GitHub начал блокировать аккаунты российских разработчиков и компаний

GitHub начал блокировать аккаунты российских разработчиков и компаний

GitHub начал блокировать аккаунты российских разработчиков и компаний

GitHub, присоединившись к санкциям против России, начал блокировать учётные записи, принадлежащие российским компаниям и разработчикам. Новая политика площадки уже затронула «Сбер», «Альфа-банк» и др.

Помимо вышеперечисленных кредитных организаций и ряда других компаний, пострадали аккаунты индивидуальных девелоперов. Как сообщил «Хабр», GitHub уже заблокировал следующие учётные записи:

Что касается разработчиков, о бане личного аккаунта (со статусом suspended) сообщил, например, исследователь Сергей Бобров. Причём этот аккаунт не связан ни с одной из государственных организаций.

Всё это происходит на фоне санкционной политики Министерства финансов США, которое в начале этого месяца ввело полные ограничения в отношении главного государственного банка «Сбер» и одного из ключевых частных банков — «Альфа-Банк».

Если GitHub блокирует корпоративный аккаунт, владельцы могут получить доступ к репозиториям ещё в течение пары часов. С личными учётными записями сложнее — доступ ограничивается сразу.

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