Hackathon de OpenAI 2026

DEINORUS: 100% Subquadratic | Recall=Dense @1M | 2.80x

Atención completamente reproducible y sin necesidad de entrenamiento, sin fallback de atención cuadrática: recuperación equivalente a densa a 1.03M tokens y 2.80x más rápido que PyTorch SDPA a 512K.

Proyecto individual por Edgardo David Fortti · 2 me gusta · 0 comentarios

Posición en el archivo — medido, no salida del modelo

Me gusta en Devpost: 2

Clasificado #303 de 7856 proyectos en este archivo, por me gusta de la comunidad.

Proyectos (escala logarítmica)

1
10
100
1k
10k
05592
11758
2285
3–4132
5–975
10+14

Me gusta en Devpost. ▲ marca el grupo de este proyecto.

Mostrar las figuras
Me gustaProyectosParte del archivo
0559271,2%
1175822,4%
22853,6%
3–41321,7%
5–9751,0%
10+140,2%
Recuento de me gusta en Devpost para los 7856 proyectos archivados, capturado cuando se construyó este archivo.

Análisis completo

El análisis completo de este proyecto — un resumen ejecutivo y un canvas del modelo de negocio — está disponible actualmente en inglés.

Leer el análisis completo en inglés

Fuente

Enviado al hackathon de OpenAI 2026 en Devpost. Página principal del proyecto en DevPost.

El análisis vinculado fue generado por un modelo de lenguaje a partir de la descripción en una línea del proyecto. No es investigación independiente y no contiene datos verificados de tracción, ingresos o clientes.