Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

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.

Подпишитесь на новости

PHP-уязвимости пытались эксплуатировать за четыре дня до раскрытия

История PHP2Shell получила продолжение: попытку эксплуатации зафиксировали ещё 17 октября — за четыре дня до публичного раскрытия уязвимостей и выхода патчей. Параллельно OpenAI рассказала, что одну из критических брешей исследователи обнаружили с помощью GPT‑5.6 Sol.

Пока защитники готовили обновления, кто-то уже проверял чужие серверы на прочность.

О ранней попытке атаки сообщила Amazon Threat Intelligence. Её обнаружили в телеметрии сети ловушек MadPot. Запрос пришёл с адреса коммерческой сети анонимизации; откуда отправитель получил сведения об эксплуатации до раскрытия, неизвестно.

Утром 21 октября Amazon заметила новые попытки с разными полезными нагрузками и инфраструктурой — это указывает на нескольких участников. Успех этих ранних атак на реальных системах не установлен.

После публикации исправлений новые демонстрационные эксплойты появились за считаные часы и почти сразу пошли в ход против сенсоров компании.

Вторая новость — роль ИИ. Как отметили в OpenAI, команда Calif выявила критическую уязвимость с помощью GPT‑5.6 Sol в рамках инициативы Patch the Planet. Wiz независимо обнаружила и сообщила об обеих брешах. Исправления готовили разработчики PHP при поддержке исследователей и инфраструктурных компаний.

Доказательств, что атакующие тоже использовали ИИ, в этих сообщениях нет. Amazon рекомендует проверять следы компрометации как минимум с 17 октября. Патч закрывает брешь, а выяснять, кто успел войти раньше, придётся отдельно.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru