Google отслеживает использование сторонних Android-приложений

Google отслеживает использование сторонних Android-приложений

Google отслеживает использование сторонних Android-приложений

На протяжении нескольких лет Google собирал данные о том, как люди используют приложения на смартфонах под управлением Android. Впоследствии интернет-гигант с помощью этой информации разрабатывал и совершенствовал собственные конкурентные приложения.

Согласно новому отчёту The Information, специальный проект Android Lockbox «как минимум с 2013 года занимался сбором конфиденциальных пользовательских данных», которые обрабатывались внутри корпорации.

Команда Google отслеживала использование сторонних Android-приложений по всему миру и сравнивала работу собственных разработок с конкурентами. Полученная информация помогла, например, создать аналог TikTok для пользователей из Индии.

Все необходимые данные корпорация собирала с помощью набора предустановленных приложений: Google, Chrome, Gmail, Google Drive, и Google Maps. А специальные API, доступные разработчикам стороннего софта с 2014 года, передавали всю информацию о работе программ конкурентов.

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