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Amazon convenceu a Apple a remover o detector de revisão Fakespot da App Store

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O Fakespot promoveu a capacidade de detectar vendedores ruins e críticas falsas na Amazon, usando um software de computador sofisticado.

uma maçã; Ilustração de Stephen Shankland / CNET

A Apple removeu o aplicativo de avaliação Fakespot de sua App Store na sexta-feira, depois de receber uma reclamação da Amazon de que o Fakespot detecta de forma imprecisa os maus vendedores e Artigos falsos na loja dela.

O CEO da Fakespot, Saud Khalifa, disse em uma entrevista que a mudança encerrou um mês de mudança entre a Apple, Amazon e Fakespot por meio do aplicativo. A Amazon disse em um comunicado na sexta-feira que o Fakespot “fornece aos clientes informações enganosas sobre os vendedores e seus produtos e prejudica nossos negócios de vendedores” quando classifica produtos e vendedores em uma escala separada do sistema de avaliação da Amazon. A Amazon também disse que não foi capaz de verificar o que o Fakespot faz ou não faz, hoje ou no futuro, por isso é um risco de segurança.

O sucessor acusou a Amazon de tentar encobrir fraudes ocorridas em sua plataforma, o que ele disse que seu aplicativo foi projetado para destacar.

“É direito do consumidor saber quando você lê uma crítica falsa, se você está recebendo um produto falso ou se está recebendo um produto fraudulento que irá prejudicá-lo”, disse ele. Este sistema está quebrado.

O aplicativo da Fakespot para iPhone foi instalado cerca de 150.000 vezes desde que foi lançado, dois anos atrás. A empresa, que até agora arrecadou mais de US $ 5 milhões em financiamento, não está atualmente ganhando dinheiro com seus serviços.

A Apple disse que se tratava de uma “disputa de propriedade intelectual iniciada pela Amazon em 8 de junho” e que havia tentado trabalhar com as duas empresas para resolver o problema. A Apple disse que também contatou a Fakespot em 29 de junho antes de remover o aplicativo.

As reclamações da Amazon sobre o Fakespot vêm à medida que a empresa de comércio eletrônico briga cada vez mais com empresas e grupos solicitando análises em sua plataforma. proibição da amazôniacatalisadorProcessos de escrita, onde as empresas oferecem reembolsos ou produtos gratuitos em troca de revisões.

Em junho, mais ou menos na época em que a Amazon enviou sua reclamação inicial sobre o Fakespot para a Apple, a Amazon publicou uma postagem no blog sobre as críticas falsas em seu site. A empresa disse que removeu 200 milhões de suspeitas de resenhas falsas antes de serem postadas nas páginas listadas por 1,9 milhão de vendedores terceirizados em sua plataforma. A empresa usa software de computador para procurar comportamentos suspeitos, como grupos de novas contas de clientes que analisam os mesmos produtos. No entanto, grupos de revisão falsos apareceram nas redes sociais, Curta o FacebookMais incentivo para o comportamento.

Avaliações falsas podem ajudar as marcas a manipular o sistema da Amazon, que usa avaliações positivas para promover produtos em suas classificações.

“Vimos uma tendência crescente de malfeitores tentando solicitar avaliações falsas fora da Amazon, especialmente por meio de serviços de mídia social”, disse um blog da Amazon no mês passado. “Alguns usam serviços de mídia social por conta própria; em outros, eles contratam um provedor de serviços terceirizado para realizar essa atividade em seu nome.”

A Fakespot diz que é uma “empresa de análise de dados” que usa software de computador para determinar se as avaliações e os revisores que deixaram são legítimos. O aplicativo avalia a qualidade da escrita de referência, perfil de referência e outros dados de referência para um produto específico.

“Usamos inteligência artificial que foi treinada para detectar padrões”, diz a empresa. Ao explicar seu serviço. “Quanto mais dados fluírem para o sistema, melhor será o sistema na detecção de falsificações.”

