30 de mayo de 2026
Aprende a construir un motor de inferencia LLM de alto rendimiento desde cero usando C++ y CUDA, cubriendo todo desde safetensors hasta PagedAttention.
Explora MiniMind-O, un modelo Omni diminuto de 0.1B de parámetros capaz de escuchar, ver y hablar, diseñado para una transparencia total y entrenamiento local.
Deja de tratar a los LLM como cajas negras. Esta guía completa te lleva paso a paso a construir un modelo de lenguaje moderno, al estilo LLaMA, desde cero y con código totalmente comentado.
Descubre 40 casos de uso probados en batalla de agentes de IA OpenClaw que automatizan tu trabajo y vida. Desde integraciones del ecosistema chino como bots de Feishu, DingTalk y WeCom hasta escenarios globales para creación de contenido, servidores de auto-reparación DevOps y equipos multiagente. Amigable para principiantes con prompts de copia y pega, guías de configuración y calificaciones de dificultad. ¡Transforma OpenClaw en tu empleado de IA 24/7 hoy!
Descubre 'Teaching Boyfriend LLM' - el repositorio definitivo de GitHub con más de 70 notas de conferencias en PDF en chino que cubren fundamentos de LLM, fine-tuning, RLHF, RAG, Agents, optimización de inferencia y modelos de vanguardia como DeepSeek R1, Qwen3, Llama3. Perfecto para desarrolladores, estudiantes e ingenieros de IA que buscan un camino sistemático de cero a experto. Organizado por temas con calificaciones claras de dificultad y progresión de aprendizaje.
¿Buscas formas prácticas de aprovechar OpenClaw? Nuestro repositorio de Casos de Uso de OpenClaw es un recurso todo en uno repleto de recetas de automatización reales, potenciadores de productividad y flujos de trabajo impulsados por IA. Desde resúmenes de redes sociales hasta fábricas de contenido con múltiples agentes, la lista cubre todas las especialidades. Aprende cómo contribuir, navegar por las categorías y comprender las consideraciones de seguridad que acompañan a estas habilidades. Ya seas desarrollador, propietario de negocio o entusiasta de la automatización, esta guía te ayudará a desbloquear todo el potencial de OpenClaw.
Descubre el Catálogo de Muestras de IA de Android – una colección gratuita y de código abierto de demostraciones de IA de vanguardia que presentan Gemini, Imagen y modelos GenAI locales. Aprende a configurar Firebase, ejecutar la aplicación en Android Studio y explorar una variedad de funcionalidades de muestra, desde generación de imágenes hasta resumen de vídeo. Ya sea que seas un desarrollador que busca prototipar rápidamente o un entusiasta curioso sobre IA generativa, esta guía te lleva a través del inicio, los puntos destacados y las mejores prácticas para contribuir y ampliar el catálogo.
Descubre la guía de cuatro principios de Andrej Karpathy para programar con Claude LLM. Aprende a pensar antes de codificar, evitar la sobreingeniería, realizar cambios quirúrgicos y ejecutar bucles orientados a objetivos. El artículo explica cada principio en profundidad, ofrece instrucciones prácticas de instalación y muestra cómo añadir las reglas a tus propios proyectos para un código más limpio y fiable. Ideal para desarrolladores que desean aprovechar los LLMs manteniendo la mantenibilidad y claridad.
Sumérgete en "Best-of-ML-Python", una colección meticulosamente clasificada de más de novecientas impresionantes bibliotecas de Python de código abierto para aprendizaje automático. Actualizada semanalmente, esta lista es un recurso invaluable para desarrolladores, investigadores y científicos de datos que buscan herramientas de alta calidad en diversas áreas del aprendizaje automático, incluyendo frameworks, visualización de datos, PLN, procesamiento de imágenes y más. Descubre proyectos de primer nivel como TensorFlow, PyTorch, scikit-learn y Transformers de Hugging Face, cada uno evaluado con una puntuación única de calidad de proyecto. Ya sea que estés construyendo, aprendiendo u optimizando, este recurso curado te ayuda a identificar las bibliotecas más influyentes para tus proyectos de aprendizaje automático. ¡Las contribuciones también son bienvenidas para mantener la lista actualizada y completa!
Explore un extraordinario repositorio de GitHub que alberga una colección exhaustiva de "prompts filtrados" de sistemas de diversos servicios de modelos de lenguaje grande (LLM), como OpenAI, Anthropic, Google y otros. Este proyecto de código abierto ofrece una oportunidad única para entender las instrucciones subyacentes que guían a los principales modelos de IA, proporcionando información sobre sus metodologías operativas y posibles sesgos. Descubra cómo estos prompts moldean el comportamiento de la IA y contribuyen al debate más amplio sobre la transparencia y el desarrollo de la IA. Es perfecto para desarrolladores, investigadores y entusiastas de la IA.
Sumérgete en el AI Engineering Hub, un completo repositorio de GitHub que ofrece tutoriales detallados y aplicaciones prácticas de modelos de lenguaje grandes (LLM), generación aumentada por recuperación (RAG) y agentes de IA. Tanto si eres principiante como si ya tienes experiencia, este centro te proporciona recursos inestimables para implementar, adaptar y escalar tus proyectos de IA. Explora ejemplos prácticos, contribuye a una comunidad activa y mantente a la vanguardia en el campo en rápida evolución de la ingeniería de IA. Desde RAG multimodales hasta flujos de trabajo basados en agentes, descubre código e información que mejorarán tus habilidades de desarrollo en IA.
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