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PostHeaderIcon Headroom reduce hasta un 92% los tokens de LLM


Headroom es un proyecto open source diseñado para reducir hasta un 92% los tokens enviados a LLMs como Claude o GPT, optimizando la ventana de contexto al eliminar datos redundantes.


PostHeaderIcon Apps de iOS con IA filtran credenciales de API de LLM


Un estudio empírico realizado a 444 aplicaciones gratuitas de iOS en la App Store de EE. UU. reveló que el 64% (282 aplicaciones) filtran credenciales de API de modelos de lenguaje extenso (LLM) a través del tráfico de red. Esta vulnerabilidad expone a los desarrolladores a un abuso a gran escala de sus cuentas de LLM y recursos en la nube.



PostHeaderIcon Todo sobre Claude Fable 5


Anthropic ha lanzado Claude Fable 5, descrito como su sistema de inteligencia artificial más potente hasta la fecha.


PostHeaderIcon Claude Mythos reduce días N a horas N creando exploits rápidamente


Un nuevo estudio revela que los modelos de lenguaje avanzado (LLMs), especialmente Claude Mythos Preview de Anthropic, están acelerando drásticamente la creación de exploits de N-day. Esta tecnología permite reducir el tiempo de desarrollo de semanas a tan solo unas pocas horas, incrementando significativamente el riesgo durante el periodo en que las vulnerabilidades ya son públicas pero aún no han sido parcheadas en los sistemas.


PostHeaderIcon Jefe de Uber advierte que no hay vínculo entre el tokenmaxxing de IA y el éxito de los productos; la empresa frena el gasto masivo en IA


El presidente de Uber, Andrew Macdonald, advirtió que aún no hay un vínculo claro entre el alto gasto en tokens de IA y la creación de funciones útiles para los consumidores. Debido a esto, la empresa está frenando la inversión indiscriminada en estas tecnologías. La compañía busca ahora priorizar la productividad real y los resultados tangibles sobre el simple uso masivo de modelos de lenguaje.




PostHeaderIcon La IA empieza a superar a los ingenieros de chips en áreas específicas mientras los LLM aceleran las herramientas de diseño; según un investigador de Berkeley, aún hace falta mucha guía humana


La inteligencia artificial está empezando a superar a los ingenieros en áreas específicas del diseño de chips, optimizando la eficiencia y reduciendo costos. Aunque herramientas como las de Google DeepMind logran diseños super-humanos, el proceso aún requiere una guía humana constante para la toma de decisiones estratégicas. Actualmente, la IA actúa como un multiplicador de fuerza que permite a los expertos explorar innovaciones más complejas y rápidas.


PostHeaderIcon 768GB de memoria Intel Optane barata para ejecutar LLM de 1 billón de parámetros


Un entusiasta logró ejecutar localmente el modelo de lenguaje Kimi K2.5 de un billón de parámetros utilizando 768 GB de memoria Intel Optane usada. Gracias a una configuración híbrida de CPU y GPU, alcanzó una velocidad de procesamiento de aproximadamente 4 tokens por segundo. Este proyecto demuestra que existe una oportunidad para memorias intermedias entre la RAM y los SSD en el despliegue de IA.



PostHeaderIcon Bienvenidos al vulnpocalipsis, donde la IA acelera la detección de fallos y los parches se multiplican sin control


Empresas como Microsoft, Palo Alto Networks y Mozilla están utilizando modelos de IA avanzados para detectar vulnerabilidades en sus códigos a una velocidad sin precedentes. Aunque esto permite corregir fallos antes de que sean explotados, ha generado un aumento masivo de parches y una carga de trabajo mucho mayor para los administradores de sistemas. Los expertos advierten que existe una ventana crítica de pocos meses para superar la capacidad de los atacantes antes de que los exploits impulsados por IA se vuelvan la norma.