Zoom начал подтверждать, что участники видеозвонков — реальные люди, а не дипфейки
👁 Zoom начал подтверждать, что участники видеозвонков — реальные люди, а не дипфейки Сервис внедряет World ID — технологию проекта World, сооснователем которого является Сэм Альтман. Пользователи, прошедшие проверку, получат синий значок во время видеозвонка. Для максимального…
- 01.👁 Zoom начал подтверждать, что участники видеозвонков — реальные люди, а не дипфейки Сервис внедряет World ID — технологию проекта World, сооснователем которого является Сэм Альтман
- 02.Пользователи, прошедшие проверку, получат синий значок во время видеозвонка
- 03.Для максимального…
👁 Zoom начал подтверждать, что участники видеозвонков — реальные люди, а не дипфейки Сервис внедряет World ID — технологию проекта World, сооснователем которого является Сэм Альтман. Пользователи, прошедшие проверку, получат синий значок во время видеозвонка. Для максимального уровня подтверждения потребуется сканирование радужной оболочки глаза с помощью устройства Orb. Компании смогут использовать такую проверку для конфиденциальных переговоров, где особенно важно защититься от ИИ-двойников. По данным Fortune, технологию также внедряют финансовые компании Bain Capital и VanEck. Источник
Related Intelligence
All stories →OMRON to acquire OnLogic to address edge AI applications
OnLogic will keep its Vermont headquarters, as well as its global offices, as part of OMRON. Source: OnLogic As manufacturers increasingly use data and AI at the edge, they need reliable computing that works alongside real-time automation and control. OMRON Corp. this month said…
At New York Climate Week 2026, MIT connects with a global network
Each year, Climate Week NYC brings together more than 100,000 people in more than 1,000 events across the city to discuss climate challenges, explore solutions, and spur action. Participants come from industry, academia, philanthropy, nonprofits, government, and finance and…
Researchers find six patterns that make AI text so exhausting to read
A study from New York University and the University of Texas at Austin shows that frontier language models systematically overuse linguistic patterns that are hard for humans to parse. The researchers trace the problem to training on code and math, where correctness gets…