образовательные и социальные учреждения, а также пользователей беднейших стран, в которых как раз сейчас быстрыми темпами проходит интернетизация.

Кроме того, реализованная поддержка работы с ARM-процессорами позволит выпустить и более производительные, но по-прежнему недорогие и компактные устройства, в том числе и на других платформах. В целом возможность запуска UserGate Web Filter на столь скромных по ресурсам системах свидетельствует о его высокой производительности и возможности обрабатывать значительной объем трафика на полноценных серверных системах.

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