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CN
¿Por qué no basta con un modelo listo para usar? Una lección práctica sobre el ajuste fino de modelos de detección de objetos con datos reales

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JetBrains demuestra, mediante un experimento con YOLO12, YOLO26 y RF-DETR, que los modelos preentrenados con COCO pueden acercarse a cero al trasladarse directamente a dominios especializados, mientras que el ajuste fino mejora los resultados en distinta medida. El experimento revela que la similitud del dominio objetivo con los datos de entrenamiento, junto con la precisión de localización y el tiempo de inferencia, son más importantes que confiar en la clasificación del modelo como el más reciente o el mejor.

CN
Intrusión en el servicio JetBrains Cadence tras la explotación de una vulnerabilidad crítica en TeamCity

Intrusión en el servicio JetBrains Cadence tras la explotación de una vulnerabilidad crítica en TeamCity

JetBrains confirmó que unos atacantes explotaron la vulnerabilidad crítica CVE-2026-63077 para obtener acceso no autorizado al entorno de Cadence, lo que provocó la exposición de datos de usuarios, credenciales y archivos relacionados con la ejecución en la nube. La empresa solicita a los usuarios revocar todos los secretos y credenciales que pudieran haberse utilizado con el servicio y revisar los sistemas conectados a él.