Одновременно с запуском приложения Facebook✴✴ Seller для iOS компания Meta✴✴ анонсировала новую систему верификации для пользователей Facebook✴✴. По мере совершенствования ИИ становится всё труднее понять, кто скрывается за профилем соцсети — реальный человек или бот. Теперь для подтверждения «человечности» пользователь после сканирования лица может добавить в профиль необязательный значок Facebook✴✴ Verified.

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Источник изображений: 9to5mac.com

«Поскольку ИИ упрощает создание контента, профилей и сообщений, мы хотим предоставить вам способ узнать, что за профилем находится реальный человек. Именно поэтому мы представляем Facebook✴✴ Verified — бесплатный значок для пользователей Facebook✴✴», — говорится в анонсе новой функции.

Чтобы получить значок Facebook✴✴ Verified, который отображается в виде галочки рядом с именем пользователя, требуется прохождение процедуры верификации по лицу. Судя по скриншотам, процесс очень похож на настройку Face ID на iPhone. По словам Meta✴✴, это «простой процесс, основанный на селфи. Вы записываете короткое видеоселфи, которое мы сравниваем с вашими существующими фотографиями профиля, чтобы подтвердить совпадение. Процесс бесплатный и обычно занимает всего несколько минут».

После верификации значок может отображаться в различных местах на Facebook✴✴. К ним относятся профиль пользователя, Marketplace, знакомства и группы. Позже, по словам Facebook✴✴, он также появится в публикациях в ленте. Для получения статуса Facebook✴✴ Verified необходимо быть старше 18 лет и соответствовать стандартам сообщества платформы.

Google работает над несколькими изменениями в приложении «Фото» — одним из них обещает стать улучшенный механизм копирования текста с изображения, реализованный без внешних средств.

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Источник изображения: Rubaitul Azad / unsplash.com

Когда сервис «Google Фото» обнаруживает на изображении, он предлагает несколько способов его скопировать. Можно, например открыть подробную информацию об изображении, проведя по нему пальцев вверх. Здесь доступна опция копирования текста, которая открывает сервис «Google Объектив»; другой способ — запустить этот же сервис непосредственно из меню с тремя точками.

Источник изображения: androidauthority.com

В приложении «Google Фото» версии 7.84 журналисты Android Authrority обнаружили новый способ выделить и скопировать текст с изображения — для этого появится встроенный инструмент. Когда приложение распознаёт текст, в правом нижнем углу экрана появляется новый значок. По нажатии на него приложение сканирует картинку и выделяет текст, чтобы его можно было скопировать — для этого в нижней части экрана появляется кнопка «Копировать всё», но можно выбрать и только нужный текст.

Криптовалютный проект World, основанный главой OpenAI Сэмом Альтманом (Sam Altman), поставил перед собой амбициозную цель — отсканировать радужную оболочку глаз миллиарда человек для идентификации их личности. Несмотря на запреты в ряде стран и протесты общественности, на сегодняшний день удалось охватить около 2,4 % от запланированного — 24,5 млн человек предоставили свои биометрические данные, несмотря на пристальное внимание регулирующих органов.

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Источник изображения: techspot.com

Проект World, основанный на блокчейне, является частью стартапа Альтмана Tools for Humanity и своей миссией считает «создание новой системы идентификации и финансовой сети, принадлежащей всем». Для этой цели создано специальное устройство Orb, сканирующее радужную оболочку глаза пользователя.

Источник изображений: Tools for Humanity

Orb использует инфракрасные камеры и датчики глубины для получения детального изображения глаза, преобразует его в уникальный цифровой код (зашифрованный IrisHash) и сверяет его с глобальной базой данных, чтобы гарантировать уникальность регистрации. В случае успеха система создаёт World ID, который используется при аутентификации на платформе и сторонних сервисах, не раскрывая личность пользователя с помощью криптографии с нулевым разглашением. World утверждает, что Orb не хранит личные данные или необработанные изображения без согласия пользователя.

World был запрещён в Кении через месяц после запуска. Сервис также столкнулся с запретами, приостановкой работы или серьёзными предписаниями регулирующих органов в Испании, Гонконге, Португалии, Индонезии, Германии и Бразилии. Расследования также проводились в Южной Корее и Франции, и основной причиной этих действий были вопросы конфиденциальности.

Несмотря на все споры, Tools for Humanity оценивается в $2,5 млрд и привлекла инвестиции в размере $240 млн от таких компаний, как Andreessen Horowitz. World надеется увеличить количество сканируемых глаз, выступая в качестве подрядчика по проверке личности для некоторых популярных приложений. Компания объявила о пилотной программе по верификации пользователей Tinder в Японии и о партнёрских отношениях с такими компаниями, как Stripe, Visa и Razer. Ведутся переговоры с социальной сетью Reddit.

Ирония ситуации в том, что человеку, ответственному за революцию генеративного ИИ, необходимо создать нечто, что отличает людей от машин. «Он создаёт болезнь, но он также хочет создать лекарство», — прокомментировал ситуацию один из бывших сотрудников проекта.

Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) разработали систему, которая позволит роботам обнаруживать предметы, скрытые от глаз. Благодаря этому роботы по контролю качества смогут, например, выявлять бракованные товары в упаковке, не вскрывая её.

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Источник изображения: news.mit.edu

В основе технологии лежит использование радиоволн миллиметрового диапазона (mmWave) — тех же сигналов, что используются в Wi-Fi и 5G. Система анализирует отражение радиоволн от разных предметов для построения точных 3D-моделей объектов, которые находятся за пределами прямой видимости.

