Патчи для Android теперь выходят быстрее, Nokia и Sony самые быстрые

Патчи для Android теперь выходят быстрее, Nokia и Sony самые быстрые

Патчи для Android теперь выходят быстрее, Nokia и Sony самые быстрые

Хорошая новость для пользователей Android: теперь обновления для мобильной операционной системы приходят быстрее и более надёжными, чем годами ранее. Аналитики немецкой компании SRLabs подсчитали, что срок доставки патчей сократился с 44 дней до 38.

Большинство пользователей Android не понаслышке знают о проблемах своевременного патчинга уязвимостей.

Термин «окно патчинга» описывает промежуток времени с момента, когда Google публикует обновления на своём сайте, до момента, когда производитель смартфона интегрирует патч в свою прошивку.

Исследователи SRLabs собрали информацию о задержках в выпуске важных обновлений с помощью приложения-сканера SnoopSnitch. Этот сканер установили на свои Android-устройства более 500 тыс. пользователей.

После анализа собранных данных специалисты пришли к выводу, что за последние два года «окно патчинга» сократилось на 15%. Конечно, это общая цифра, поэтому стоит учитывать, что одни производители смартфонов справляются лучше других.

В SRLabs выделили три вендора, чьи показатели были наилучшими: Google, Nokia и Sony. Самые плохие результаты при этом продемонстрировали Xiaomi, HTC и Vivo.

«Вендоры вроде Nokia и Google патчат свои устройства достаточно быстро. Это частично можно объяснить предварительной подготовкой — компании тестируют обновления за месяц до официального релиза», — пишет команда SRLabs.

Помимо этого, эксперты также отметили, что вендоры больше не пропускают важных обновлений. Ранее за некоторыми производителями действительно наблюдалась такая привычка.

ИИ научился выявлять депрессию по голосовым сообщениям в WhatsApp

Учёные показали, что депрессию можно распознать буквально «по голосу» — и для этого не нужны ни долгие опросники, ни визит к врачу. Достаточно короткого голосового сообщения в WhatsApp (принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещенной в России).

Исследователи из Медицинской школы Санта-Каса-де-Сан-Паулу и компании Infinity Doctors разработали медицинскую языковую модель, которая с высокой точностью определяет наличие депрессивного расстройства по аудиосообщениям.

Результаты работы опубликованы 21 января 2026 года в открытом журнале PLOS Mental Health.

В эксперименте модель анализировала короткие голосовые сообщения, где участники просто рассказывали, как прошла их неделя. И результат оказался неожиданным: у женщин с диагностированной депрессией точность распознавания превысила 91%.

Это один из лучших показателей среди подобных исследований, особенно с учётом того, что речь идёт о бытовых сообщениях, а не специально записанных медицинских интервью.

Для обучения и тестирования использовались два набора данных с WhatsApp-аудио от носителей португальского. В них вошли записи пациентов с подтверждённым диагнозом «большое депрессивное расстройство» и контрольной группы без депрессии.

Часть сообщений была максимально простой — участникам предлагали досчитать от одного до десяти, другая часть — более естественной: свободный рассказ о прошедшей неделе.

Лучше всего модель справлялась именно со «спонтанной речью». У мужчин точность в этом же сценарии оказалась ниже — около 75%, что авторы связывают с меньшим числом мужских голосов в обучающей выборке и возможными различиями в речевых паттернах. При анализе простого счёта до десяти разница между полами почти исчезала: точность составляла около 80% у женщин и чуть меньше у мужчин.

По словам авторов, модель улавливает тонкие акустические признаки — темп речи, интонации, паузы, — которые сложно заметить человеку, но хорошо видит машинное обучение. И главное — всё это происходит в привычном для людей формате повседневного общения.

Исследователи считают, что при дальнейшем развитии технология может лечь в основу недорогих и удобных инструментов раннего скрининга депрессии, не требующих сложных процедур и не нарушающих повседневные привычки пользователей.

Как отметил старший автор исследования Лукас Маркес, «незаметные акустические особенности обычных голосовых сообщений могут с неожиданной точностью указывать на депрессивные состояния».

Напомним, в недавнем исследовании метаданные WhatsApp показали: мы плохо понимаем, как ведём себя в чатах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru