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Inicio 15 July 2026 20:17

Fin 15 July 2026

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Recompensa de errores potenciada por IA: mejora y escala con LLMs

Descubre cómo aprovechar los Modelos de Lenguaje Grandes para mejorar y escalar las capacidades de caza de recompensas de errores, con información del equipo de Seguridad de Productos de Adobe en DefCamp 2024.

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Resumen

Discover how to leverage Large Language Models to enhance and scale bug bounty hunting capabilities, with insights from Adobe's Product Security team at DefCamp 2024.

Materias

Information Security (InfoSec)

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Materias

IA para Automatización y Modelado de FP&A

FP&A con IA: Proyecto de Fin de Carrera

Interpretabilidad de los LLM - Generación de Descripciones de Características de SAE - Primavera 2026

CodeCloak: Un método basado en DRL para mitigar la fuga de código por asistentes de código LLM

IA generativa para PLN con PyTorch

Ingeniero de Aprendizaje Automático: Modelos de ML y Aprendizaje Profundo

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