ajuste fino
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Ciberseguridad
El ajuste fino cibernético de Google encuentra vulnerabilidades que Claude Opus 4.6 no detecta
El ajuste fino Gemini 3.5 Flash Cyber de Google supera a Claude Opus 4.6 en el descubrimiento de vulnerabilidades, encontrando 55 problemas únicos frente a 36 en el motor V8. El modelo ligero está restringido a gobiernos y socios de confianza mediante un piloto de acceso limitado.
2026-07-24
NVIDIA
Nvidia y Hugging Face se unen para hacer aburrido el entrenamiento distribuido de difusión
NeMo Automodel de Nvidia ahora se integra directamente con Diffusers de Hugging Face, lo que permite entrenamiento distribuido de nivel de producción para modelos como FLUX, Wan 2.1 y HunyuanVideo. La biblioteca bajo Apache 2.0 maneja el paralelismo como un conmutador de configuración y permite que los puntos de control ajustados se carguen directamente en los pipelines de inferencia.
2026-07-19
Optimización del Entrenamiento
Unsloth afirma entrenamiento de LLM 5 veces más rápido con nuevos kernels Triton y empaquetado automático
La última actualización de Unsloth introduce kernels Triton QK RoPE fusionados para embeddings rotatorios 2.3 veces más rápidos, indexación int64 para contexto largo y empaquetado automático sin relleno. Los benchmarks muestran un rendimiento 1.7-3 veces mayor en Qwen3-32B sin pérdida de precisión.
2026-07-16