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La VanguardiaLos hackers campan a sus anchas con la IA, sus creadores quieren sacar tajada
Los ciberdelincuentes norcoreanos robaron 6.300 millones de dólares de Binance, y los avances en inteligencia artificial están proporcionando nuevas herramientas a los ciberdelincuentes para generar malware y analizar vulnerabilidades. La ciberseguridad se está convirtiendo en un negocio importante, con un gasto en software de ciberseguridad que alcanzó los 150.000 millones de dólares el año pasado. Los laboratorios de IA buscan aplicar sus modelos para detectar y corregir vulnerabilidades en el código de software.
Hugging Face BlogCWE-bench v2 ofrece mayor cobertura, calidad y transparencia en pruebas de capacidades cibernéticas
CWE-bench v2 es un conjunto de 100 tareas diseñado para probar las capacidades de seguridad de modelos de IA. El benchmark evalúa la capacidad de los modelos para encontrar y corregir vulnerabilidades en repositorios de código abierto. Gemini 4 Argon lidera la evaluación con un 67.8% de pass@1, aunque el líder aún falla una parte significativa de las tareas.
Crear un asistente de programación con StarCoder
El artículo describe cómo el modelo de código abierto StarCoder, de 16B parámetros y entrenado con un billón de tokens de más de 80 lenguajes de programación, puede ajustarse para funcionar como asistente conversacional de programación, dando lugar a StarChat. Explica el uso de prompts de diálogo, el formato ChatML, el enmascaramiento de etiquetas de usuario y el ajuste fino con DeepSpeed ZeRO-3 sobre el dataset OpenAssistant. También aborda la evaluación de asistentes de código mediante benchmarks y juicio de modelos como GPT-4, y advierte sobre limitaciones y sesgos del modelo alfa.
Qué hace útil a un agente de diálogo: las técnicas detrás de ChatGPT
El artículo de Hugging Face repasa las técnicas que hacen útil a un agente de diálogo conversacional como ChatGPT: ajuste fino con instrucciones (IFT), ajuste fino supervisado (SFT), aprendizaje por refuerzo a partir de retroalimentación humana (RLHF) y cadena de pensamiento (CoT). Compara chatbots previos como LaMDA, BlenderBot 3, Sparrow y el Assistant de Anthropic en acceso, datos, arquitectura y evaluación. Concluye que se necesitan pocos datos para IFT, que SFT mejora seguridad y utilidad, y que CoT favorece el razonamiento paso a paso y reduce respuestas evasivas.
Sesgos en el aprendizaje automático: riesgos, contexto y herramientas para abordarlos
La entrada del blog de Ética y Sociedad de Hugging Face aborda el sesgo en el aprendizaje automático como un problema omnipresente y complejo que ninguna intervención técnica aislada puede resolver. Los modelos, como sistemas sociotécnicos, amplifican tendencias sociales y pueden exacerbar inequidades según su contexto de despliegue, por lo que se requiere vigilancia y retroalimentación continua. El texto propone abordar el sesgo en cada etapa del ciclo de desarrollo (definición de tarea, curación de datos y entrenamiento de modelos) y presenta herramientas como Dataset Cards, Disaggregator, Model Cards, SEAL y benchmarks como BOLD, HONEST y WinoBias.