Cuadernos de Colab de código abierto para implementar técnicas avanzadas de RAG
Ejecutores locales de LLM, asistentes de código con IA, motores de inferencia y RAG.
Cuadernos de Colab de código abierto para implementar técnicas avanzadas de RAG
He creado un chatbot para interactuar con las reseñas de los productos SaaS de 3M
IA que genera vídeos explicativos al estilo de 3blue1brown
Aprende japonés de forma contextual mientras navegas por Internet
Chat de LLM optimizado para lectores electrónicos Kindle
Estoy utilizando la IA para evaluar cómo se sientan los gatos, como si fueran panes.
Detección de objetos YOLO en tiempo real con Elixir: rápida, sencilla y ampliable
Un copiloto de reuniones de IA de código abierto
He creado un «Ask HN» basado en un modelo de lenguaje grande (LLM): es como Perplexity, pero para los comentarios de HN.
Selección automática de modelos de lenguaje grande (LLM) en función de tus indicaciones
Mi juego de fiesta en el que la IA decide si eres gracioso
Crea animaciones matemáticas para cualquier problema
Un agente de IA de código abierto que crea aplicaciones «full-stack»
Memex es una alternativa a Claude Code desarrollada en Rust+Tauri para programar con estilo.
Creación de un agente de investigación profunda utilizando MCP-Agent
Entorno de pruebas para la llamada a funciones de OpenAI
Marco de datos en tiempo real de código abierto para aplicaciones de modelos de lenguaje a gran escala (LLM)
Crea, amplía y monetiza aplicaciones de IA sin necesidad de un back-end
Una herramienta para resumir la actividad del Parlamento de Kenia con Rust, Whisper y los modelos de lenguaje grande (LLM)
Servidor MCP que ofrece más documentación y repositorios a los programadores
Cursor para RStudio
Resúmenes de artículos de investigación redactados por la comunidad
Una interfaz de línea de comandos (CLI) sencilla para representaciones y clasificación de texto
Mapa con un modelo de lenguaje grande (LLM)
He creado el GPT más lento y más caro
Dejemos que el agente de programación se depure a sí mismo
Diversificación de resultados rápidos para la recuperación de información y RAG
«Piedra, papel o tijera» con IA
Aplica fácilmente el aprendizaje por refuerzo (RL) a cualquier agente
evaluación y observabilidad de la IA generativa