8 de agosto de 2026
K3Flight ejecuta el modelo Kimi K3 de 2.8T parámetros en CPU con solo ~55GB de RAM al transmitir pesos desde el almacenamiento mediante cPilot Runtime. Un servidor de inferencia Linux de un solo archivo.
Explora un directorio curado de habilidades de agentes de IA de código abierto para growth hacking, marketing y operaciones de ingresos, cubriendo todo desde SEO hasta marketing de ciclo de vida.
doc7 convierte PDF, archivos de Office, escaneos y diagramas en Markdown listo para IA usando tu propio modelo multimodal, eliminando pilas de OCR y tarifas por página.
Explora el proyecto Zhuzhiliao: una simulación web de un solo archivo sin dependencias, con muestras de audio reales, física de partículas con cuerda, optimizada para móviles, para revivir el sonido de los juguetes de la infancia.
Descubre cómo un modelo Kimi K3 de 2.78 billones de parámetros se ejecuta en una sola CPU con solo 8.24 GB de RAM, usando C99 portátil y un inteligente flujo de memoria.
Inflect v2 ofrece TTS completo en inglés de 24 kHz en dos modelos compactos (3.96M y 9.36M de parámetros) sin vocoder externo. Explore la arquitectura, la evaluación y la implementación en CPU.
KittenTTS ofrece síntesis de voz de alta calidad en modelos de solo 25MB, funcionando completamente en CPU. Aprende a usarlo, su API y por qué es importante para la IA en el borde.
CrispASR es un motor de voz unificado en C++ construido sobre ggml, compatible con 53 modelos ASR y 51 modelos TTS sin dependencias de Python. Ejecuta Cohere Transcribe, Parakeet, Voxtral, Qwen3 y más desde una única CLI.
Aprende a entrenar un modelo de lenguaje-visión de 65 millones de parámetros desde cero en solo 2 horas por menos de $3, con código completo y detalles del conjunto de datos.
Aprende a usar la habilidad geo-seo-claude para Claude Code para auditar y optimizar sitios web para motores de búsqueda impulsados por IA como ChatGPT, Claude y Perplexity.
OpenDrop es una herramienta de línea de comandos en Python que implementa el protocolo Apple AirDrop, permitiendo compartir archivos con dispositivos iOS y macOS a través de Wi-Fi.
Aprende cómo las Embeddings por Capa de los modelos Gemma de Google permiten que un modelo de lenguaje de 28.9M de parámetros se ejecute completamente en un chip ESP32-S3 de $8, generando texto a 9.5 tokens por segundo.