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IA aplicada desde el navegador

Experimenta con modelos reales de visión artificial y filtros matemáticos, todo en tu navegador y con tus propias imágenes. Sin instalaciones, sin servidores.

⚠ Los modelos de IA en vivo y Siguiente Token son versiones ligeras optimizadas para el navegador. Ofrecen menor precisión que sus versiones completas y pueden fallar con algunas entradas. Su propósito es demostrar cómo funciona la tecnología, no producción.

Sin modelos · Pura matemática

Convolución en tiempo real

Aplica filtros convolucionales reales sobre cualquier imagen (sin TF.js, sin red neuronal, sin carga). Todo ocurre en tu navegador con aritmética pura. Edita el kernel directamente para ver el efecto al instante.

Imagen
Perro Gato Gato 2 Ciudad Ciudad 2 Ciudad 3
Kernel
Color
Editor de kernel
Entrada
Salida Conv sin ReLU
Todos los filtros aplicados a la vez

Así es como la primera capa convolucional de una CNN ve la imagen (en paralelo, con múltiples filtros simultáneos).

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Prueba tú mismo con IA

Usa modelos reales de IA directamente en tu navegador. Sin servidores, sin subidas a la nube: todo se ejecuta en tu dispositivo con TensorFlow.js. Elige una fuente de entrada, selecciona la tarea y obtén resultados al instante.

Identifica el objeto principal de la imagen y muestra las 10 categorías más probables con su nivel de confianza.

Modelo no cargado
🔒 Carga el modelo primero

1. Elige la fuente de entrada

O usa un ejemplo:
Perro Gato Gato 2 Ciudad Ciudad 2 Ciudad 3
🖼️ La imagen aparecerá aquí

2. Resultados

Los resultados de clasificación aparecerán aquí.
Modelos · LLM

Next Token Explorer

GPT-2 corre íntegramente en tu navegador. Una vez cargado, escribe un contexto y el modelo calculará los logits reales del vocabulario completo (~50K tokens), aplica softmax con tu temperatura y muestra los 8 candidatos más probables. Sin API, sin conexión.

Modelo Sin cargar

Contexto

Temperatura
1.00
🎯 Determinista (0.1) 🎨 Caótica (2.0)

Candidatos al siguiente token

Carga el modelo y pulsa Predecir

Cómo funciona: El modelo hace un forward pass completo y devuelve un vector de logits de 50,257 dimensiones (una por token del vocabulario). Se aplica softmax con temperatura: p(i) = exp(lᵢ/T) / Σ exp(lⱼ/T). Las probabilidades mostradas son exactas, no estimadas.