Поддержка Microsoft Authenticator на Apple Watch прекращена

Поддержка Microsoft Authenticator на Apple Watch прекращена

Поддержка Microsoft Authenticator на Apple Watch прекращена

Разработчики приложения Microsoft Authenticator решили прекратить поддержку «умных» часов Apple Watch. Это значит, что пользователи не смогут заходить в подключённые аккаунты с помощью «яблочных» наручных девайсов.

На изменения в политике Microsoft Authenticator обратило внимание издание MacRumors. В примечаниях к версии 6.7.3 приложения для iOS значится следующее:

«Мы удалили Microsoft Authenticator с устройств Apple Watch. Тем не менее все уведомления от Microsoft Authenticator на iPhone будут по-прежнему дублироваться на Apple Watch».

Впервые поддержку аутентификатора для «умных» часов Microsoft представила в 2018 году. С годами приложение доказало свою состоятельность: многие использовали этот софт для мультифакторной аутентификации.

Для входа в аккаунты необязательно было открывать Microsoft Authenticator на iPhone, подтвердить личность можно было с помощью уведомления на ваших часах. Теперь, к сожалению, пользователи больше не смогут установить Authenticator на Apple Watch.

Точная причина отказа от поддержки «яблочных» часов непонятна, однако в Microsoft заявили, что watchOS «несовместима с защитными функциями Authenticator».

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