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PocketPal AI es una aplicación que trae modelos de lenguaje directamente a tu teléfono. Diseñada tanto para iOS como para Android, PocketPal AI te permite interactuar con varios modelos de lenguaje pequeños (SLMs) sin necesidad de conexión a internet. Esta aplicación es ideal para aquellos que buscan una experiencia de asistente de IA sin depender de una conexión constante a internet. Con características como la flexibilidad de modelos, la gestión automática de memoria y la personalización de parámetros de inferencia, PocketPal AI ofrece una experiencia de usuario fluida y eficiente. Además, con su integración con el Hub público de Hugging Face, los usuarios pueden explorar, descargar y ejecutar modelos directamente desde la aplicación. PocketPal AI es una herramienta esencial para cualquier persona interesada en la inteligencia artificial y la automatización, proporcionando una solución accesible y potente para la interacción con modelos de lenguaje.

Moodvie es una plataforma innovadora de recomendación de películas que utiliza tecnología de búsqueda semántica para ayudar a los usuarios a descubrir películas que se ajustan a sus emociones e intereses. Ya sea que estés buscando un género específico o quieras encontrar películas que coincidan con una trama, tema o atmósfera emocional en particular, Moodvie te ofrece recomendaciones precisas y personalizadas. Con una interfaz sencilla y fácil de usar, Moodvie te permite explorar un vasto catálogo de películas, desde clásicos atemporales hasta las últimas novedades. Su tecnología avanzada de análisis semántico entiende descripciones en lenguaje natural, lo que te permite buscar películas utilizando frases como 'un thriller de venganza' o 'una comedia romántica en París'. Además, Moodvie ofrece sugerencias predefinidas que cubren una amplia gama de géneros, temas y emociones, lo que facilita la exploración de nuevos tipos de películas o el redescubrimiento de clásicos. Cada película recomendada incluye información detallada, como el título, año, duración, género, sinopsis, director y actores principales. Moodvie es el compañero perfecto para los amantes del cine, ya sea que estés buscando una película para relajarte, inspirarte o reflexionar. ¡Descubre Moodvie y comienza tu viaje cinematográfico inteligente hoy mismo!

Esta herramienta de análisis y limpieza de datos en línea es una solución de código abierto diseñada para simplificar el procesamiento de datos en formatos como CSV, XLSX, XLS y JSON. Con una interfaz intuitiva, permite a los usuarios cargar, analizar, limpiar y visualizar datos de manera eficiente. La herramienta opera completamente en el navegador, garantizando la privacidad y seguridad de los datos, ya que no se suben a servidores externos. Además, es compatible con el uso sin conexión una vez que la página se ha cargado, lo que la hace ideal para profesionales que trabajan con grandes volúmenes de datos. Entre sus características destacan la identificación de valores NaN, valores únicos, valores atípicos y métricas estadísticas clave como la media, la mediana y la moda. También ofrece opciones avanzadas de limpieza, como la eliminación o reemplazo de valores faltantes, y la capacidad de comparar datos antes y después del proceso de limpieza. Finalmente, los usuarios pueden visualizar sus datos mediante gráficos y descargar los resultados en varios formatos para su posterior análisis o presentación.

Cline es un asistente de IA avanzado diseñado para integrarse en tu entorno de desarrollo, ofreciendo capacidades de codificación autónoma directamente en tu IDE. Gracias a las capacidades de codificación agentica de Claude 3.5 Sonnet, Cline puede manejar tareas complejas de desarrollo de software paso a paso. Con herramientas que le permiten crear y editar archivos, explorar grandes proyectos, usar el navegador y ejecutar comandos en la terminal (después de tu aprobación), Cline puede asistirte de maneras que van más allá de la finalización de código o el soporte técnico. Cline incluso puede usar el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para crear nuevas herramientas y extender sus propias capacidades. Mientras que los scripts de IA autónomos tradicionalmente se ejecutan en entornos aislados, esta extensión proporciona una GUI con intervención humana para aprobar cada cambio de archivo y comando de terminal, ofreciendo una manera segura y accesible de explorar el potencial de la IA agentica. Cline comienza analizando la estructura de tus archivos y los ASTs del código fuente, ejecutando búsquedas de expresiones regulares y leyendo archivos relevantes para ponerse al día en proyectos existentes. Al gestionar cuidadosamente la información que se añade al contexto, Cline puede proporcionar asistencia valiosa incluso para proyectos grandes y complejos sin abrumar la ventana de contexto. Una vez que Cline tiene la información que necesita, puede crear y editar archivos, ejecutar comandos directamente en tu terminal, lanzar el sitio en un navegador sin cabeza, hacer clic, escribir, desplazarse y capturar capturas de pantalla y registros de consola, permitiéndole corregir errores de tiempo de ejecución y errores visuales. Cuando se completa una tarea, Cline te presentará el resultado con un comando de terminal como `open -a "Google Chrome" index.html`, que puedes ejecutar con un clic de un botón. Cline también admite proveedores de API como OpenRouter, Anthropic, OpenAI, Google Gemini, AWS Bedrock, Azure y GCP Vertex. Puedes configurar cualquier API compatible con OpenAI o usar un modelo local a través de LM Studio/Ollama. Si estás usando OpenRouter, la extensión obtiene su última lista de modelos, permitiéndote usar los modelos más nuevos tan pronto como estén disponibles. La extensión también lleva un registro del total de tokens y el costo de uso de la API para todo el ciclo de tareas y solicitudes individuales, manteniéndote informado del gasto en cada paso. Cline puede ejecutar comandos directamente en tu terminal y recibir la salida, lo que le permite realizar una amplia gama de tareas, desde instalar paquetes y ejecutar scripts de construcción hasta implementar aplicaciones, gestionar bases de datos y ejecutar pruebas, todo mientras se adapta a tu entorno de desarrollo y cadena de herramientas para hacer el trabajo correctamente. Para procesos de larga duración como servidores de desarrollo, usa el botón "Proceder Mientras se Ejecuta" para permitir que Cline continúe en la tarea mientras el comando se ejecuta en segundo plano. A medida que Cline trabaja, será notificado de cualquier nueva salida de terminal en el camino, permitiéndole reaccionar a problemas que puedan surgir, como errores de tiempo de compilación al editar archivos. Cline puede crear y editar archivos directamente en tu editor, presentándote una vista de diferencias de los cambios. Puedes editar o revertir los cambios de Cline directamente en el editor de vista de diferencias, o proporcionar comentarios en el chat hasta que estés satisfecho con el resultado. Cline también monitorea errores de linter/compilador (importaciones faltantes, errores de sintaxis, etc.) para que pueda corregir problemas que surjan en el camino por su cuenta. Todos los cambios realizados por Cline se registran en la Línea de Tiempo de tu archivo, proporcionando una manera fácil de rastrear y revertir modificaciones si es necesario. Con la nueva capacidad de Uso de Computadora de Claude 3.5 Sonnet, Cline puede lanzar un navegador, hacer clic en elementos, escribir texto y desplazarse, capturando capturas de pantalla y registros de consola en cada paso. Esto permite la depuración interactiva, pruebas de extremo a extremo e incluso uso web general. Esto le da autonomía para corregir errores visuales y problemas de tiempo de ejecución sin que necesites guiarlo y copiar-pegar registros de errores tú mismo. Intenta pedirle a Cline que "pruebe la aplicación", y observa cómo ejecuta un comando como `npm run dev`, lanza tu servidor de desarrollo localmente en un navegador y realiza una serie de pruebas para confirmar que todo funciona. Gracias al Protocolo de Contexto de Modelo, Cline puede extender sus capacidades a través de herramientas personalizadas. Mientras puedes usar servidores hechos por la comunidad, Cline puede en su lugar crear e instalar herramientas adaptadas a tu flujo de trabajo específico. Solo pídele a Cline que "añada una herramienta" y él se encargará de todo, desde crear un nuevo servidor MCP hasta instalarlo en la extensión. Estas herramientas personalizadas luego se convierten en parte del kit de herramientas de Cline, listas para usar en tareas futuras. Para contribuir al proyecto, comienza con nuestra Guía de Contribución para aprender lo básico. También puedes unirte a nuestro Discord para chatear con otros contribuyentes en el canal #contributors. Si estás buscando trabajo a tiempo completo, revisa nuestras posiciones abiertas en nuestra página de carreras.

Podfeed es una plataforma innovadora diseñada para los amantes de los podcasts. Con una interfaz intuitiva y una amplia gama de categorías, Podfeed te permite descubrir, seguir y disfrutar de tus podcasts favoritos en cualquier momento y lugar. Nuestra plataforma está diseñada para ofrecer una experiencia de usuario excepcional, con características avanzadas que facilitan la búsqueda y reproducción de contenido. Ya seas un oyente casual o un ávido fanático de los podcasts, Podfeed tiene algo para ti. Nuestro objetivo es conectar a los creadores de contenido con su audiencia, proporcionando herramientas que permitan una interacción más profunda y significativa. Con Podfeed, no solo escuchas podcasts, te sumerges en un mundo de historias, conocimientos y entretenimiento. Además, nuestra plataforma está optimizada para SEO, lo que garantiza que los creadores de contenido puedan llegar a una audiencia más amplia. Con una variedad de opciones de personalización y una interfaz fácil de usar, Podfeed es la elección perfecta para cualquier persona que busque una experiencia de podcasting superior. Ya sea que estés buscando aprender algo nuevo, mantenerte informado o simplemente entretenerte, Podfeed tiene todo lo que necesitas en un solo lugar.

ColiVara es un conjunto de servicios que te permite almacenar, buscar y recuperar documentos basados en su **_embebido visual_**. ColiVara tiene un rendimiento de recuperación de última generación tanto en documentos de texto como visuales, ofreciendo una comprensión y control multimodal superior. Es una implementación web de primera línea del artículo ColPali utilizando ColQwen2 como modelo LLM. Funciona exactamente como RAG desde la perspectiva del usuario final, pero utilizando modelos de visión en lugar de fragmentación y procesamiento de texto para documentos. Sin OCR, sin extracción de texto, sin tablas rotas o imágenes perdidas. Lo que ves es lo que obtienes. ### Cloud Quickstart: 1. Obtén una clave API gratuita desde el [Sitio web de ColiVara](https://colivara.com/). 2. Instala el SDK de Python y úsalo para interactuar con la API. 3. Indexa un documento. ColiVara acepta una URL de archivo, un archivo codificado en base64 o una ruta de archivo. Apoyamos más de 100 formatos de archivo, incluyendo PDF, DOCX, PPTX y más. También tomaremos automáticamente una captura de pantalla de las URL (páginas web) e indexarlas. 4. Busca un documento. Puedes filtrar por nombre de colección, metadatos de colección y metadatos de documento. También puedes especificar el número de resultados que deseas. ### Documentación: Nuestra documentación está disponible en [docs.colivara.com](https://docs.colivara.com/). ### Por qué? RAG (Generación Aumentada por Recuperación) es una técnica poderosa que nos permite mejorar la salida de los LLMs (Modelos de Lenguaje) con documentos privados y conocimiento propietario que no está disponible en otros lugares. Sin embargo, está limitado por la calidad del pipeline de extracción de texto. Con una capacidad limitada para extraer señales visuales y otra información no textual, RAG puede ser subóptimo para documentos que son visualmente ricos. ColiVara utiliza modelos de visión para generar embebidos para documentos, permitiéndote recuperar documentos basados en su contenido visual. ### Características clave: - **Recuperación de última generación**: La API se basa en el artículo ColPali y utiliza el modelo ColQwen2 para embebidos. Supera a los sistemas de recuperación existentes tanto en calidad como en latencia. - **Gestión de usuarios**: Configuración multi-usuario con cada usuario teniendo sus propias colecciones y documentos. - **Amplio soporte de formato**: Soporta más de 100 formatos de archivo, incluyendo PDF, DOCX, PPTX y más. - **Soporte de página web**: Toma automáticamente una captura de pantalla de las páginas web y las indexa incluso si no es un archivo. - **Colecciones**: Un usuario puede tener múltiples colecciones. Por ejemplo, un usuario puede tener una colección para artículos de investigación y otra para libros. - **Documentos**: Cada colección puede tener múltiples documentos con metadatos ilimitados y definidos por el usuario. - **Filtrado**: Filtrado para colecciones y documentos en campos de metadatos arbitrarios. - **Convención sobre configuración**: La API está diseñada para ser fácil de usar con opiniones y optimizaciones predeterminadas. - **Características modernas de PgVector**: Usamos HalfVecs para búsquedas más rápidas y requisitos de almacenamiento reducidos. - **API REST**: Fácil de usar API REST con documentación Swagger. - **Integral**: Operaciones completas CRUD para documentos, colecciones y usuarios. - **Dockerizado**: Fácil de configurar y ejecutar con Docker y Docker Compose. ### Evaluaciones: Ejecutamos evaluaciones independientes con lanzamientos principales. Las evaluaciones se basan en el artículo ColPali y están diseñadas para ser reproducibles. Usamos el conjunto de datos Vidore y el tablero de líderes como línea de base para nuestras evaluaciones. ### Componentes: 1. Base de datos Postgres con extensión pgvector para almacenar embebidos. 2. API REST para la gestión de documentos/colecciones. 3. Servicio de embebidos. Esto necesita una GPU con al menos 8gb de VRAM. 4. SDKs específicos del lenguaje para la API. ### Plan de trabajo: 1. Demo completa con modelos generativos. 2. SDKs automatizados para lenguajes populares además de Python. ### Inicio (Configuración local): 1. Configura el Servicio de Embebidos (ColiVarE) - Este es un repositorio separado y es necesario para que la API funcione. 2. Clona el repositorio. 3. Crea un archivo .env.dev en el directorio raíz con las siguientes variables: 4. Ejecuta los siguientes comandos: 5. La aplicación estará ejecutándose en [http://localhost:8001](http://localhost:8001/) y la documentación de Swagger en [http://localhost:8001/v1/docs](http://localhost:8001/v1/docs). ### Licencia: Este proyecto está licenciado bajo la Licencia de Fuente Funcional, Versión 1.1, Licencia Futura Apache 2.0. Para licencias comerciales, por favor contáctanos en [tjmlabs.com](https://tjmlabs.com/).

LensGo es una plataforma innovadora que permite a cualquier persona crear fácilmente videos de transferencia de estilo. Nuestra plataforma tiene como objetivo hacer que el mundo de la edición de video sea accesible para todos, independientemente de sus conocimientos técnicos. Con LensGo, los usuarios pueden personalizar sus propios videos aplicando diferentes estilos que les dan un toque único. La plataforma ofrece una interfaz de usuario intuitiva que permite a los usuarios navegar rápida y fácilmente. LensGo es ideal para creadores de contenido, gestores de redes sociales, empresas y particulares que deseen mejorar sus videos. Nuestra plataforma ofrece una variedad de funciones que permiten a los usuarios diseñar sus videos a su gusto. Desde la selección de diferentes estilos hasta la personalización de colores y efectos, LensGo ofrece todo lo necesario para un resultado profesional. Además, LensGo está técnicamente a la vanguardia y ofrece un procesamiento rápido y confiable para garantizar que los usuarios reciban sus videos en el menor tiempo posible. Con LensGo, los usuarios pueden compartir fácilmente sus videos y publicarlos en varias plataformas, lo que lo convierte en una herramienta ideal para todos aquellos que deseen tener éxito en el mundo digital actual.

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