Скрытые камеры в отелях теперь можно найти смартфоном за пять секунд

Скрытые камеры в отелях теперь можно найти смартфоном за пять секунд

Скрытые камеры в отелях теперь можно найти смартфоном за пять секунд

Заселились в отель, увидели подозрительный датчик дыма и теперь думаете, не снимает ли он вас? Ученые придумали штуку специально для таких случаев. И стоит она смешные $7 (чуть больше 607 рублей).

Исследователи из KAIST вместе с коллегами из Сингапура разработали SweepLED — компактный детектор скрытых камер, который цепляется к смартфону и способен обнаружить объектив примерно за пять секунд.

Работает все так: на задней части смартфона размещаются 15 светодиодов, которые по очереди подсвечивают подозрительный объект с разных углов. Камера телефона в это время снимает отражения, а алгоритм анализирует, как они меняются.

В этом и весь фокус. Обычные детекторы тоже ищут блики, но блестеть может что угодно: рамка фотографии, пластик, стекло, металлическая деталь. В итоге пользователь смотрит на десяток светящихся точек и гадает, какая из них — объектив.



SweepLED пытается убрать эту угадайку. Система сравнивает кадры с включенными и выключенными светодиодами, отбрасывает влияние окружающего света и тряску рук, а затем ищет характерное поведение именно линзы. Для проверки смартфон нужно подержать под тремя углами.

И это не просто концепт на бумаге. Разработчики испытали систему на 30 объектах: в 12 были спрятаны камеры, еще 18 были обычными отражающими предметами. При использовании с рук точность составила 93,9%, а при неподвижном смартфоне — 95,1%.

Самое интересное — цена. Для прототипа нужны 15 светодиодов и немного электроники общей стоимостью менее $7.

То есть потенциально вместо покупки отдельного детектора достаточно будет нацепить дешевую приблуду на смартфон и за несколько секунд проверить часы, телевизор, датчик дыма или любой другой подозрительный предмет в гостиничном номере.

Паранойя? Возможно. Но за семь баксов можно и попробовать.

Российские математики научили ИИ-модели общаться без слов

Российский стартап Mostik разработал способ объединять возможности разных ИИ-моделей без обмена текстовыми ответами. Вместо длинной переписки нейросети взаимодействуют через математические значения во внутренних представлениях.

Обычно ансамбль работает последовательно: одна модель генерирует ответ, а другая получает его на вход.

Это требует времени и вычислительных ресурсов. Метод Mostik позволяет передавать информацию между моделями на более глубоком уровне, помогая небольшой нейросети использовать возможности значительно более крупной.

Для демонстрации команда связала китайскую GLM-5.2 с 753 млрд параметров и компактную Qwen-3.5 на 4 млрд параметров, способную работать на мобильном устройстве.

По утверждению разработчиков, получившаяся система показала результат ровно посередине между исходными моделями, но обошлась в 20 раз дешевле запуска полной GLM.

Ещё одну систему Mostik вывел в лидеры сложного соревнования ARC-AGI 3, предназначенного для проверки способности ИИ решать новые задачи. Подробности команда пока скрывает, чтобы не раскрывать подход до завершения конкурса.

Гендиректор стартапа Саша Малышева считает, что будущее ИИ может принадлежать не одной гигантской модели, а коллективу специализированных нейросетей. Внутри компании этот подход сравнивают с угадыванием веса свиньи: усреднённая оценка группы людей иногда оказывается точнее ответа одного эксперта.

Если технология подтвердит эффективность на разных моделях и задачах, она может повысить ценность открытых нейросетей. Крупную модель получится объединить с небольшими экспертами по медицине, физике или биологии, не заставляя вычислительного монстра выполнять всю работу.

Пока опубликованных технических деталей и независимого воспроизведения результатов нет. Подробнее про проект пишет издание WIRED.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru