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Presentando Tongyi Deep Research

·374 palabras·2 mins
GitHub AI Agent Python Open Source
Articoli Interessanti - Este artículo es parte de una serie.
Parte : GitHub - Tencent-Hunyuan/HunyuanOCR
Parte : Arneses efectivos para agentes de larga duración Anthropic
Parte : GitHub - pixeltable/pixeltable: Pixeltable — Infraestructura de datos que proporciona un enfoque declarativo e incremental para cargas de trabajo de IA multimodal.
Parte : AI Explicado - Artículo de Investigación de Stanford.pdf - Google Drive
Parte : Presentamos Olmo 3, nuestra próxima familia de modelos de lenguaje completamente abiertos y líderes.
Parte : A2UI se traduce como "A2UI".
Parte : Nano Banana Pro está haciendo que millones de diseñadores de interiores sean obsoletos. Subo mi plano de planta y me diseña toda la casa, e incluso genera imágenes reales para cada habitación basadas en las dimensiones.
Parte : Cómo segmentar videos con Segment Anything 3 (SAM3)
Parte : Presentando MagicPath, un lienzo infinito para crear, refinar y explorar con IA.
Parte : Nano Banana Pro es salvaje
Parte : A continuación… Presentaciones de diapositivas. ¡Transforma tus fuentes en una presentación detallada para leer o en un conjunto de diapositivas listas para presentar!
Parte : Presentaciones — Benedict Evans
Parte : Nano Banana Pro: Modelo de imagen Gemini 3 Pro de Google DeepMind
Parte : GitHub - GibsonAI/Memori: Motor de Memoria de Código Abierto para Modelos de Lenguaje Grande, Agentes de IA y Sistemas Multiagente
Parte : GitHub Projects Community (@GithubProjects) en X
Parte : Estoy empezando a adquirir el hábito de leer todo (blogs, artículos, capítulos de libros, ...) con modelos de lenguaje grandes.
Parte : ¡Me encanta este enfoque! Esto es exactamente lo que estamos construyendo en Weco: - escribes un script de evaluación (tu verificador) - Weco itera sobre el código para optimizarlo en función de esa evaluación Software 1
Parte : Supercarga tus pipelines de OCR con modelos abiertos
Parte : Resolver una tarea de LLM de un millón de pasos sin errores
Parte : [2511.10395] AgentEvolver: Hacia un Sistema de Agentes Autoevolutivo Eficiente
Parte : GitHub - rbalestr-lab/lejepa
Parte : Casos de Uso | Claude
Parte : Mejorando el diseño frontend a través de habilidades | Claude
Parte : Sim: Plataforma de código abierto para construir y desplegar flujos de trabajo de agentes de IA
Parte : Recuperación de Contexto para Agentes de IA en Aplicaciones y Bases de Datos
Parte : dijeron que deberíamos eliminar los tokenizadores
Parte : Deberías Escribir un Agente · El Blog de la Mosca
Parte : ¡Hola, Kimi K2 Thinking! ¡El Modelo de Agente de Pensamiento de Código Abierto está aquí!
Parte : Enlace al repositorio de Strix en GitHub: (¡no olvides darle una estrella 🌟!)
Parte : Gracias y Bharat por mostrarle al mundo que en realidad se puede...
Parte : Este prompt de código Claude convierte literalmente a Claude Code en ultrathink.
Parte : Wren AI | Blog Oficial
Parte : Tongyi DeepResearch: Una Nueva Era de Investigadores de IA de Código Abierto | Tongyi DeepResearch
Parte : Syllabi – IA agentica de código abierto con herramientas, RAG y despliegue multicanal
Parte : Habilidades Abiertas
Parte : MiniMax-M2
Parte : Plataforma Única de Información del Reglamento de IA | Servicio de Atención del Reglamento de IA
Parte : eurollm.io Traducción: eurollm.io
Parte : Presentando Mistral AI Studio. | Mistral AI
Parte : OpenSnowcat - Plataforma de datos conductuales de grado empresarial.
Parte : Dr. Milan Milanović (@milan_milanovic) en X
Parte : Teoría de Juegos | Cursos Abiertos de Yale
