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  gr.Markdown(
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  """
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- <div style="display: flex; gap: 20px;">
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- <!-- Columna izquierda -->
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- <div style="flex: 1;">
73
-
74
- <p><strong>📌 Motivación del proyecto:</strong></p>
75
- <p>El objetivo de BacanoResponder es crear una herramienta que permita a los usuarios en Colombia interactuar con imágenes de su entorno y recibir información contextualizada. La diversidad cultural, gastronómica y paisajística de nuestro país hace que muchas plataformas globales no reconozcan correctamente elementos típicos. Con este proyecto buscamos llenar ese vacío lingüístico y visual, facilitando el acceso a conocimiento local.</p>
76
-
77
- <p><strong>🌟 Impacto:</strong></p>
78
- <p>Al ofrecer respuestas específicas sobre objetos, lugares o costumbres colombianas, BacanoResponder beneficia a estudiantes, turistas y a la comunidad en general que quiera conocer más sobre nuestras tradiciones. Además, promueve la difusión de nuestros elementos culturales en redes sociales y plataformas educativas, incrementando la visibilidad de creadores de contenido y emprendimientos locales.</p>
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-
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- </div>
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-
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- <!-- Columna derecha -->
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- <div style="flex: 1;">
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-
85
- <p><strong>🚀 Ideas futuras:</strong></p>
86
- <p>En próximas versiones planeamos:</p>
87
- <ul>
88
- <li>📈 Escalar significativamente el dataset.</li>
89
- <li>🎤 Incorporar reconocimiento de audio para preguntas habladas en dialectos regionales.</li>
90
- <li>🌐 Agregar módulos de traducción automática para que usuarios internacionales puedan entender las respuestas.</li>
91
- <li>🗺️ Entrenar el modelo en más dialectos y costumbres regionales (por ejemplo, gastronomía costeña, elementos de la Amazonía).</li>
92
- <li>🔄 Implementar un sistema de retroalimentación donde los usuarios puedan corregir o enriquecer las respuestas y así mejorar el modelo con fine-tuning continuo.</li>
93
- <li>🗺️ Integrar mapas geográficos para contextualizar la respuesta con coordenadas y rutas turísticas.</li>
94
- </ul>
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-
96
- <p><strong>🤖 Modelos utilizados:</strong></p>
97
- <p>Para la parte visual y lingüística de BacanoResponder nos basamos en:</p>
98
- <ul>
99
- <li><em>Qwen2.5-VL-3B-Instruct</em>: modelo base multimodal capaz de entender imagen y texto.</li>
100
- <li>Dataset utilizado: <a href="https://huggingface.co/datasets/4nd/QuestionAnswer-ImgsColombia" target="_blank">QuestionAnswer-ImgsColombia</a></li>
101
- </ul>
102
-
103
- <p><strong>👥 Miembros del equipo:</strong></p>
104
- <p>
105
- • Fabian Perez<br/>
106
- Henry Mantilla<br/>
107
- Andrea Parra<br/>
108
- Juan Calderón<br/>
109
- Semillero de investigación al cual pertenecemos: <a href="https://semillerocv.github.io/" target="_blank">SemilleroCV</a>
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- </p>
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-
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- </div>
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+
75
+ <p><strong>📌 Motivación del proyecto:</strong></p>
76
+ <p>El objetivo de BacanoResponder es crear una herramienta que permita a los usuarios en Colombia interactuar con imágenes de su entorno y recibir información contextualizada. La diversidad cultural, gastronómica y paisajística de nuestro país hace que muchas plataformas globales no reconozcan correctamente elementos típicos. Con este proyecto buscamos llenar ese vacío lingüístico y visual, facilitando el acceso a conocimiento local.</p>
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+
78
+ <p><strong>🌟 Impacto:</strong></p>
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+ <p>Al ofrecer respuestas específicas sobre objetos, lugares o costumbres colombianas, BacanoResponder beneficia a estudiantes, turistas y a la comunidad en general que quiera conocer más sobre nuestras tradiciones. Además, promueve la difusión de nuestros elementos culturales en redes sociales y plataformas educativas, incrementando la visibilidad de creadores de contenido y emprendimientos locales.</p>
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+
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+ <!-- Columna derecha -->
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+ <td style="vertical-align: top; padding: 10px; width:50%;">
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+
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+ <p><strong>🚀 Ideas futuras:</strong></p>
87
+ <p>En próximas versiones planeamos:</p>
88
+ <ul>
89
+ <li>📈 Escalar significativamente el dataset.</li>
90
+ <li>🎤 Incorporar reconocimiento de audio para preguntas habladas en dialectos regionales.</li>
91
+ <li>🌐 Agregar módulos de traducción automática para que usuarios internacionales puedan entender las respuestas.</li>
92
+ <li>🗺️ Entrenar el modelo en más dialectos y costumbres regionales (por ejemplo, gastronomía costeña, elementos de la Amazonía).</li>
93
+ <li>🔄 Implementar un sistema de retroalimentación donde los usuarios puedan corregir o enriquecer las respuestas y así mejorar el modelo con fine-tuning continuo.</li>
94
+ <li>🗺️ Integrar mapas geográficos para contextualizar la respuesta con coordenadas y rutas turísticas.</li>
95
+ </ul>
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+ <p><strong>🤖 Modelos utilizados:</strong></p>
98
+ <p>Para la parte visual y lingüística de BacanoResponder nos basamos en:</p>
99
+ <ul>
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+ <li><em>Qwen2.5-VL-3B-Instruct</em>: modelo base multimodal capaz de entender imagen y texto.</li>
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+ <li>Dataset utilizado: <a href="https://huggingface.co/datasets/4nd/QuestionAnswer-ImgsColombia" target="_blank">QuestionAnswer-ImgsColombia</a></li>
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+ Henry Mantilla<br/>
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+ Andrea Parra<br/>
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