Código e investigación en ML
Papers with Code
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Código e investigación en MLfree
Artículos de machine learning emparejados con sus implementaciones y benchmarks: importa juntos la página del artículo y el README.
It links a paper to its open-source implementation and to leaderboards showing how it compares against other methods on the same benchmark, so you can check a paper's claims against running code rather than the abstract alone. That combination is useful for an ML notebook comparing several approaches to one task. Its coverage leans toward recent, widely reproduced papers, so it's a weak source for older or less popular methods.
Importar a Gemini Notebook
- 1Copia el enlace de arriba (o una página específica del sitio).
- 2En tu cuaderno, haz clic en Añadir fuente → Sitio web.
- 3Pega el enlace y confirma: puedes pegar varios a la vez, uno por línea.
Las páginas de documentación se importan mejor que los repositorios: pega la URL de la documentación o el README de un proyecto, no la raíz del repositorio.
Más fuentes de código e investigación en ml
- Hugging Face PapersUn feed curado a diario de investigación en IA, con cada artículo acompañado de una página de discusión que aporta contexto.
- GitHubLos README, las carpetas de documentación y las wikis son fuentes sólidas para entender cómo funciona realmente una herramienta: pega la URL de la página renderizada.
- MDN Web DocsLa referencia para las APIs de la plataforma web: una fuente fiable y sólida para un notebook de desarrollo web.
- Stack ExchangeLas respuestas aceptadas en los sitios técnicos son fuentes puntuales muy buenas para preguntas específicas.