Система получила название mmNorm, а лежащие в её основе радиоволны могут проникать сквозь различные материалы, например, пластиковые контейнеры или картонные коробки, и отражаться от скрытых внутри объектов. Система собирает и анализирует полученную таким образом информацию для точного воссоздания скрытых объектов.

По данным исследователей, точность работы системы mmNorm достигает 96 % при воссоздании повседневных предметов со сложными изогнутыми формами, таких как столовые приборы, хозяйственные инструменты и др. Для сравнения, подобные технологии прежде позволяли добиться точности не более 78 %.

Важно и то, что новая технология не требует дополнительной полосы радиочастот для достижения такой высокой точности. За счёт высокого уровня эффективности технология может найти применение в самых разных областях — от заводов до домов престарелых. Например, mmNorm позволит роботам определять инструменты, лежащие в закрытом ящике. При этом робот сможет идентифицировать рукоятки инструментов для более эффективного их захвата и дальнейшего манипулирования.

«Мы давно работаем над решением этой проблемы, но постоянно упирались в стену, поскольку предыдущие методы при всей их математической элегантности не давали нужного результата. Нам пришлось придумать принципиально новый подход к обработке сигналов, отличающийся от всего, что использовалось последние 50 лет, чтобы открыть дорогу для нестандартного применения», — рассказал Фадель Адиб (Fadel Adib), доцент кафедры электротехники и информатики в MIT, один из авторов исследования.

Традиционные технологии радиолокации предполагают излучение волн миллиметрового диапазона и обработку данных об их отражении от окружающих объектов. Такой метод называется «обратная проекция» и он хорошо работает для формирования моделей крупных объектов, таких как скрытый облаками самолёт. При этом технология не слишком хорошо справляется с идентификацией небольших предметов, например, кухонной утвари.

В ходе исследования было установлено, что существующие методы игнорируют важную особенность. Речь идёт о зеркальности, когда практически каждая поверхность, на которую попадают излучаемые волны, действует как зеркало и создаёт отражения. Если поверхность направлена в сторону антенны, сигнал отразится от объекта и вернётся к антенне. Если же поверхность направлена в другую сторону, отражённый сигнал уйдёт в сторону и не будет принят приёмником.

При разработке mmNorm исследователи пытались сделать так, чтобы система оценивала не только положение сигнала в пространстве, но и ориентацию поверхности в этой точке. В процессе работы mmNorm вычисляет так называемую нормаль к поверхности, т.е. вектор, перпендикулярный к поверхности в заданной точке. Эти данные используются для воссоздания кривизны поверхности объекта в каждой точке. Комбинируя данные о нормалях поверхности во всех точках пространства, mmNorm задействует специальную математическую модель для воссоздания трёхмерной модели объекта.

Исследователи создали прототип mmNorm, подключив радар к роботизированному манипулятору, который постоянно проводит измерения за счёт перемещения вокруг скрытого объекта. В процессе анализа система сравнивает силу отражённых сигналов для оценки кривизны форм скрытого объекта. К примеру, антенна будет принимать наиболее сильные сигналы от поверхностей, расположенных к ней перпендикулярно, и более слабые сигналы от поверхностей, обращённых под разными углами.

Несколько антенн получают определённое количество сигналов, после обработки которых системе удаётся определить форму скрытого предмета. Отмечается также, что система оценивает нормаль к поверхности из всех точек пространства, за счёт чего в ходе анализа генерируется множество возможных поверхностей. Для выбора правильной исследователи задействовали уже существующие технологии компьютерной графики, которые также служат для формирования конечной 3D-модели объекта сканирования.

Систему mmNorm протестировали на 60 небольших предметах сложной формы, таких как керамическая кружка с изгибающейся ручкой. Тестирование показало, что погрешность восстановления формы у новой технологии на 40 % ниже по сравнению с уже существующими аналогами, а точность определения позиции объектов в пространстве выше. Алгоритм может отличать друг от друга, лежащие внутри одной коробки, ложку, вилку, нож и др. Система хорошо справляется с построением моделей предметов, изготовленных из дерева, металла, пластика, резины и стекла. При этом она не подходит для сканирования предметов, скрытых за металлическими перегородками или толстыми стенами.

Платформа Discord пользуется популярностью как у геймеров, так и у обычных пользователей. В прошлом сервис обвиняли в том, что он не обеспечивает должную защиту несовершеннолетних пользователей от несоответствующего их возрасту контента. Discord стремится исправить ситуацию, в том числе за счёт внедрения функции проверки возраста с помощью сканирования лица, которая на данный момент находится на этапе тестирования.

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Источник изображения: techspot.com

В компании подтвердили, что проверка возраста с помощью сканирования лица является инструментом возрастного контроля для доступа к определённым пространствам или функциям сервиса. Отмечается, что одним из приоритетных вопросов является сохранение конфиденциальности, поскольку с проверкой возраста в первую очередь столкнутся молодые пользователи Discord, пытающиеся получить доступ к контенту с возрастными ограничениями.

В сообщении сказано, что используемые для проверки возраста данные обрабатываются один раз и не хранятся на серверах Discord. Проверка возраста может осуществляться не только посредством анализа биометрических данных, но и через идентификатор платформы. Используемое для сканирования лица решение полностью работает на локальном устройстве пользователя, т.е. биометрические данные не будут пересылаться куда-либо по сети.

Вопрос конфиденциальности в данном случае действительно важен, поскольку новый способ проверки возраста в Discord предполагает сканирование официального документа, удостоверяющего личность человека, с помощью камеры смартфона. По словам представителя компании, скан документа удаляется после прохождения проверки. В настоящее время новая функция в тестовом режиме доступна в Великобритании и Австралии.