Функция распознавания лица помогла задержать убийцу девушки

Функция распознавания лица помогла задержать убийцу девушки

Функция распознавания лица помогла задержать убийцу девушки

В адрес функции распознавания лица, которой оснащен практически каждый современный смартфон, чаще можно услышать негативные комментарии. Однако, похоже, в копилке правоохранителей теперь есть инцидент, подтверждающий, что «разблокировка лицом» может помочь задержать серьёзного преступника.

Стражи правопорядка китайской провинции Сямынь рассказали интересную историю. Убийцу местной жительницы помогла задержать функция распознавания лица.

Как сообщают местные СМИ, преступник пытался получить доступ к деньгам жертвы, но наткнулся на необходимость аутентификации. При попытке просканировать лицо задушенной им девушки 29-летний молодой человек по фамилии Чжан увидел ошибку «Не обнаружено признаков жизни».

Позже стало известно, что злоумышленник хотел войти в приложение Money Station, требующее от владельца моргнуть, чтобы подать признаки жизни. Обычно такая мера используется для зашиты от аутентификации с помощью фотографии владельца.

В этом случае неудачная попытка входа была зафиксирована финансовой организацией, после чего сотрудникам было отправлено фото, снятое в процессе аутентификации. В результате команда безопасности увидела безжизненное лицо со следами физического насилия.

Само собой, вся информация оперативно была передана в правоохранительные органы, которые не стали медлить, выехав на предполагаемое место преступления.

Преступника удалось задержать при попытке уничтожить тело жертвы.

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