El futuro de la IA conversacional. Arquitectura Mixture of Experts, optimizaciones TPU v6, razonamiento avanzado y capacidades multimodales de última generación.
Tecnología de vanguardia diseñada para el futuro de la inteligencia artificial
32 expertos especializados con enrutamiento dinámico inteligente. Especialización automática en matemáticas, ciencia, creatividad y más.
Razonamiento paso a paso con hasta 12 pasos. Meta-cognición avanzada para ajuste de confianza y autorreflexión.
Procesamiento de imágenes (224x224), video (64 frames @ 30 FPS) y combinador multimodal con atención cruzada.
Topología de malla TPU v4-32, soporte TPU v6e-64 con compilación XLA y fusión automática de kernels.
Vectorización NEON, optimizaciones SVE/SVE2, integración Kleidi AI y cuantización avanzada (4-bit, 8-bit).
1M tokens de contexto con memoria episódica, segmentación semántica y generación hipotética de preguntas.
Diseñado para máximo rendimiento y escalabilidad
Sistema de configuración modular con soporte para múltiples entornos y optimizaciones dinámicas.
Activaciones contextuales, adaptación por edad, optimizaciones ARM y razonamiento CoT.
32 expertos especializados con enrutamiento dinámico y balanceo inteligente de carga.
Codificadores de visión, video y audio con fusión basada en atención cruzada.
Optimizaciones TPU v4/v6, topología de malla y compilación XLA automática.
Sistema de monitoreo en tiempo real con alertas automáticas y métricas detalladas.
Números que hablan por sí mismos
Ejemplos prácticos de implementación
from capibara.core.cot import EnhancedCoTModule
from capibara.core.moe import DynamicMoE
scientific_assistant = DynamicMoE(
num_experts=32,
specialized_experts=["physics", "chemistry"],
reasoning_module=EnhancedCoTModule(max_steps=15),
rag_pipeline=AdvancedRAGPipeline(
context_length=1_000_000
)
)
result = scientific_assistant.research_query(
"Explique el bosón de Higgs",
reasoning_depth="deep",
include_recent_papers=True
)from capibara.core.age_adaptation import AdaptationPipeline
adaptive_tutor = AdaptationPipeline(
target_ages=[8, 12, 16],
multimodal_support=True,
educational_standards="common_core"
)
lesson = adaptive_tutor.create_lesson(
topic="fotosíntesis",
student_age=10,
include_visuals=True,
interactive_elements=True
)from capibara.core.encoders import MultimodalPipeline
productivity_assistant = MultimodalPipeline(
supported_modalities=["text", "image", "audio"],
tts_integration=True,
real_time_processing=True
)
response = productivity_assistant.process_multimodal({
"text": "Analiza este gráfico",
"image": sales_chart,
"generate_audio": True
})El futuro de CapibaraGPT
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