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Kit de herramientas de modelado de secuencias FAIR 2

Biblioteca avanzada de computación evolutiva construida directamente sobre PyTorch, creada en NNAISENSE.

OpenSTL: Un benchmark integral de aprendizaje predictivo espacio-temporal

Las mejores hojas de ruta para ciencia de datos, analítica de datos, IA e ingeniería de software. Este repositorio se actualiza continuamente basándose en las ofertas de empleo más destacadas en LinkedIn e Indeed dentro del ámbito de la ciencia de datos y la IA.

Una lista curada de conjuntos de datos de juegos y herramientas para inteligencia artificial en videojuegos.

[ICLR 2026] LightMem: Generación aumentada por memoria ligera y eficiente.

Uso de inteligencia artificial y algoritmos genéticos para la escritura automática de programas. Tutorial: http://www.primaryobjects.com/cms/article149

Un juego de exploración y minería espacial en 2D creado con Godot y nuestro framework de IA

Implementación de TabTransformer, una red de atención para datos tabulares, en Pytorch

[CVPR 2024 y TPAMI 2025] UniRepLKNet

Notas y soluciones de ejercicios de la Parte I del libro: "Hands-On ML with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems" de Aurelien Geron

Guía esencial para mantenerse al día con AI/ML/DL/CV

Implementación pura en PyTorch del artículo de NVIDIA sobre entrenamiento instantáneo de primitivas de gráficos neuronales: https://nvlabs.github.io/instant-ngp/

Repositorio complementario para GANs in Action: Deep learning with Generative Adversarial Networks

Un centro estructurado y completo para el aprendizaje de Inteligencia Artificial, que abarca IA, Machine Learning, Deep Learning y Ciencia de Datos con libros, hojas de ruta y recursos seleccionados desde niveles principiantes hasta avanzados.

Una colección de notebooks para procesamiento de lenguaje natural de NLP Town

[ACL 2023] Razonamiento con prompting de modelos de lenguaje: un estudio.

Un entorno de referencia para el rendimiento humano-IA totalmente cooperativo

Búsqueda semántica de fotos para la línea de comandos

Todas las hojas de referencia de Stanford: Inteligencia Artificial, Transformers, LLMs, Deep Learning, Machine Learning, Probabilidades, Estadística, Álgebra y Cálculo.

Construya agentes de IA desde cero utilizando un LLM local: sin frameworks, sin API en la nube y sin razonamiento oculto.

CodeProject.AI Server es un servicio autónomo que los desarrolladores de software pueden incluir y distribuir con sus aplicaciones para dotarlas de capacidades de IA.

Libro de preguntas y respuestas sobre Machine Learning.

Este repositorio es una colección de diversas herramientas de hacking ético y malware para pruebas de penetración e investigación, escritas en Python, Ruby, Rust, C++, Go y C.

Conjuntos de datos de audio para IA (AI-ADS) 🎵, que incluyen voz, música y efectos de sonido, los cuales pueden proporcionar datos de entrenamiento para IA generativa, AIGC, entrenamiento de modelos de IA, desarrollo de herramientas de audio inteligentes y aplicaciones de audio.

Plan de intercambio de cursos de la Universidad de Tianjin

Datos procesados y limpios para Paper Copilot

Universidad de código abierto de aprendizaje automático.

OpenEMMA, una "reproducción" de código abierto con licencia permisiva del modelo EMMA de Waymo.

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