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DistilGPT2 es un modelo de generación de texto en inglés destilado, derivado de GPT-2. Ofrece una alternativa más rápida y ligera a su predecesor, lo que lo hace adecuado para…

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GPT-5.6 es el último modelo de IA de OpenAI, diseñado para mejorar la productividad y la eficiencia en diversas tareas. Ofrece un rendimiento mejorado por dólar, permitiendo a los…

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Gemini 3.1 Pro es un modelo de IA avanzado diseñado para tareas complejas y razonamiento profundo. Destaca en la comprensión multimodal, proporcionando respuestas inteligentes y…

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Stability AI ofrece un conjunto de modelos de IA generativa de código abierto para crear imágenes, video, audio y contenido 3D. Estas soluciones innovadoras se dirigen a creadores…

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Cohere Command es una familia de modelos de lenguaje de IA escalables diseñados para uso empresarial. Ofrece alto rendimiento y precisión para aplicaciones agénticas del mundo…

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AI21 crea Modelos Fundacionales y Sistemas de IA de nivel empresarial, centrándose en la precisión, la fiabilidad y la escalabilidad. Sus soluciones potencian flujos de trabajo…

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Mistral Large 3 es un modelo de IA de última generación diseñado para empresas, que permite la personalización, el ajuste fino y el despliegue de asistentes y agentes de IA.…

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NVIDIA Nemotron 3 Ultra es un potente modelo de IA diseñado para razonamiento complejo y tareas multilingües. Con 550 mil millones de parámetros, sobresale en análisis de contexto…

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gpt-oss incluye dos modelos de lenguaje de peso abierto, gpt-oss-120b y gpt-oss-20b, diseñados para un rendimiento sólido y un despliegue eficiente. Están disponibles bajo la…

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MiniMax-M2.5 es un modelo de IA avanzado diseñado para codificación, trabajo de oficina y uso de herramientas agentivas. Destaca en eficiencia y rentabilidad, permitiendo…

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Mistral Small 4 es un modelo de IA versátil que unifica capacidades de razonamiento, codificación y multimodal en una sola plataforma. Permite a los usuarios personalizar, ajustar…

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Command A+ es un modelo Mixture of Experts con 25B de parámetros activos y 218B en total, diseñado para razonamiento complejo, visión y tareas multilingües en 48 idiomas,…

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ERNIE 5.1 es un modelo de IA de vanguardia que destaca en rendimiento mientras minimiza los costos de pre-entrenamiento. Ofrece avances significativos en las capacidades de los…

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Ideogram 4.0 es un modelo de IA avanzado diseñado para diversas aplicaciones. Ofrece capacidades robustas para usuarios que buscan aprovechar la tecnología de IA para sus…

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Cosmos 3 es un modelo de IA avanzado desarrollado por NVIDIA, diseñado para mejorar diversas aplicaciones en inteligencia artificial, computación de alto rendimiento y robótica.…

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IBM Granite es una familia de modelos de IA abiertos y confiables para negocios, que ofrece modelos eficientes de lenguaje, visión, voz y guardrails que pueden ser personalizados…

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Inkling es un modelo de IA multimodal de 975B parámetros diseñado para desarrolladores. Acepta entradas de texto, imagen y audio, generando salidas de texto para diversas…

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Olmo de Ai2 es un modelo de lenguaje completamente abierto diseñado para investigaciones y aplicaciones avanzadas de IA. Ofrece varias variantes de modelo optimizadas para…

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Phi-4-reasoning-vision-15B es un modelo de IA multimodal desarrollado por Microsoft, diseñado para tareas que requieren comprensión del lenguaje visual y capacidades de…

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Falcon-H1R-7B es un modelo de IA especializado en razonamiento diseñado para mejorar el rendimiento en tareas de matemáticas, programación y lógica. Desarrollado por el Technology…

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OpenAI es una empresa líder en investigación y desarrollo de inteligencia artificial. Se enfoca en crear modelos avanzados de IA y hacerlos accesibles para diversas aplicaciones.…

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OPT-175B es un modelo de lenguaje de 175 mil millones de parámetros lanzado por Meta AI para la comunidad de investigación. Proporciona acceso a modelos de lenguaje a gran escala,…

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Gato es un único agente de IA generalista desarrollado por Google DeepMind. Puede realizar una amplia variedad de tareas, incluyendo jugar juegos de Atari, generar subtítulos para…

