
OpenAI refuerza la seguridad de sus modelos tras la brecha en Hugging Face
La compañía amplía la supervisión durante el desarrollo y pone más énfasis en la alineación después del entrenamiento.
Noticias.
Inteligencia Artificial
Inteligencia Artificial para Gente Real · ES / PT-BR

La compañía amplía la supervisión durante el desarrollo y pone más énfasis en la alineación después del entrenamiento.

La plataforma presenta Gaia2 y ARE, dos proyectos que permiten a investigadores y desarrolladores analizar cómo funcionan realmente los agentes autónomos de IA

La empresa francesa de cloud computing se integra con Hugging Face para que cualquiera pueda desplegar modelos de lenguaje sin montar su propia infraestructura.

La empresa ha publicado en código abierto un framework que permite generar ejemplos sintéticos de alta calidad para entrenar modelos de lenguaje, sin necesidad de usar GPT-4 ni otros modelos de pago.

Hugging Face publica una guía práctica para que cualquier desarrollador pueda proteger imágenes creadas con modelos de inteligencia artificial

RiskRubric.ai permite analizar posibles sesgos, brechas de seguridad y comportamientos problemáticos en modelos de lenguaje sin necesidad de conocimientos técnicos avanzados.

Hugging Face documenta cómo en 2026 la brecha de rendimiento entre modelos abiertos y privativos se ha cerrado, cambiando el equilibrio de poder en la industria.

Hugging Face publica dots.ocr, un sistema de reconocimiento de texto que funciona sin conexión en móviles Apple y supera a sistemas comerciales en más de cien idiomas.

Hugging Face lanza un experimento que genera código de juegos completos a partir de instrucciones en lenguaje natural, sin necesidad de escribir ni una línea.

RTEB quiere acabar con las métricas engañosas que usan las empresas al comparar sus sistemas de búsqueda y recuperación de información.

Hugging Face lanza una plataforma que ejecuta el código producido por modelos de lenguaje para medir su utilidad real, más allá de tests sintéticos.

Hugging Face presenta Smol2Operator, un sistema que puede navegar interfaces gráficas, hacer clic y escribir por ti, entrenado para seguir instrucciones sin código.

La plataforma une recopilación de datos, entrenamiento de modelos y despliegue en un mismo flujo de trabajo, facilitando que cualquiera pueda crear robots autónomos sin infraestructura compleja.

Un equipo de Hugging Face reescribió miles de experimentos científicos presentados en ICML y encontró que dos de cada tres no funcionaban tal como decían sus autores.

La plataforma de modelos de inteligencia artificial y el servicio de análisis de archivos de Google trabajarán juntos para evitar que se distribuyan modelos infectados.

La plataforma de IA adquiere el proyecto de código abierto que usan millones de desarrolladores para entender similitudes entre textos, y su creador se une al equipo.

Hugging Face muestra que la combinación de modelos especializados supera a los sistemas cerrados en tareas de reconocimiento óptico de caracteres.

La plataforma de IA lanza una herramienta gratuita que permite analizar miles de imágenes con inteligencia artificial directamente desde el navegador, sin código ni servidores.

Hugging Face publica una guía para usar modelos multimodales en procesadores corrientes, sin necesidad de tarjetas gráficas caras ni servidores en la nube.

La nueva generación de procesadores Xeon permite entrenar y ejecutar LLMs sin depender de GPUs, según pruebas de Hugging Face.
Usamos cookies de análisis (Google Analytics) para entender qué artículos interesan. Solo se activan si lo aceptás. Más información sobre privacidad