Пульс ИИ: что обсуждают в соцсетях

В посте обсуждают, что современные модели способны связывать разрозненные данные (текст, код, поведение, голос) и с высокой точностью определять, что они принадлежат одному человеку — даже без прямых идентификаторов вроде имени или email.

Особенно показательно, что LLM в тестах 2026 года обходят классические методы деанонимизации. Это не про утечки баз данных — это про то, что любой цифровой след может стать частью пазла. Идея «реконструктивной идентичности» заставляет пересмотреть, что вообще считать приватностью.

Автор показывает, что проблема была не в модели, а в инструменте: Codex CLI раскрыл Qwen 3.8 Flash Next так, как не удавалось pi.dev или opencode. Интересно, что на синтетическом тесте «3D Mario Game» разница заметна сразу, но главное — реальный проект, где локальная модель вдруг обогнала GPT.

Это хорошая иллюстрация того, что «бенчмарки» и «харанессы» — не пустой звук: один и тот же движок может показывать принципиально разный результат в зависимости от обвязки. Вопрос, который автор оставляет открытым — можно ли добиться того же на pi.dev через расширения — тоже показателен: экосистема инструментов для локальных LLM ещё очень сырая.