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SqueezeNet es un modelo de red neuronal convolucional profunda disponible a través de PyTorch. Logra una precisión a nivel de AlexNet con significativamente menos parámetros y un…

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Xception es un modelo de aprendizaje profundo disponible a través de la API Keras 3. Forma parte de Keras Applications, ofreciendo modelos pre-entrenados para diversas tareas de…

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Transfo-XL-WT103 es un modelo transformer causal con embeddings de posicionamiento relativo que puede reutilizar estados ocultos para un contexto más largo. Desarrollado por…

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Google DeepMind explora modelos de lenguaje grandes como Gopher, centrándose en sus capacidades, consideraciones éticas y entrenamiento eficiente. La investigación incluye un…

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Esta investigación analiza empíricamente la compensación óptima entre el tamaño del modelo y los datos de entrenamiento para modelos de lenguaje grandes, dado un presupuesto de…

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LaMDA es el modelo de IA conversacional revolucionario de Google, diseñado para entablar diálogos fluidos sobre una amplia gama de temas. Se basa en la arquitectura Transformer,…

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Los modelos InstructGPT son modelos de lenguaje de IA entrenados para seguir mejor las intenciones del usuario que GPT-3. Son más veraces, menos tóxicos y están alineados con los…

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Longformer Base 4096 es un modelo transformer diseñado para procesar documentos largos. Se basa en RoBERTa, preentrenado en secuencias extendidas de hasta 4.096 tokens. Este…

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El modelo base BigBird es un transformador que extiende BERT para manejar secuencias mucho más largas utilizando atención dispersa por bloques. Está pre-entrenado en texto en…

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RAG (Generación Aumentada por Recuperación) combina modelos de lenguaje preentrenados con fuentes de datos externas. Recupera pasajes relevantes para condicionar la generación,…

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SimCLR es un marco para el aprendizaje autosupervisado y semisupervisado de representaciones visuales. Simplifica enfoques anteriores utilizando aprendizaje contrastivo para…

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Phi-2 es un modelo de lenguaje de 2.7 mil millones de parámetros de Microsoft Research. Demuestra un razonamiento y una comprensión del lenguaje excepcionales, logrando un…

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ControlNet mejora los modelos de difusión añadiendo control condicional, permitiendo a los usuarios guiar la generación de imágenes con entradas específicas. Permite el ajuste…

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Este modelo de IA detalla una red neuronal convolucional grande y profunda entrenada para la clasificación de ImageNet. Logró resultados de vanguardia con tasas de error top-1 y…

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StyleGAN3 introduce redes generativas antagónicas libres de aliasing mediante la renovación del procesamiento de señales dentro del generador. Esta innovación elimina la…

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UL2 20B es un modelo de aprendizaje de lenguaje unificado de código abierto que unifica varios paradigmas de modelado de lenguaje. Mejora el rendimiento en tareas de ajuste fino y…

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FLAN-T5 es una versión mejorada del modelo de lenguaje T5, específicamente ajustada en una mezcla diversa de tareas. Ofrece un rendimiento mejorado sin requerir ajuste adicional,…

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PaLM-E es un modelo de lenguaje multimodal incorporado que integra datos de sensores continuos del mundo real con texto. Permite a los robots realizar tareas complejas al anclar…

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DGCNN es un modelo de IA para el aprendizaje sobre nubes de puntos, que implementa Dynamic Graph CNN. Logra un rendimiento de vanguardia en tareas como la clasificación y…

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Wav2vec 2.0 es un algoritmo de aprendizaje autosupervisado para el reconocimiento automático del habla. Aprende a partir de audio sin procesar, requiriendo una cantidad mínima de…

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AudioLM es un modelo de IA que genera audio de alta calidad con consistencia a largo plazo. Trata la generación de audio como una tarea de modelado de lenguaje, mapeando el audio…

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ALIGN es un modelo de IA que escala el aprendizaje de representaciones visuales y de visión-lenguaje utilizando supervisión de texto ruidosa de más de mil millones de pares de…

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Flamingo es un modelo de lenguaje visual (VLM) único de Google DeepMind que destaca en el aprendizaje few-shot en diversas tareas multimodales. Procesa imágenes, videos y texto…

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BEiT es un modelo de representación de visión autosupervisado que utiliza modelado de imágenes enmascaradas para pre-entrenar transformadores de visión. Tokeniza imágenes en…

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Los autoencoders variacionales (VAE) ofrecen un enfoque probabilístico para la representación del espacio latente. A diferencia de los autoencoders estándar, los VAE codifican las…