Parte : DeepSeek-OCR Búsqueda profunda-OCR
Parte : Airbyte: La Plataforma Líder de Integración de Datos para Pipelines ETL/ELT
Parte : Investigación Profunda Empresarial
Parte : Me gusta bastante el nuevo artículo de DeepSeek-OCR.
Parte : olmOCR 2: Recompensas de pruebas unitarias para OCR de documentos | Ai2
Parte : Utilizamos DeepSeek OCR para extraer cada conjunto de datos de tablas/gráficos ac...
Parte : Scripts que escribí y que uso todo el tiempo
Parte : DeepSeek OCR - Más que OCR - YouTube
Parte : Cómo obtener clasificación consistente de modelos de lenguaje grandes inconsistentes?
Parte : Producción RAG: lo que aprendí al procesar más de 5 millones de documentos
Parte : Cursos TOTALEMENTE GRATUITOS de Stanford [2024 & 2025] ❯ CS230 - Aprendizaje Profundo...
Parte : Programa de estudios
Parte : Hacer que cualquier aplicación sea buscable para agentes de IA
Parte : PaddleOCR-VL: Mejorando el análisis de documentos multilingües mediante un modelo de visión-lenguaje ultra-compacto de 0.9B
Parte : Delfín: Análisis de Imágenes de Documentos mediante Prompting de Anclas Heterogéneas
Parte : nanochat
Parte : ROMA: Agentes Meta-Recursivos Abiertos
Parte : NeuTTS Air
Parte : Cua: Infraestructura de código abierto para Agentes de Uso de Computadoras
Parte : Plataforma de Análisis y Autenticación MCP
Parte : Mi truco para obtener una clasificación consistente de los LLMs
Parte : Si llegas tarde al tema de la "memoria en agentes de IA" como yo, te recomiendo invertir 43 minutos en ver este video.
Parte : DeepLearning.AI: Comienza o Avanza tu Carrera en IA
Parte : Claude Code mejores prácticas | Codificar con Claude - YouTube
Parte : TildeOpen LLM, financiado por la UE, logra un avance europeo en IA para la innovación multilingüe | Moldeando el futuro digital de Europa
Parte : El obituario RAG: Asesinado por agentes, enterrado por ventanas de contexto
Parte : Anthropic lanza Claude Sonnet 4.5 en su última apuesta por la supremacía de los agentes de IA y la codificación.
Parte : RAG-Cualquier Cosa: Marco Integral de RAG
Parte : RAGLuz
Parte : Convierte la Base de Código en un Tutorial Fácil con IA
Parte : Volver a fallar en entender lo exponencial
Parte : Paquetes de Prompts | Academia de OpenAI
Parte : Investigador de IA: Innovación Científica Autónoma
Parte : Ingeniería de Contexto para Agentes de IA: Lecciones de la Construcción de Manus
Parte : AgenticSeek: Alternativa Privada y Local a Manus
Parte : Aprende a tu manera
Parte : Qwen-Image-Edit-2509: Soporte para múltiples imágenes, consistencia mejorada.
Parte : Qwen-Imagen
Parte : Este artículo
Parte : 💾🎉 fiestacopia
Parte : Centro de Ingeniería de IA
Parte : Charla profunda
Parte : ibm-granite/granite-docling-258M · Hugging Face
Parte : Google acaba de lanzar una guía de 64 páginas sobre la construcción de agentes de IA.
Parte : opcode - El Elegante Compañero de Escritorio para Claude Code
Parte : NocoDB Cloud
Parte : Una Implementación Paso a Paso de la Arquitectura Qwen 3 MoE desde Cero
Parte : MemoRAG: Avanzando Hacia el Próximo Generación de RAG a Través del Descubrimiento de Conocimiento Inspirado en la Memoria
Parte : Activar la IA para controlar tu navegador 🤖
Parte : Distancia mensual total recorrida por pasajeros en los taxis sin conductor de California - Our World in Data
Parte : Un imprescindible para los programadores de vibra
Parte : Enorme oportunidad de mercado en IA para 2025
Parte : El Índice Económico Antropogénico
Parte : dots.ocr: Análisis de Diseño de Documentos Multilingües en un Solo Modelo de Visión-Lenguaje
Parte : PaddleOCR
Parte : DeepSite v2 - un Espacio de Hugging Face por enzostvs
Parte : Cómo usar subagentes de código Claude para paralelizar el desarrollo
Parte : Muestra HN: CLAVIER-36 – Un entorno de programación para música generativa
Parte : Los pequeños modelos son el futuro de la IA agente.
Parte : Kimi K2: Inteligencia Agente Abierta
Parte : Presentando Qwen3-Max-Preview (Instruct)
Parte : Agente de Artículo Científico con LangGraph
Parte : Tutorial interactivo de ingeniería de prompts de Anthropic
Parte : RAGFlow
Parte : swiss-ai/Apertus-70B-2509 · Hugging Face swiss-ai/Apertus-70B-2509 · Hugging Face swiss-ai/Apertus-70B-2509 · Hugging Face swiss-ai/Apertus-70B-2509 · Hugging Face swiss-ai/Apertus-70B-2509 · Hugging Face swiss-ai/Apertus-70B-2509 · Hugging Face swiss-ai/Apertus-70B-2509 · Hugging Face swiss-ai/Apertus-70B-2509 · Hugging Face swiss-ai/Apertus-70B-2509 · Hugging Face swiss-ai/Apertus-70B-2509 · Hugging Face swiss-ai/Apertus-70B-2509 · Hugging Face swiss-ai/Apertus-70B-2509 · Hugging Face swiss-ai/Apertus-70B-2509 · Hugging Face swiss-ai/Apertus-70B-2509 · Hugging Face swiss-ai/Apertus-70B-2509 · Hugging Face swiss-ai/Apertus-70B-2509 · Hugging Face swiss-ai/Apertus-70B-2509 · Hugging Face swiss-ai/Apertus-70B-2509 · Hugging Face swiss-ai/Apertus-70B-2509 · Hugging Face swiss-ai/Apertus-70B-2509 · Hugging Face swiss-ai/Apertus-70B-2509 · Hugging Face swiss-ai/Apertus-70B-2509 · Hugging Face swiss-ai/Apertus-70B-2509 · Hugging Face swiss-ai/Apertus-70B-2509 ·
Parte : Crear una fuente con mi letra · Chameth.com
Parte : SurfSense se traduce como "Sentido de Surf" o "Detección de Surf" en español.
Parte : LoRAX: Servidor de inferencia Multi-LoRA que se escala a miles de LLMs ajustados finamente
Parte : PróximoChat
Parte : El Marco de Trabajo de Red Teaming para LLM
Parte : Colette - nos recuerda mucho a Kotaemon
Parte : Memvid
Parte : VibeVoice: Un Modelo de Texto a Voz de Código Abierto de Vanguardia
Parte : [2502.12110] A-MEM: Memoria Agente para Agentes de LLM
Parte : [2504.19413] Construcción de Agentes de IA Listos para Producción con Memoria a Largo Plazo Escalable
Parte : Apertus 70B: Verdaderamente Abierto - LLM Suizo por ETH, EPFL y CSCS
Parte : Capa Humana
Parte : Índice de Página: Índice de Documentos para RAG Basado en Razonamiento
Parte : Despliegue de DeepSeek en 96 GPUs H100
Parte : Claude Code: Un Asistente de Codificación Altamente Agentivo - DeepLearning.AI
Parte : DyG-RAG: Generación Aumentada por Recuperación de Grafos Dinámicos con Razonamiento Centrado en Eventos
Parte : [2508.15126] aiXiv: Un ecosistema de acceso abierto de próxima generación para el descubrimiento científico generado por científicos de IA
Parte : Alexander Kruel - Enlaces para 2025-08-24
Parte : DSPy
Parte : Agentes de IA para Principiantes - Un Curso
Parte : Transformando a Claude Code en mi mejor socio de diseño
Parte : Cómo construir un agente de codificación
Parte : Tiledesk Design Studio
Parte : Construye un Modelo de Lenguaje Grande (Desde Cero)
Parte : Formulador de Datos: Crea Visualizaciones Ricas con IA
Parte : navegador/uso/interfaz de usuario
Parte : Casper Capital - 100 Herramientas de IA que No Puedes Ignorar en 2025...
Parte : Hablando
Parte : Agentes de Modelos de Lenguaje Grande CS294/194-196 | Agentes de Modelos de Lenguaje Grande CS 194/294-196
Parte : Muestra HN: Whispering – Dictado de código abierto, primero local, en el que puedes confiar
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Parte : Anotar automáticamente artículos utilizando LLMs
Parte : Mi IA ya había arreglado el código antes de que yo lo viera.
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DeepResearch repository preview
#### Fuente

