Ire identifica una nueva variante de LOTUSLITE
Project Ire, el agente autónomo de Microsoft, identifica una variante de LOTUSLITE que evade firmas. Conoce la detección basada en comportamientos.
Project Ire, el agente autónomo de Microsoft, identifica una variante de LOTUSLITE que evade firmas. Conoce la detección basada en comportamientos.
¿Aparece el error BackgroundContainer.dll al encender tu PC? Aprende cómo solucionarlo rápidamente con nuestra guía paso a paso. ¡No dejes que afecte tu sistema!
Descubre cómo OnyxC2, el nuevo stealer por suscripción, roba datos de más de 200 aplicaciones usando técnicas avanzadas de evasión. ¿Estás protegido?
¿El error python27.dll bloquea tu Google Drive? Aprende cómo corregirlo con nuestra guía paso a paso. Soluciones efectivas para Windows. ¡Recupera tu acceso ya!
Descubre cómo FOCUS optimiza la inferencia de DLLMs, enfocando el cómputo en tokens decodables para lograr hasta 3.5x más rendimiento sin pérdida de calidad.
¿Error 'ImportError: DLL load failed' al usar win32api en Python 3.8? Aprende cómo solucionarlo con estos pasos simples y vuelve a tu proyecto.
Aprende cómo MaskForge, un ataque adaptativo de caja negra, alcanza un 79.3% de éxito en jailbreak de dLLMs mediante patrones estructurales dinámicos.
STaR-Quant mejora la cuantificación de baja precisión en DLLMs, logrando 1.69x aceleración y 3.14x ahorro de memoria sobre FP16. Descubre cómo optimizar tu modelo.
dLLM-Cache acelera hasta 9x modelos de difusión con caché adaptativa, sin entrenamiento y con latencia cercana a modelos autoregresivos.
Fast-dLLM++ acelera inferencia de LLM difusivos sin modificar modelo, aprovechando confianza heterogénea para lograr 37% más rendimiento sin perder precisión.
¿Faltan las columnas Nombre y Descripción en Services.msc? Sigue esta guía para registrar jscript.dll y solucionarlo rápido. ¡Funciona!
Descubre Safe-FedLLM: un sistema de defensa que detecta actualizaciones maliciosas de LoRA en FedLLM, protegiendo la seguridad sin afectar la velocidad.
Descubre SimSD: un método de decodificación especulativa para modelos de difusión que acelera la inferencia hasta 7.46x sin sacrificar calidad.
DLLM-JEPA: nueva arquitectura que combina JEPA y difusión enmascarada para reducir FLOPs un 33% y ganar hasta 18.7% en precisión.