SpamBlocker для Android научился автоответам на заблокированные звонки

SpamBlocker для Android научился автоответам на заблокированные звонки

SpamBlocker для Android научился автоответам на заблокированные звонки

Вышло обновление проекта SpamBlocker — блокировщика СМС-спама и нежелательных звонков для устройств на Android 10 и новее. Для звонков SpamBlocker работает как определитель номера и не требует заменять стандартные приложения для звонков и СМС.

Он проверяет входящие вызовы и может отсеивать нежелательные, не меняя привычную схему использования телефона.

Исходный код софта опубликован на GitHub под лицензией MIT. Продукт написан на Kotlin и Java.

Приложение анализирует разные признаки звонка: страну, оператора, частоту вызовов, контакты, группы контактов, префиксы, историю набранных и принятых номеров, STIR/SHAKEN и другие параметры. Также учитываются экстренные вызовы.

 

 

Отдельно отмечается, что SpamBlocker умеет отличать звонки курьеров и сервисов доставки. Пользователь может задавать собственные правила — например, блокировать номера с определённым префиксом или сообщения со словами вроде «кредит», «акция» и «распродажа».

СМС обрабатываются в двух режимах. В Standalone Mode приложение само показывает уведомления о сообщениях, поэтому уведомления в основном СМС-клиенте лучше отключить, чтобы не получать дубли.

В Screening provider mode СМС-приложение проверяет сообщения в реальном времени, а SpamBlocker возвращает короткое решение. Этот вариант гибче: он может работать без разрешения на СМС и лучше поддерживает RCS и MMS, но зависит от того, поддерживает ли нужный протокол само СМС-приложение.

В новом выпуске изменён воркфлоу для рингтонов. Он несовместим со старыми настройками, поэтому их нужно настроить заново. Зато теперь рингтон можно привязывать к повторным звонкам, контактам и regex-правилам.

Также появился воркфлоу SMS Reply: приложение может автоматически отправлять СМС контактам, если их звонок был заблокирован, например в режиме встречи. Кроме того, исправлен сбой при восстановлении резервной копии из большой базы данных, а API-запросы теперь поддерживают более гибкую логику блокировки на основе положительных и отрицательных оценок номера.

GPT-6 Astra распараллеливает задачи и нагружает компьютеры кучей процессов

Первые пользователи GPT-6 Astra заметили, что при выполнении сложных задач модель может распределять работу между несколькими агентами. Один составляет план, другие параллельно ищут решения, тестируют код, проверяют результаты и пробуют новый подход после ошибки.

Это позволяет обрабатывать многоэтапные задания быстрее последовательного чат-бота. OpenAI официально заявляет, что Astra способна управлять компьютером, работать в браузере и приложениях, устанавливать и тестировать программы.

Однако отдельную нативную мультиагентную архитектуру компания в описании модели прямо не подтверждает, поэтому пока речь идёт главным образом о наблюдениях за её работой.

Основные вычисления выполняются в облаке, но инструменты агентов могут запускаться на пользовательском компьютере или корпоративном сервере. Несколько исполнителей способны одновременно компилировать код, поднимать браузеры, запускать тесты и работать в контейнерах. В таком сценарии нагрузка на локальные процессоры действительно может заметно вырасти.

Особенно весело станет корпоративной инфраструктуре, где каждого агента придётся помещать в виртуальную машину или песочницу, подключать к внутренним данным и затем аккуратно уничтожать окружение. Быстрее для задачи — не обязательно легче для CPU.

Автономность создаёт и риски безопасности, поэтому OpenAI усилила мониторинг действий Astra и проверки границ разрешённого. Модель постепенно появляется у подписчиков ChatGPT и корпоративных клиентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru