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.

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.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru