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   <news:title>Arquitectura SE(3)-Transformer: atención equivariante en 3D</news:title>
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   <news:title>Arquitectura EGNN: redes neuronales E(n)-equivariantes</news:title>
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   <news:title>Arquitectura GVP-GNN: redes neuronales geométricas para proteínas</news:title>
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   <news:title>Arquitectura ProteinMPNN: diseño inverso de proteínas con redes de grafos</news:title>
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   <news:title>Arquitectura RFdiffusion: IA generativa para diseñar proteínas</news:title>
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   <news:title>Arquitectura Longformer (The Long-Document Transformer): qué es, cómo funciona y cómo procesa documentos extensos mediante atención local y global</news:title>
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   <news:title>Arquitectura AlphaFold 3: Pairformer y difusión biomolecular</news:title>
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   <news:title>Arquitectura ESMFold: predicción 3D de proteínas con IA</news:title>
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   <news:title>Arquitectura ESM-3: IA generativa para secuencias y estructuras de proteínas</news:title>
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   <news:title>Arquitectura Evo 2 (Biological Foundation Model): qué es, cómo funciona y cómo utiliza inteligencia artificial generativa para comprender y modelar secuencias biológicas</news:title>
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   <news:title>Arquitectura AlphaGenome (Unified DNA Sequence Model): qué es, cómo funciona y cómo predice funciones genómicas y efectos de variantes a resolución de nucleótido</news:title>
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   <news:title>Arquitectura Borzoi (Predicting RNA-seq from DNA Sequence): qué es, cómo funciona y cómo utiliza Transformers para predecir perfiles de expresión de ARN y efectos de variantes genéticas</news:title>
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   <news:title>Arquitectura Nucleotide Transformer (Foundation Models for Human Genomics): qué es, cómo funciona y cómo utiliza modelos Transformer de gran escala para comprender secuencias de ADN</news:title>
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   <news:title>Arquitectura DNABERT-2 (Efficient Foundation Model for Multi-Species Genome): qué es, cómo funciona y cómo utiliza tokenización BPE, ALiBi y aprendizaje multiespecie</news:title>
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   <news:title>Arquitectura DNABERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers for DNA): qué es, cómo funciona y cómo utiliza Transformers para comprender secuencias genómicas</news:title>
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   <news:title>Arquitectura HyenaDNA (Long-Range Genomic Sequence Modeling): qué es, cómo funciona y cómo utiliza modelos fundacionales para analizar hasta un millón de nucleótidos</news:title>
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   <news:title>Arquitectura Hyena (Hyena Hierarchy): qué es, cómo funciona y cómo utiliza convoluciones implícitas de largo alcance y compuertas para sustituir la autoatención</news:title>
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   <news:title>Arquitectura RetNet (Retentive Network): qué es, cómo funciona y cómo combina entrenamiento paralelo, procesamiento recurrente y contexto de largo alcance</news:title>
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