Space Luisa Fernanda
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martes, 29 de septiembre de 2026 · UTC
El Cielo y los Telescopios

Cuatro repositorios de IA obtuvieron más de 4000 estrellas combinadas en 24 horas en GitHub

Los cuatro repositorios de modelos de aprendizaje automático y toma de decisiones registraron grandes aumentos diarios el 24 de septiembre de 2026.

Arjun Nair
Editor de Astronomía
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Se apoya en 4 lecturas de primera mano de the GitHub activity record, no en el reporte de terceros.
Cuatro repositorios públicos de código abierto registraron grandes aumentos de estrellas en un solo día el 24 de septiembre de 2026. Según los cálculos de este documento, los cuatro sumaron un total combinado de 4006 estrellas en las 24 horas anteriores. Datos de GitHub muestran que NandhaKishorM/laya subió 2742 estrellas hasta alcanzar las 22.650 [4]. jev-chat/jev-chat-jarvis ganó 781 estrellas para llegar a 5.957 [1]. mizorewww/laya-mlx sumó 307 estrellas hasta las 6.181 [3]. zai-org/ZCode aumentó 176 estrellas hasta 6.691 [2]. Los cuatro repositorios están etiquetados como de aprendizaje automático, inferencia local o modelado de decisiones. No se encontró ninguna nota que explicara este aumento simultáneo en ninguna página de los repositorios al momento de redactar este texto.
Prueba4 fuentes · 1 medio · firmado
En qué se apoya
  1. jev-chat/jev-chat-jarvis estrellas: 5.957 estrellas, Kotlin: Copiloto de conversación para instalar en teléfono: interpreta a la otra persona en QQ / X / Feishu, ofrece respuestas candidatas, se inserta con un clic en el campo de entrada, tú decides si enviar. No es intrusivo, solo lee la pantalla, no realiza hook ni modifica paquetes. [accessibility-service, android, chat-assistant, llm, qq] al 2026-09-24 (eran 5.176 el 2026-09-23). · DRM3 GitHub activity el registro de hechos
  2. zai-org/ZCode estrellas: 6.691 estrellas, TypeScript: Herramienta de agente de codificación de Z.ai. Potente, inteligente, extensible. al 2026-09-24 (eran 6.515 el 2026-09-23). · DRM3 GitHub activity el registro de hechos
  3. mizorewww/laya-mlx estrellas: 6.181 estrellas, Python: Tiempo de ejecución nativo MLX para modelos de decisión tipados Laya, decisiones cortas de 7-14 ms en M3 Max. Sin generación de texto, PyTorch ni API en la nube. [apple-silicon, decision-model, inference, laya, local-ai, machine-learning, mlx, modernbert, system-one, typed-decisions] al 2026-09-24 (eran 5.874 el 2026-09-23). · DRM3 GitHub activity el registro de hechos
  4. NandhaKishorM/laya estrellas: 22.650 estrellas, Python: Motor de decisión System 1 no autorregresivo. Realiza selección tipada, puntuación y decisiones sí/no sobre cualquier texto en una sola pasada hacia adelante, en más de 100 idiomas, con un enrutador t [calibration, classification, decision-model, huggingface, jev, modernbert, multilingual, nlp, python, pytorch, routing, ] al 2026-09-24 (eran 19.908 el 2026-09-23). · DRM3 GitHub activity el registro de hechos
Leído directamente de the GitHub activity record, no del reporte que alguien haga de él.