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     gr.Markdown(
         """
-        <p><strong>Motivación del proyecto:</strong> </p>
-        <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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-        <p><strong>Impacto:</strong> </p>
-        <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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-        <p><strong>Ideas futuras:</strong> </p>
-        <p>En próximas versiones planeamos:</p>
-        <ul>
-        <li>Escalar significativamente el dataset.</li>
-        <li>Incorporar reconocimiento de audio para preguntas habladas en dialectos regionales.</li>
-        <li>Agregar módulos de traducción automática para que usuarios internacionales puedan entender las respuestas.</li>
-        <li>Entrenar el modelo en más dialectos y costumbres regionales (por ejemplo, gastronomía costeña, elementos de la Amazonía).</li>
-        <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>
-        <li>Integrar mapas geográficos para contextualizar la respuesta con coordenadas y rutas turísticas.</li>
-        </ul>
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-        <p><strong>Modelos utilizados:</strong> </p>
-        <p>Para la parte visual y lingüística de BacanoResponder nos basamos en:</p>
-        <ul>
-        <li><em>Qwen2.5-VL-3B-Instruct</em>: modelo base multimodal capaz de entender imagen y texto.</li>
-        <li>Dataset utilizado: https://huggingface.co/datasets/4nd/QuestionAnswer-ImgsColombia</li>
-        </ul>
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-        <p><strong>Miembros del equipo:</strong> </p>
-        <p>
-        • Fabian Perez<br/>
-        • Henry Mantilla<br/>
-        • Andrea Parra<br/>
-        • Juan Calderón.<br/>
-        • Semillero de investigación al cual pertenecemos: https://semillerocv.github.io/ <br/>
-        </p>
+        <div style="display: flex; gap: 20px;">
+        <!-- Columna izquierda -->
+        <div style="flex: 1;">
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+            <p><strong>📌 Motivación del proyecto:</strong></p>
+            <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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+            <p><strong>🌟 Impacto:</strong></p>
+            <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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+        </div>
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+        <!-- Columna derecha -->
+        <div style="flex: 1;">
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+            <p><strong>🚀 Ideas futuras:</strong></p>
+            <p>En próximas versiones planeamos:</p>
+            <ul>
+            <li>📈 Escalar significativamente el dataset.</li>
+            <li>🎤 Incorporar reconocimiento de audio para preguntas habladas en dialectos regionales.</li>
+            <li>🌐 Agregar módulos de traducción automática para que usuarios internacionales puedan entender las respuestas.</li>
+            <li>🗺️ Entrenar el modelo en más dialectos y costumbres regionales (por ejemplo, gastronomía costeña, elementos de la Amazonía).</li>
+            <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>
+            <li>🗺️ Integrar mapas geográficos para contextualizar la respuesta con coordenadas y rutas turísticas.</li>
+            </ul>
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+            <p><strong>🤖 Modelos utilizados:</strong></p>
+            <p>Para la parte visual y lingüística de BacanoResponder nos basamos en:</p>
+            <ul>
+            <li><em>Qwen2.5-VL-3B-Instruct</em>: modelo base multimodal capaz de entender imagen y texto.</li>
+            <li>Dataset utilizado: <a href="https://huggingface.co/datasets/4nd/QuestionAnswer-ImgsColombia" target="_blank">QuestionAnswer-ImgsColombia</a></li>
+            </ul>
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+            <p><strong>👥 Miembros del equipo:</strong></p>
+            <p>
+            • Fabian Perez<br/>
+            • Henry Mantilla<br/>
+            • Andrea Parra<br/>
+            • Juan Calderón<br/>
+            • Semillero de investigación al cual pertenecemos: <a href="https://semillerocv.github.io/" target="_blank">SemilleroCV</a>
+            </p>
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     )
 
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         # Columna izquierda
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