¿Cómo se vería agrupar 100 millones de documentos? InferenceNet, en colaboración con LAION y Wynd Labs, lanzó el Proyecto OSSAS. Utilizaron un modelo de código abierto para procesar 100 millones de artículos científicos, creando una herramienta de visualización que agrupa artículos relacionados, lo que permite acceder al conocimiento científico mundial, buscarlo y compararlo. El costo fue de tan solo 100 000 dólares. Utilizaron su propio modelo personalizado: 1. Aella-Qwen3-14B: Una versión perfeccionada del Qwen3 14B de Alibaba, con sólidas capacidades de razonamiento. 2. Aella-Nemotron-12B: Basado en el Nemotron 12B de NVIDIA, utiliza una arquitectura híbrida Mamba-Transformer, que ofrece un rendimiento explosivo. En definitiva, esta herramienta de visualización permite a los usuarios hacer clic en cualquier artículo para ver su resumen estructurado y descubrir relaciones y patrones entre artículos, facilitando la recuperación rápida al buscar artículos. Es necesario presentar InferenceNet. Este sitio web permite a los investigadores acceder a GPU inactivas de todo el mundo a través de la red, de forma similar a una versión moderna de SETI@Home, pero específicamente para ejecutar tareas de aprendizaje automático, lo que les permite utilizar una potencia de cálculo que antes era inaccesible. Dirección del proyecto:
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