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Presentan RWKV, una arquitectura que combina las ventajas de las RNN y los transformers
Hugging Face presentó la integración de RWKV, una arquitectura que combina ventajas de las redes neuronales recurrentes (RNN) y de los transformers, en su librería transformers. El proyecto, liderado por Bo Peng y con GPUs donadas por Stability AI, ofrece modelos de lenguaje de entre 170 millones y 14.000 millones de parámetros, además de versiones de chat (Raven) ajustadas por instrucciones. La arquitectura busca entrenar más rápido que GPT y mantener eficiencia de memoria en inferencia con contextos largos.
El estado de la visión por computadora en Hugging Face
Hugging Face publicó un balance del estado de la visión por computadora en su ecosistema, con 8 tareas centrales de visión, más de 3000 modelos y más de 100 datasets en su Hub. El artículo detalla el soporte para Pipelines, el entrenamiento de modelos propios, las integraciones con timm, Diffusers y Datasets, y las herramientas para demos en Spaces y AutoTrain. También describe la filosofía técnica, los modelos zero-shot como CLIP, OWL-ViT y CLIPSeg, y las opciones de despliegue mediante Inference Endpoints.