A Amazon disse que analisou produtos que a Fakespot classificou como não confiáveis ​​e considerou que eles estavam incorretos em 80% das vezes. As diretrizes de revisão da Apple proíbem aplicativos que postam “informações falsas” e aplicativos que acessam o serviço de outra empresa sem permissão.

Um sucessor do Fakespot expressou frustração com a Apple fechando seu aplicativo, enquanto permite que o aplicativo da Amazon, com as análises falsas que sua empresa encontra, continue funcionando. “É hipocrisia”, disse ele.

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Mod de Garry enfrenta uma enxurrada de avisos de remoção de DMCA relacionados à Nintendo

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Mod de Garry enfrenta uma enxurrada de avisos de remoção de DMCA relacionados à Nintendo

Possui estúdios Facepunch Anunciar No Steam, está removendo 20 anos de itens de oficina relacionados à Nintendo para seu jogo sandbox Maud Gary Para atender às demandas da empresa japonesa. No início deste ano, um usuário X chamado Brewster T. Koopa apareceu publicar Que um grupo de trolls estava apresentando alegações falsas de DMCA contra o jogo para remover complementos da Nintendo e forçar o fechamento dos fabricantes de complementos. Os perpetradores supostamente usaram um e-mail falso para se passar por advogados da Nintendo e enviar avisos de remoção do DMCA. Em seu novo anúncio, a Facepunch Studios disse acreditar que as demandas vieram legitimamente da Nintendo e que deveria respeitar a decisão da empresa e começar a remover itens relacionados às suas IPs.

“Este é um processo contínuo, pois temos 20 anos de uploads para concluir”, escreveu o desenvolvedor. “Se você quiser nos ajudar excluindo uploads relacionados à Nintendo e nunca mais enviá-los, isso nos ajudaria muito.”

Koopa disse em um tweet de acompanhamento que enviou um e-mail à empresa informando que as demandas não eram realmente da Nintendo. Anteriormente, eles argumentaram que os avisos de remoção não poderiam ter vindo da gigante japonesa dos jogos, porque os complementos da Nintendo existiam desde 2005 e porque a empresa teria entrado em contato com a Valve, a editora do jogo. Maud GaryEm si.

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Embora o anúncio ainda esteja no ar, o fundador do Facepunch, Garry Newman, anunciou que sua equipe recebeu e-mails e mensagens diretas de pessoas e que o desenvolvedor está conduzindo uma investigação. “Precisamos levar essas coisas a sério (especialmente da Nintendo), mas também não podemos permitir que as pessoas abusem das remoções do DMCA”, escreveu Newman. Entramos em contato com a Nintendo para perguntar se as remoções que o Facepunch recebeu realmente vieram da empresa e atualizaremos esta postagem assim que respondermos.

Atualizado em 25 de abril de 2024, 11h04 ET: Desde então, Newman mudou-se para X para estado Foi “confirmado que as remoções foram verificadas pela Nintendo como legítimas” e que as remoções “continuarão agora conforme planejado”.

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O WhatsApp para iOS está lançando logins sem senha usando chaves de acesso

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O WhatsApp para iOS está lançando logins sem senha usando chaves de acesso

Outro aplicativo se junta ao futuro sem senha que nos foi prometido. WhatsApp diz O suporte para chaves de acesso agora está sendo implementado na versão iOS do aplicativo. Com esse recurso ativado, os usuários do aplicativo de mensagens criptografadas Meta podem usar a biometria do iPhone para fazer login – ou seja, Face ID ou Touch ID – ou a senha do telefone.

O WhatsApp já suporta o desbloqueio de seu aplicativo iOS usando uma dessas opções, mas isso vai um passo adiante. O suporte Passkey chega à versão para iPhone vários meses depois que a Meta começou a distribuí-lo para usuários do Android WhatsApp em outubro. O porta-voz do WhatsApp, Zad Al-Sawah, diz que os usuários do iOS verão o aplicativo “nas próximas semanas”, então, se você não o vir agora, volte sempre.

