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LiteRT-LM 1       Algoritmo de LiteRT-LM En un SCRIPT de tipo Módulo, extraeremos el objeto Engine de la librería LiteRT-LM: JavaScript de tipo Módulo, luego de creado el BODY import { Engine } from "https://cdn.jsdelivr.net/npm/@litert-lm/core/+esm"; // Objeto window.MecanismoLiteRT = Engine ; // Objeto   Ahora vamos a crear el mecanismo de chat (chat engine) pero antes tenemos que descargar el cerebro computado (modelo de IA). JavaScript, continuación de lo anterior u otro SCRIPT con top-await const _URL_CEREBRO = "https://huggingface.co/litert-community/gemma-4-E2B-it-litert-lm/resolve/main/gemma-4-E2B-it-web.litertlm"; // Frase/String   // Tarda lo que tenga que tardar descargando 1915 MB de información let _cerebroDescargado = await fnDescargarCerebro( _URL_CEREBRO ) ; // Objeto URL // Listo, ahora compilará el Cerebro; en PCs con 4 GB de RAM esto ...

 Había conversado con ChatGPT acerca de cuidado de las plantas e hidroponía. Luego de unos días me di cuenta que quizás también podría saber acerca de crear Mapas conceptuales. Salió lo siguiente; le falta un concepto para crear correctamente mapas conceptuales (la relación entre los conceptos), pero podría ser algo para ayudarnos a corregir mejor. El texto original era el que cito a continuación, pero le agregué explícitamente que me armara un "mapa conceptual" utilizando el lenguaje Mermaid, un lenguaje descriptivo que permite construir gráficos diversos, entre ellos Mapas conceptuales, generando un archivo SVG. ``` Hacé un mapa conceptual en lenguaje Mermaid con el siguiente texto, redactado anteriormente: "La hidroponía es un método de cultivo que se utiliza para cultivar plantas sin suelo utilizando una solución nutriente y agua. Algunas plantas pueden cultivarse con éxito mediante hidroponía, mientras que otras necesitan el suelo para crecer y prosperar. De las pl...

El presente post es acerca de cómo implementar el algoritmo de Inteligencia Artificial llamado Perceptrón (red neuronal formada por una sola neurona) en JavaScript. Está portado del Python a través del ejemplo y explicación de I am Pablo - Programando una red neuronal simple . El código acá presente no está optimizado, pero está realizado de tal manera que cualquiera que deba intentar aprenderlo lo pueda realizar (notar los nombres de las variables, constantes y funciones utilizadas). // Constructor de la clase Perceptron() var Perceptron = function Clase ( cantDatos , capacidadAprendizaje = 0.1 ) {    this.cantEntradas = cantDatos ;      this.capacidadAprendizaje = capacidadAprendizaje ;    this.pesos = [] ;    for ( var cadaDato = 0 ; cadaDato < cantDatos ; cadaDato ++ )       this.pesos.push ( Math.random () ) ; // Inicializar pesos al azar (0..1) } // Habi...