Tutoriales de IA

Aprende cómo el descenso de gradiente optimiza modelos de machine learning. Descubre sus aplicaciones en regresión lineal, regresión logística, redes neuronales y sus variantes clave: batch, stochastic y mini-batch.

Descubre qué es el Universal Commerce Protocol, cómo funciona y cómo crear tu primer servidor UCP paso a paso.

Aprende a ajustar Qwen3.5-9B en el dataset de Latex OCR con QLoRA en Unsloth Studio, prueba el modelo en el chat y expórtalo en GGUF para inferencia local.

Descubre el nuevo modelo estrella de visión y lenguaje y ejecútalo en un portátil con 8 GB de VRAM.

Explore the nuances of AI moderation with our in-depth guide on utilizing ChatGPT for moderating responses in GPT-based applications.

Una guía completa para ejecutar el modelo Vicuna-13B a través de un servidor FastAPI.

Descubre cómo los Vision Transformers (ViT) aprovechan las incrustaciones de parches y la autoatención para superar a las CNN en clasificación de imágenes moderna. Este tutorial en profundidad desglosa la arquitectura ViT, incluye código paso a paso en Python y te muestra cuándo elegir ViT en proyectos reales de visión por computador.

Explora las funcionalidades de Weaviate, un motor de búsqueda vectorial en tiempo real y de código abierto, con nuestra guía completa para principiantes.

Aprende a extraer novelas de la web y a representar distribuciones de frecuencia de palabras; ganarás experiencia con las librerías de Python requests, BeautifulSoup y nltk.

Gemini define una familia de LLM multimodales capaces de comprender textos, imágenes, vídeos y audio. También se dice que puede abordar tareas complejas de matemáticas y física, además de generar código de alta calidad en varios lenguajes de programación.

Aprende a diseñar y mantener un CLAUDE.md ligero para que Claude Code siga con fiabilidad las normas, convenciones y flujos de trabajo de tu proyecto en cada sesión.

La mayoría de LLM de código abierto tienen un gran inconveniente: una ventana de contexto corta. Como la longitud de contexto es la “memoria” de los LLM, conviene resolverlo cuanto antes. Justo eso es lo que hace Salesforce XGen 7B: ofrece una impresionante ventana de 8k tokens. Este artículo es un tutorial sobre cómo usarlo y afinarlo.