В Китае запущена система идентификации преступников по походке

В Китае запущена система идентификации преступников по походке

В Китае запущена система идентификации преступников по походке

Китайские правоохранители получили в распоряжение технологию, благодаря которой они смогут идентифицировать правонарушителей по походке. Разработкой этой системы занимается компания Watrix.

В настоящее время нововведение уже начинает приживаться в Шанхае и Пекине — это пока первые города, где была запущена технология распознавания походки.

Согласно заявлениям разработчиков, система способна распознать гражданина на расстоянии 50 метров. Причем человек будет идентифицирован даже со спины.

«Для грамотной работы системы нам не требуется взаимодействие с гражданами. Систему невозможно обмануть, меняя свою походку хромотой или разной длиной шагов, так как технология учитывает все нюансы тела конкретного гражданина», — поведал гендиректор Watrix.

Как передает The Telegraph, система все еще не приспособлена для идентификации людей в режиме реального времени. На данном этапе это программное обеспечение может изучить определенные записи с видеокамер, и в течение 10 минут выдать результат с точностью до 94%.

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