В Яндекс ID теперь можно войти по лицу или отпечатку пальца

В Яндекс ID теперь можно войти по лицу или отпечатку пальца

В Яндекс ID теперь можно войти по лицу или отпечатку пальца

Пользователи Яндекс ID теперь могут пройти аутентификацию с помощью сканирования отпечатка пальца или лица. Таким образом, копания продолжает развивать беспарольные методы входа в аккаунт.

Как отмечают разработчики, биометрическая аутентификация стала доступна благодаря интеграции веб-стандарта WebAuthn. Считается, что последний обеспечивает довольно высокий уровень безопасности и конфиденциальности.

WebAuthn не позволит воспроизвести ключ со стороннего устройства, а также не даст подделать отпечаток пальца или лица конечного пользователя. Отдельно подчёркивается, что у Яндекс ID не будет доступа к данным отсканированных пальцев и лиц, они будут храниться исключительно на устройстве.

Для удобства пользователей аутентифицироваться можно не только со смартфона, подойдут и другие девайсы: «умные» часы, USB-ключи Yubikey и т. п.

Чтобы начать пользоваться новой функциональностью, нужно пройти в личный кабинет и создать ключ для конкретного устройства в разделе «Вход по лицу или отпечатку». Одна учётная запись может создать до 10 ключей на разных девайсах.

 

Напомним, в октябре мы писали, что войти в Яндекс ID теперь можно без пароля, с помощью картинки. А в прошлом месяце стало известно, что Яндекс ID предотвратил 50 млн подозрительных попыток входа в 2023 году.

Стоит также обратить внимание на дополнение программы bug bounty для «умных» устройств от Яндекс. Теперь за баги можно получить миллион рублей.

Rubytech запустила российскую LLM на китайских GPU без NVIDIA

Группа Rubytech протестировала российскую языковую модель Cotype 3 от MWS AI на китайских графических ускорителях. Испытания проводились на программно-аппаратном комплексе «Машина искусственного интеллекта» Скала^р. Результат: модель работала стабильно, а производительность в популярных сценариях инференса оказалась сопоставима с конфигурациями на NVIDIA H100.

В тестовой системе использовались восемь китайских GPU. При обработке контекста объёмом 27 тыс. токенов среднее время генерации первого токена составило около 8 секунд, а межтокенная задержка — от 111 мс. По оценке Rubytech, этого достаточно для корпоративных ИИ-сервисов.

Но железо само себя не настроит. Инженеры адаптировали драйверы, программное окружение и средства оркестрации. В отдельных сценариях оптимизация позволила ускорить работу в 2-2,2 раза по сравнению со штатной средой китайских GPU. Контейнерная архитектура должна упростить развёртывание моделей и переход от тестов к промышленной эксплуатации.

Главный вывод испытаний — корпоративную ИИ-инфраструктуру можно строить без обязательной привязки к ускорителям NVIDIA. Особенно это актуально для госсектора, компаний с государственным участием и организаций КИИ, которым нужны локальное размещение моделей, контролируемая инфраструктура и возможность масштабироваться без лотереи с поставками H100.

Rubytech также заявляет, что китайские GPU в отдельных сценариях способны снизить совокупную стоимость владения. Правда, революцию пока придержали: речь идёт не о полном отказе от NVIDIA, а о появлении ещё одного рабочего варианта.

Дальше компания планирует испытать новое поколение китайских ускорителей и расширить список российских моделей и корпоративных ИИ-сервисов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru