NVIDIA и Hugging Face интегрировали библиотеку NeMo Automodel с Diffusers, позволяя обучать диффузионные модели (FLUX, HunyuanVideo и др.) без конвертации чекпоинтов — с поддержкой распределённого обучения, LoRA и готовыми рецептами для популярных моделей.
Учёные MIT и некоммерческой организации Thorn разработали технику аудита, которая определяет, способна ли AI-модель генерировать детскую порнографию (CSAM), не заставляя её это делать. Метод анализирует внутренние изменения в модели после fine-tuning и показал 100% точность в выявлении опасных вариантов. Это критически важно: число жалоб на AI-созданный CSAM выросло с 67 000 в 2024 году до 1,5 миллиона в 2025-м.
Исследователи из UC Berkeley представили два метода защиты языковых моделей от prompt injection — атак, когда вредоносные инструкции прячутся в пользовательских данных. StruQ и SecAlign дообучают модель различать настоящие команды и подделки, снижая успешность атак с 45% до 8% без потери качества работы.
