Новый сканер отпечатков пальцев отличит мертвеца от живого пользователя

Новый сканер отпечатков пальцев отличит мертвеца от живого пользователя

Новый сканер отпечатков пальцев отличит мертвеца от живого пользователя

Сканеры отпечатков пальцев в смартфонах скоро усовершенствуют. В частности, планируется добавить функцию измерения температуры тела пользователя, так смартфон сможет убедиться, что перед ним реальный владелец и он жив.

Эта информация была опубликована в статье Nature Communications, группа корейских ученных разработала гибкий прозрачный сканер отпечатков пальцев, который может измерять силу давления и температуру.

Разработка принадлежит ученным из Национального института науки и технологий Ульсана. Как отмечают специалисты, большинство сканеров отпечатков в настоящее время непрозрачны, следовательно, их нужно скрывать под рамкой, домашней кнопкой или на задней панели устройства.

Apple выкрутилась иначе — технологией FaceID, однако на рынке все еще нет смартфона, который бы размещал сканер отпечатков под дисплеем.

Теперь, возможно, все изменится — сканер, разработанный экспертами, может взаимодействовать со всеми прозрачными формами тактильных датчиков давления и температуры кожи.

Таким образом, этот сканер сможет легко отличить палец живого человека от искусственного отпечатка, либо мертвого пользователя. Похоже, ФБР придется изобрести другой способ получения доступа к смартфонам, так как прикладывание пальцев мертвых людей уже не будет работать.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru