Investigación sobre LLM
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Colecciones Awesome
Sección titulada «Colecciones Awesome»- Generative AI Guide — Una guía de itinerarios de aprendizaje, investigación, cursos, herramientas y preparación de entrevistas sobre IA generativa.
- LLM — Una selección de artículos, herramientas de entrenamiento e implementación, cursos, tutoriales, puntos de control públicos y API para LLM.
- LLM Resources — Una selección de investigaciones, conjuntos de datos, herramientas, cursos y recursos prácticos sobre modelos de lenguaje grandes.
- LLM Strawberry — Selección de artículos de investigación, informes técnicos, charlas, cursos y blogs sobre OpenAI Strawberry (o1) y el razonamiento de los grandes modelos de lenguaje.
- RLHF — Artículos de investigación, bases de código, conjuntos de datos, blogs y libros sobre aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana.
HagiCode
HagiCode es un espacio de programación con agentes. Las interacciones de interfaz, ricas y cómodas, hacen que planificar, ejecutar agentes y trabajar en proyectos sea accesible y fácil de seguir, para una experiencia de desarrollo atractiva.
Una experiencia de desarrollo atractiva gracias a interacciones de interfaz ricas y cómodas.
- InteligenteLos flujos de trabajo de OpenSpec convierten la intención en un itinerario ejecutable, de la propuesta al diseño, las tareas y la entrega.
- EficienteLa ejecución multiagente avanza en paralelo con la investigación, la implementación y la revisión, en varios repositorios y con los Agent CLI que ya usas.
- InteresanteLas interacciones de interfaz, ricas y cómodas, hacen que planificar, ejecutar agentes y trabajar en proyectos sea accesible y fácil de seguir.
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Convierte ideas en software entregado.
HagiCode es un espacio de trabajo de programación con agentes: los flujos de trabajo de OpenSpec planifican el cambio, la ejecución multiagente lo lleva a cabo y Hero Scenario hace visible el largo recorrido, para convertir ideas en software entregado.
- Inteligente
- Los flujos de OpenSpec convierten la intención en un camino de la propuesta a la entrega.
- Eficiente
- La ejecución multiagente avanza en paralelo con investigación, implementación y revisión.
- Divertido
- Las interacciones de interfaz facilitan la planificación, los agentes y el trabajo en proyectos.
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