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CN
Por que um modelo pronto não é suficiente? Uma lição prática sobre o ajuste fino de modelos de detecção de objetos em dados reais

Por que um modelo pronto não é suficiente? Uma lição prática sobre o ajuste fino de modelos de detecção de objetos em dados reais

A JetBrains mostra, por meio de um experimento envolvendo YOLO12, YOLO26 e RF-DETR, que modelos pré-treinados no COCO podem chegar perto de zero quando transferidos diretamente para domínios especializados, enquanto o ajuste fino melhora os resultados em graus variados. O experimento revela que a semelhança do domínio-alvo com os dados de treinamento, além da precisão do posicionamento e do tempo de inferência, é mais importante do que depender da classificação do modelo como o mais recente ou o melhor.

CN
Violação do serviço JetBrains Cadence após exploração de vulnerabilidade crítica no TeamCity

Violação do serviço JetBrains Cadence após exploração de vulnerabilidade crítica no TeamCity

A JetBrains confirmou que invasores exploraram a vulnerabilidade crítica CVE-2026-63077 para obter acesso não autorizado ao ambiente do Cadence, o que levou à exposição de dados de usuários, credenciais e arquivos relacionados à execução na nuvem. A empresa solicita que os usuários revoguem todos os segredos e credenciais que possam ter sido usados com o serviço e revisem os sistemas conectados a ele.