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Reformer es un modelo de IA que mejora la arquitectura Transformer para procesar datos secuenciales extensos. Aborda las limitaciones en los mecanismos de atención y la asignación…

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ImageBind es un modelo de IA multimodal de Meta AI que vincula datos de seis modalidades: imagen, video, audio, texto, profundidad y térmico. Aprende un único espacio de…

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Intern Large Models, desarrollado por Shanghai AI Laboratory, ofrece LLMs y MLLMs de código abierto. Su conjunto incluye modelos como InternVL e InternLM-XComposer, junto con una…

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通义实验室 (Meet Tongyi) es el sitio web oficial de los modelos de lenguaje grandes Tongyi Qianwen de Alibaba Cloud. Presenta la suite completa de modelos, las últimas noticias de la…

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Zephyr-7B-β es un modelo de lenguaje de código abierto ajustado a partir de Mistral-7B-v0.1 utilizando Direct Preference Optimization. Destaca como un asistente útil, demostrando…

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Fuyu-8B es un modelo de IA multimodal de código abierto diseñado para agentes digitales. Su arquitectura simplificada soporta resoluciones de imagen arbitrarias, permitiéndole…

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IDEFICS es un modelo de lenguaje visual de acceso abierto que reproduce capacidades de vanguardia. Acepta entradas de imágenes y texto intercaladas para generar salidas de texto,…

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MiniGPT-4 es un modelo de IA que mejora la comprensión visión-lenguaje al alinear un codificador visual fijo con un modelo de lenguaje grande. Puede generar descripciones…

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LLaVA es un modelo multimodal grande que combina un codificador de visión con un modelo de lenguaje para la comprensión visual y del lenguaje de propósito general. Sobresale en…

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Mamba es una arquitectura novedosa de modelo de espacio de estados diseñada para la modelización eficiente de secuencias, particularmente efectiva en datos densos en información…

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RWKV es un potente modelo de lenguaje que ofrece inferencia eficiente y capacidades de ajuste fino flexibles. Soporta diversas aplicaciones, incluyendo interfaces gráficas de…

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OpenELM es una familia de modelos de lenguaje abiertos de última generación de Apple Machine Learning Research. Presenta una estrategia de escalado por capas para una precisión…

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N-BEATS es un modelo basado en redes neuronales para la predicción de series temporales univariadas. Desarrollado por ServiceNow Research, implementa el algoritmo N-BEATS para…

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零一万物 (01.AI) es una empresa global de IA centrada en la IA 2.0, impulsada por avances en modelos fundacionales. Su objetivo es revolucionar la tecnología, las plataformas y las…

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DBRX es un modelo de lenguaje grande (LLM) abierto de vanguardia de Databricks, que destaca en benchmarks de lenguaje, programación y matemáticas. Ofrece eficiencia y calidad…

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Imagen es un modelo de difusión de texto a imagen desarrollado por Google Research. Genera imágenes fotorrealistas con una profunda comprensión del lenguaje. Imagen destaca en la…

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Este modelo de IA introduce una novedosa arquitectura de red neuronal, el RNN Encoder-Decoder, para la traducción automática estadística. Utiliza dos redes neuronales recurrentes…

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OpenLLaMA es una reproducción de código abierto y con licencia permisiva del modelo LLaMA 7B de Meta AI. Entrenado en el conjunto de datos RedPajama, ofrece versiones de 3B, 7B y…

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UNITER es un repositorio de código de investigación para el artículo de ECCV 2020 'UNITER: UNiversal Image-TExt Representation Learning'. Proporciona código para el ajuste fino y…

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Oscar y VinVL son modelos avanzados de IA para tareas de visión-lenguaje. Oscar utiliza pre-entrenamiento de alineación objeto-semántica, logrando resultados de vanguardia. VinVL…

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Explore demos de síntesis de audio impulsadas por DiffWave, un modelo de difusión versátil. Este recurso muestra capacidades de vocodificación neuronal, generación condicional por…

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FastSpeech 2 es un modelo de texto a voz de extremo a extremo que mejora la calidad de la voz y la velocidad de entrenamiento. Incorpora directamente información de variación del…

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HiFi-GAN es una red generativa antagónica para una síntesis de voz eficiente y de alta fidelidad. Modela patrones periódicos en el audio para mejorar la calidad de la muestra,…