As chaves de acesso devem ser as mais seguras (ou pelo menos mais seguras); Até as chaves de acesso têm vantagens e desvantagens) Onda do Futuro – uma versão de autenticação que dispensa senhas e autenticação de dois fatores via SMS. Isso também significa que você pode fazer login mesmo quando não estiver conectado a uma rede, pois seu telefone contém a chave de autenticação. Para ver se você já possui o recurso, WhatsApp diz Você verá a opção abaixo Configurações > Conta > Senhas. No entanto, implantações como essa podem levar algum tempo.

Os usuários ainda irão escanear o código QR da lista de “Dispositivos Vinculados” no aplicativo do smartphone para fazer login no WhatsApp em outros dispositivos, “uma vez que Mac, Windows e web não podem ser dispositivos primários para uma conta”, disse Al-Suwayh. Isso é semelhante, embora mais complicado, ao modo como as chaves de acesso às vezes funcionam quando você faz login em um serviço em navegadores de desktop – exceto que tudo o que você precisa fazer é escanear o código QR da chave de acesso com o aplicativo de câmera padrão do seu telefone.

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Atualizado em 24 de abril de 2024 às 18h26 ET: Adicionado um comentário de um porta-voz do WhatsApp.

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Apple lança modelos de IA de código aberto que rodam no dispositivo

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Apple lança modelos de IA de código aberto que rodam no dispositivo

A Apple lançou hoje vários modelos de linguagem grande (LLMs) de código aberto projetados para serem executados no dispositivo, e não por meio de servidores em nuvem. Chamados de OpenELM (Open Source Efficient Language Models), os programas LLM estão disponíveis em A peça central do rosto que abraçauma comunidade para compartilhar código de IA.


Como mostrado no documento branco [PDF]Existem oito modelos OpenELM no total, quatro dos quais são pré-treinados usando a biblioteca CoreNet e quatro são modelos ajustados por instrução. A Apple usa uma estratégia de escalonamento de camadas que visa melhorar a precisão e a eficiência.

A Apple forneceu código, registros de treinamento e várias versões, em vez de apenas o modelo de treinamento final, e os pesquisadores por trás do projeto esperam que isso leve a um progresso mais rápido e a “resultados mais confiáveis” no campo da IA ​​de linguagem natural.

OpenELM, um modelo de linguagem aberta e em evolução. OpenELM usa uma estratégia de escalonamento de camada para alocar parâmetros com eficiência dentro de cada camada do modelo do transformador, resultando em maior precisão. Por exemplo, com um orçamento de parâmetros de cerca de 1 bilhão de parâmetros, o OpenELM mostra uma melhoria de 2,36% na precisão em relação ao OLMo, ao mesmo tempo que requer 2x menos tokens para pré-treinamento.

Rompendo com práticas anteriores que fornecem apenas pesos de modelo, código de inferência e pré-treinamento em conjuntos de dados privados, nossa versão inclui a estrutura completa para treinamento e avaliação do modelo de linguagem em conjuntos de dados disponíveis publicamente, incluindo logs de treinamento, vários pontos de verificação e pré- pontos. Configurações de treinamento.

A Apple afirma que está lançando modelos OpenELM para “capacitar e enriquecer a comunidade de pesquisa aberta” com modelos de linguagem de ponta. O compartilhamento de modelos de código aberto oferece aos pesquisadores uma maneira de investigar riscos, dados e preconceitos de modelos. Desenvolvedores e empresas podem usar os modelos como estão ou fazer modificações neles.

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O compartilhamento aberto de informações tornou-se uma ferramenta importante para a Apple recrutar engenheiros, cientistas e especialistas de ponta, pois oferece oportunidades para trabalhos de pesquisa que normalmente não seriam publicados de acordo com as políticas de confidencialidade da Apple.

A Apple ainda não trouxe esses tipos de recursos de IA para seus dispositivos, mas espera-se que o iOS 18 inclua uma série de novos recursos de IA, e rumores sugerem que a Apple planeja executar seus próprios modelos de linguagem grande no dispositivo para fins de privacidade.

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