Tipo: Repositorio GitHub Enlace original: https://github.com/Alibaba-NLP/DeepResearch Fecha de publicación: 22 de septiembre de 2025

Resumen
#

QUÉ - Tongyi DeepResearch es un agente de investigación basado en un modelo lingüístico de gran tamaño de código abierto desarrollado por Alibaba, con un total de 30,5 mil millones de parámetros.

POR QUÉ - Es relevante para el negocio de la IA porque ofrece capacidades avanzadas de investigación y generación de datos sintéticos, mejorando la efectividad de las interacciones agente-usuario y la calidad de las respuestas.

QUIÉNES - Los actores principales son Alibaba-NLP y la comunidad de código abierto que contribuye al proyecto.

DÓNDE - Se posiciona en el mercado de los agentes de investigación basados en IA, compitiendo con otras soluciones de código abierto y propietarias.

CUÁNDO - Es un proyecto relativamente nuevo pero ya consolidado, con una base de usuarios activa y una hoja de ruta de desarrollo clara.

IMPACTO EN EL NEGOCIO:

  • Oportunidades: Integración con sistemas de investigación empresariales para mejorar la calidad de las respuestas y la eficiencia de las interacciones.
  • Riesgos: Competencia con soluciones propietarias de grandes empresas tecnológicas.
  • Integración: Posible integración con pilas existentes a través de API y modelos disponibles en plataformas como HuggingFace y ModelScope.

RESUMEN TÉCNICO:

  • Pila tecnológica principal: Python, HuggingFace, ModelScope, frameworks de aprendizaje profundo personalizados.
  • Escalabilidad: Alta escalabilidad gracias a un pipeline de generación de datos sintéticos automatizado y preentrenamiento continuo en grandes volúmenes de datos.
  • Diferenciadores técnicos: Uso de un framework de optimización de políticas relativas de grupo personalizado para el aprendizaje por refuerzo, compatibilidad con paradigmas de inferencia avanzados como ReAct.

Casos de uso
#

  • Private AI Stack: Integración en pipelines propietarias
  • Client Solutions: Implementación para proyectos de clientes
  • Development Acceleration: Reducción del tiempo de comercialización de proyectos
  • Strategic Intelligence: Entrada para la hoja de ruta tecnológica
  • Competitive Analysis: Monitoreo del ecosistema de IA

Recursos
#

Enlaces Originales
#

Artículo recomendado y seleccionado por el equipo Human Technology eXcellence elaborado mediante inteligencia artificial (en este caso con LLM HTX-EU-Mistral3.1Small) el 22 de septiembre de 2025 15:19 Fuente original: https://github.com/Alibaba-NLP/DeepResearch

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