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El repositorio Vision Transformer (ViT) proporciona modelos y código para tareas de reconocimiento de imágenes. Incluye implementaciones de las arquitecturas Vision Transformer y…

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FNet es una arquitectura de codificador eficiente similar a Transformer que reemplaza la autoatención con Transformadas de Fourier. Desarrollado por Google Research, ofrece una…

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SpanBERT es un modelo de IA centrado en mejorar el pre-entrenamiento mediante la representación y predicción de fragmentos de texto. Ofrece modelos base y grandes pre-entrenados y…

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LayoutLM es un modelo de pre-entrenamiento multimodal para la comprensión de documentos visualmente ricos y la extracción de información. Combina información de texto, diseño e…

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UniLM es un marco de preentrenamiento autosupervisado a gran escala desarrollado por Microsoft. Permite que los modelos aprendan a través de diversas tareas, idiomas y…

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MASS es un método de pre-entrenamiento para tareas de generación de lenguaje de secuencia a secuencia. Enmascara fragmentos de oraciones para que el codificador los prediga en el…

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PEGASUS es un modelo de resumen de texto abstracto de vanguardia desarrollado por Google Research. Utiliza un novedoso objetivo de pre-entrenamiento, la generación de frases de…

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ProphetNet es un proyecto de investigación del equipo NLC de MSRA centrado en la generación de lenguaje natural. Proporciona implementaciones oficiales de modelos preentrenados,…

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DeBERTa es un modelo de lenguaje pre-entrenado a gran escala desarrollado por Microsoft Research. Supera el rendimiento de los modelos T5 11B y logra resultados a nivel humano en…

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Funnel-Transformer es un modelo de IA que comprime los estados ocultos para reducir el costo computacional. Permite modelos más profundos o anchos con los mismos FLOPs y puede…

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ConvBERT es un modelo de IA de código abierto para el preentrenamiento de modelos de lenguaje, que introduce una arquitectura novedosa con convolución dinámica basada en spans.…

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MPNet es un método novedoso de pre-entrenamiento para tareas de comprensión del lenguaje, que mejora BERT y XLNet. Ofrece una implementación unificada para varios modelos de…

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StyleSwin es una Red Generativa Antagónica (GAN) basada en transformadores diseñada para la generación de imágenes de alta resolución. Aprovecha los transformadores Swin y un…

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Decision Transformer reformula el aprendizaje por refuerzo como un problema de modelado de secuencias, aprovechando arquitecturas Transformer como GPT-x y BERT. Genera acciones…

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Este repositorio de GitHub proporciona la implementación oficial del artículo de NeurIPS 2021 'Revisiting Deep Learning Models for Tabular Data'. Explora arquitecturas de deep…

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SPP_net es una reimplementación del algoritmo Spatial Pyramid Pooling para redes convolucionales profundas en reconocimiento visual. Su objetivo es reproducir resultados de…

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El repositorio de la Serie ShuffleNet ofrece una colección de modelos de redes neuronales convolucionales altamente eficientes diseñados para dispositivos móviles y entornos con…

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MnasNet automatiza el diseño de modelos de aprendizaje automático móvil incorporando restricciones de velocidad directamente en la función de recompensa de búsqueda. Este enfoque…

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Este repositorio proporciona una implementación de ConvMixer, una arquitectura de red neuronal convolucional para tareas de reconocimiento de imágenes. Se basa en el artículo…

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RepVGG es una arquitectura ConvNet potente y simple que logra una alta precisión en ImageNet. Utiliza un diseño estilo VGG con técnicas de re-parametrización, lo que permite una…

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MobileOne es una arquitectura de red neuronal eficiente diseñada para dispositivos móviles. Optimiza la velocidad de inferencia, logrando menos de 1 ms en un iPhone12 con alta…

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Vision GNN (ViG) es una implementación en PyTorch de Vision Graph Neural Networks desarrollada por Huawei Noah's Ark Lab. Ofrece backbones de IA eficientes para tareas de…

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Las Redes Convolucionales Deformables (DCN) mejoran los modelos de aprendizaje profundo al aprender adaptativamente los desplazamientos de muestreo para los kernels…

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PointPillars para detección de objetos en KITTI es un repositorio de GitHub que proporciona código para reproducir los resultados del paper PointPillars en el conjunto de datos…

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SECOND PyTorch es una implementación de código abierto de la red de detección de objetos SECOND para los conjuntos de datos KITTI y NuScenes. Utiliza convoluciones dispersas para…

