В работе Twitter и YouTube произошел массовый сбой

В работе Twitter и YouTube произошел массовый сбой

В работе Twitter и YouTube произошел массовый сбой

Проблемы с сервисами Twitter и YouTube случились ночью. Сначала “полетел” Twitter, пользователи из Европы и Америки жаловались на неработающее приложение. Хостинг YouTube “поломался” около 4 утра по Москве.

Жалобы в Downdetector посыпались в 22:00 по Гринвичу. Проблемы в работе Twitter фиксировали в США, Великобритании, Канаде, Франции, Германии и других странах.

Некоторые пользователи писали, что соцсеть не дает им опубликовать твит, ссылаясь на превышение дневного лимита. Также был заблокирован TweetDeck.

Сервисы быстро починили.

“Twitter может работать со сбоями. Приносим извинения за неудобства. Мы в курсе проблемы и работаем над ее решением”, — написал Twitter.

Других подробностей пока нет. Позже ночной сбой случился и в работе YouTube. Downdetector показывал основные жалобы на работу сайта и приложения. У 12% пользователей были проблемы с трансляцией. Больше всего о сбое писали в США, Канаде, Великобритании, Испании, Франции и Мексике. Видеохостинг ситуацию не комментировал.

Добавим, сутки назад массовый сбой в работе зафиксировала российская соцсеть “ВКонтакте”. О причинах неполадок также не сообщается.

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