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[NeurIPS 2025] Wan-Move: Generación de video con control de movimiento mediante guía de trayectoria latente

Manipulador de IA y Open Manipulator

Captura cada activación y gradiente de cualquier modelo de PyTorch —hacia adelante y hacia atrás— con visualización automática de grafos, metadatos enriquecidos e intervenciones en tiempo real. Funciona en cualquier arquitectura, incluidas las dinámicas y recurrentes.

Pauta de evaluación industrial para LLMs en el dominio de DevOps/AIOps.

WiLoR: Localización y reconstrucción 3D de manos de extremo a extremo en entornos reales

El NSE tiene un sitio web que muestra la cadena de opciones casi en tiempo real. Este programa recupera estos datos del sitio del NSE y genera un análisis útil de la cadena de opciones para el índice o acción especificado. También actualiza continuamente la cadena de opciones y muestra visualmente la tendencia de varios indicadores útiles para el análisis técnico.

Zetta is an efficient closed-loop embodied harness for self-evolving physical intelligence. It evolves code-based runtime critics and recovery skills online while keeping the base policy frozen. Project Page: https://air-embodied-brain.github.io/zetta/

Implementación de MEGABYTE, predicción de secuencias de un millón de bytes con Transformers multiescala, en PyTorch

State es un modelo de aprendizaje automático que predice la respuesta a la perturbación celular en diversos contextos

Software gratuito de reconocimiento inteligente de fórmulas

Ajedrez de nivel gran maestro sin búsqueda.

TRACARDI es un nuevo hogar para tus datos de clientes. Es una solución componible API-first para cualquier empresa que necesite un CDP económico con el cual integrarse.

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Extrae características de video de videos sin procesar utilizando múltiples GPU. Soportamos marcos de flujo RAFT, así como modelos S3D, I3D, R(2+1)D, VGGish, CLIP y TIMM.

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[CVPR2024] SeeSR: Hacia una superresolución de imágenes del mundo real consciente de la semántica

BenchMARL es una biblioteca para realizar evaluaciones comparativas de aprendizaje por refuerzo multiagente (MARL). BenchMARL permite comparar rápidamente diferentes algoritmos, tareas y modelos de MARL, basándose sistemáticamente en sus dos principios fundamentales: reproducibilidad y estandarización.