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CTRL es un modelo de lenguaje transformador condicional de 1.6 mil millones de parámetros para la generación de texto controlable. Se condiciona en códigos de control para…

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DialoGPT es un modelo de lenguaje preentrenado a gran escala para la generación de respuestas de diálogo. Desarrollado por Microsoft, aprovecha la arquitectura GPT-2 y se entrena…

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Meena es un modelo conversacional neuronal de 2.600 millones de parámetros diseñado para diálogos de dominio abierto. Su objetivo es proporcionar respuestas más sensatas y…

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GODEL es un modelo pre-entrenado a gran escala basado en Transformer para la generación de diálogos dirigidos por objetivos. Sobresale en la generación de respuestas fundamentadas…

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RETRO (Retrieval Enhanced Transformers) es un modelo de IA que aumenta las arquitecturas transformer con capacidades de recuperación. Accede a una vasta base de datos de pasajes…

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BERT ofrece dos modelos multilingües: Cased y Uncased, que soportan más de 100 idiomas. Se recomienda el modelo Cased para alfabetos no latinos y uso general, mientras que el…

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LS-GAN, o Redes Generativas Adversarias Sensibles a la Pérdida, es un proyecto centrado en el avance de las GAN. Introduce un enfoque novedoso para las funciones de pérdida, con…

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Este repositorio de GitHub proporciona una implementación oficial de Chainer para la generación condicional de imágenes. Utiliza normalización espectral y un discriminador de…

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Este repositorio proporciona una implementación en PyTorch de MADE (Masked Autoencoder Density Estimation). Permite convertir autoencoders en modelos de densidad autorregresivos…

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Lyra es un novedoso códec de voz de muy baja tasa de bits desarrollado por Google. Aprovecha el aprendizaje automático para comprimir señales de voz, permitiendo una comunicación…

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SoundStorm es un modelo de IA para la generación de audio eficiente y no autorregresiva. Produce audio de alta calidad dos órdenes de magnitud más rápido que los métodos…

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GluonTS es un paquete de Python para modelado probabilístico de series temporales, que aprovecha modelos de aprendizaje profundo construidos sobre PyTorch y MXNet. Facilita la…

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LSTNet es un modelo de aprendizaje profundo diseñado para la predicción de series temporales. Modela eficazmente patrones temporales tanto a largo como a corto plazo utilizando…

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Autoformer es un modelo de IA para la predicción de series temporales a largo plazo, que aprovecha transformadores de descomposición y mecanismos de autocorrelación. Logra…

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El repositorio de GitHub Informer2020 proporciona la implementación en PyTorch para el modelo Informer, diseñado para la predicción eficiente de series temporales de secuencias…

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FEDformer es un Transformer Mejorado por Frecuencia Descompuesto diseñado para la predicción eficiente de series temporales a largo plazo. Logra una complejidad lineal con la…

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PatchTST es una implementación oficial de un modelo basado en Transformer para la predicción a largo plazo de series temporales. Segmenta las series temporales en parches y los…

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LTSF-Linear es una implementación oficial de PyTorch para "Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?". Introduce una familia de modelos lineales (Linear, DLinear,…

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TimesNet es un modelo fundacional para el análisis general de series temporales, que transforma series 1D en espacio 2D para una modelización mejorada. Logra resultados de…

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Este repositorio proporciona código para experimentos de aprendizaje por refuerzo detallados en el artículo "Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks".…

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Este repositorio contiene el código del artículo de NeurIPS 2017 "Prototypical Networks for Few-shot Learning". Proporciona una implementación de un enfoque novedoso para el…

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Este repositorio proporciona código PyTorch para el artículo de CVPR 2018 'Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning'. Se centra en el aspecto de Few-Shot…

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Este repositorio de GitHub contiene el código para el artículo "Generative Adversarial Imitation Learning". Implementa Trust Region Policy Optimization y proporciona scripts para…

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Este repositorio de GitHub contiene el código para el artículo "When to Trust Your Model: Model-Based Policy Optimization". Proporciona implementaciones de algoritmos de…

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Este repositorio contiene código experimental para "Deep Reinforcement Learning in a Handful of Trials using Probabilistic Dynamics Models". Implementa el algoritmo PETS, que…

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PlaNet es un algoritmo de aprendizaje por refuerzo basado en modelos que planifica a partir de píxeles aprendiendo dinámicas latentes. Predice eficientemente recompensas futuras…

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OpenAI Five es un equipo de cinco redes neuronales desarrollado por OpenAI. Este sistema de IA ha demostrado la capacidad de competir y derrotar a equipos humanos amateurs en el…

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AlphaStar es un modelo de IA que alcanzó el nivel de Gran Maestro en StarCraft II, un complejo juego de estrategia en tiempo real. Utiliza aprendizaje por refuerzo multiagente y…

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Los métodos de gradiente de política son una clase de algoritmos de aprendizaje por refuerzo que aprenden directamente una función de política. A diferencia de los métodos basados…

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SARSA es un algoritmo de aprendizaje por refuerzo para aprender políticas de procesos de decisión de Markov. Actualiza los valores Q basándose en el estado actual del agente, la…

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Q-learning es un algoritmo de aprendizaje por refuerzo libre de modelo que entrena a un agente para asignar valores a las acciones basándose en los estados actuales. Optimiza la…

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Este proyecto proporciona una implementación basada en Keras de Redes Convolucionales de Grafos Relacionales (R-GCNs). Está diseñado para la clasificación de nodos…

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CompGCN es una implementación en PyTorch de Redes Convolucionales de Grafos Multi-Relacionales Basadas en Composición. Permite el aprendizaje avanzado de representaciones de…

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Este repositorio proporciona una implementación en PyTorch del modelo "Simple and Deep Graph Convolutional Networks" (GCNII). Incluye código para replicar resultados…

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Este repositorio de GitHub proporciona implementaciones en TensorFlow y PyTorch para los modelos PPNP y APPNP, introducidos en el artículo "Predict then Propagate: Graph Neural…

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Este repositorio proporciona la implementación oficial del artículo "Simplifying Graph Convolutional Networks". Ofrece un modelo de Red Convolucional de Grafos (GCN) optimizado…

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Graph Neural PDEs es un proyecto de código abierto que proporciona código Python para Redes Neuronales de Grafos (GNNs) que tratan el aprendizaje de grafos como un proceso de…

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Esta publicación de blog presenta una nueva capa Hopfield de PyTorch basada en Redes Hopfield modernas. Generaliza las Redes Hopfield clásicas a estados y patrones continuos,…

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Un Mapa Autoorganizado (SOM) es una técnica de aprendizaje automático no supervisado que reduce la dimensionalidad de los datos preservando la estructura topológica. Crea una…

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Una red de funciones de base radial es una red neuronal artificial que utiliza funciones de base radial como funciones de activación. Es experta en aproximación de funciones,…

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Una red bayesiana es un modelo gráfico probabilístico que representa variables y sus dependencias condicionales utilizando un grafo acíclico dirigido. Es ideal para predecir la…

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Los Campos Aleatorios de Markov (MRF) son modelos gráficos no dirigidos que representan relaciones probabilísticas entre variables aleatorias. Son cruciales en IA para modelar…

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SAGPool es una implementación oficial en PyTorch de Self-Attention Graph Pooling, presentada en ICML 2019. Este repositorio archivado y de solo lectura proporciona el código para…

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Las Redes Temporales de Grafos (TGNs) ofrecen un marco genérico y eficiente para el aprendizaje profundo en grafos dinámicos. Esta biblioteca basada en Python utiliza módulos de…

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EvolveGCN proporciona código para Redes Convolucionales de Grafos Evolutivos diseñadas para grafos dinámicos. Este modelo de IA, publicado en AAAI 2020, ofrece un marco para…

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xDeepFM es un kit de herramientas de aprendizaje profundo de código abierto para modelos de factorización, que lanza específicamente el código fuente del modelo eXtreme Deep…

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Este repositorio de GitHub proporciona una implementación en TensorFlow del modelo Attentional Factorization Machine (AFM). Permite a los usuarios entrenar y evaluar AFM para…

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LightGCN es una Red Convolucional de Grafos simplificada diseñada para sistemas de recomendación. Se centra en el componente esencial de agregación de vecindario para el filtrado…

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El Filtrado Colaborativo Neuronal Gráfico (NGCF) es un marco de recomendación que aprovecha las redes neuronales gráficas. Codifica explícitamente las señales colaborativas a…

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Este modelo de IA introduce embeddings de Poincaré para aprender representaciones jerárquicas de datos simbólicos. Incrusta datos en el espacio hiperbólico, capturando tanto la…

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Falcon LLM es un modelo de lenguaje grande generativo diseñado para avanzar aplicaciones y casos de uso, haciendo que la IA avanzada sea accesible e impactante en diversas…

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