Taula de continguts[Amaga][Espectacle]
La IA ha canviat completament el nostre entorn, i un dels principals col·laboradors d'aquest canvi és la comunitat de codi obert.
Imagineu una societat en què les invencions s'intercanvien lliurement, les idees es permeten fluir i els obstacles d'entrada són essencialment inexistents.
Aquí és on es troba la IA de codi obert.
Desenvolupadors, acadèmics i entusiastes treballen junts en aquest ecosistema dinàmic per crear tecnologies que estan transformant el nostre futur. Exploreu aquest apassionant univers on intel·ligència artificial és un esforç col·laboratiu de molts més que el domini exclusiu d'uns pocs selectes.
El desenvolupament de la IA ha estat gens menys que notable. La intel·ligència artificial ha recorregut un llarg camí des de les seves primeres fases a mitjans del segle XX fins a la seva posició actual com a pilar de la tecnologia.
Aquest progrés ha estat impulsat en gran mesura per la comunitat de codi obert.
Projectes com TensorFlow de Google en són un gran exemple. Més que una simple eina, TensorFlow és un catalitzador que ha permès diverses iniciatives d'IA, accelerant la investigació i obrint el camí per a les innovacions.
La seva influència es pot observar en una varietat d'aplicacions, com ara analítica predictiva i processament del llenguatge.
Aleshores, què és precisament la IA de codi obert?
La IA ho va fer accessible per a tothom. Les tecnologies d'IA poden ser utilitzades, alterades i compartides per tothom gràcies a les plataformes de codi obert. Aquestes plataformes han creat centres vibrants d'innovació en IA a partir de llocs web com GitHub.
Tot està disponible aquí, compartit gratuïtament, des de models bàsics d'IA fins a algorismes complexos. Aquesta estratègia promou el treball en equip, estimula la creativitat i obre la IA a un públic més gran.
Els avantatges d'utilitzar IA de codi obert són substancials. Sobretot les startups tenen molt a guanyar. Penseu en una petita empresa tecnològica amb moltes idees però sense finançament.
Poden crear solucions complexes sense trencar el banc gràcies a la IA de codi obert. En modificar les tecnologies d'IA per satisfer els seus propis requisits, poden accelerar la investigació i la creació de productes.
Aquesta flexibilitat i rendibilitat són grans avantatges per a les noves empreses. Per tant, hem recopilat les principals eines i plataformes de codi obert en aquesta publicació perquè pugueu crear alguna cosa sorprenent.
1. Substrat
Substratus és una plataforma de codi obert revolucionària que està transformant l'escena de desenvolupament i formació de models d'aprenentatge automàtic.
Mitjançant la integració de recursos a mida com el model, el servidor, el conjunt de dades i el bloc de notes a l'API de Kubernetes, aquesta plataforma amplia de manera única les capacitats del pla de control de Kubernetes i organitza tota la vida útil de models d’aprenentatge automàtic.
El recurs Model, que combina codi font amb pesos i biaixos per construir una instància de model d'aprenentatge automàtic, és el component central de Substratus.
Aquest model ofereix versatilitat i simplicitat en la construcció de models, ja que es pot derivar d'un repositori Git o construir-se amb un model existent i un conjunt de dades de formació.
A més, Substratus inclou el recurs del servidor, que simplifica el procés de convertir els vostres models d'IA en recursos funcionals i utilitzables exposant un model mitjançant una API HTTP per a la inferència.
Un altre element essencial que facilita la importació i transformació de dades és el recurs Dataset.
Dirigeix els usuaris al codi font per importar dades, que Substratus executa i envasa per garantir un processament eficaç de les dades.
El recurs Quadern, que és a Jupyter Llibreta La instància que s'executa amb recursos computacionals d'alt rendiment dins d'un clúster de Kubernetes és revolucionària per als desenvolupadors.
Això fa possible crear codi font d'aprenentatge automàtic en maquinari fiable que es pot utilitzar fins i tot en ordinadors locals petits. Hi ha diversos avantatges d'incloure Substratus al vostre procés.
Podeu entrenar i servir models d'aprenentatge automàtic en una varietat de configuracions del núvol perquè és un substrat entre núvols.
Substratus no requereix cap codificació i ofereix optimitzacions integrades, cosa que facilita el desplegament i l'ajustament de models de llenguatge gran (LLM) de codi obert. Els portàtils Jupyter es poden llançar de forma remota amb només una ordre, el que resulta en un procés de desenvolupament fluid.
Principalment, Substratus funciona en tots els entorns on Kubernetes s'instal·la amb pocs requisits i protegeix les vostres dades dins de la vostra xarxa.
El seu enfocament d'escala zero optimitza els costos de la GPU i utilitza contenidors per crear escenaris que siguin repetibles. A més, GitOps s'utilitza de manera nativa, millorant l'eficàcia operativa.
2. AbanteAI (Mentat)
El Mentat d'AbanteAI suposa un avenç significatiu en l'ajuda de codificació impulsada per IA, utilitzant les complexes capacitats de GPT-4 per revolucionar la manera com es produeix i es gestiona el codi.
Imagineu-vos subministrar a Mentat les ordres que necessiteu des de la línia d'ordres i, a continuació, veure-ho genera codi en fitxers font nous o existents amb facilitat.
Podeu racionalitzar el vostre procés de desenvolupament eliminant el temps de còpia i enganxa entre el vostre IDE i un Xat GPT finestra del navegador gràcies a aquesta interfície de línia d'ordres suau.
Més enllà del que poden fer eines com les recomanacions en línia de Copilot, Mentat està fet per escriure codi per a vosaltres. Mentat s'adapta a les vostres demandes, ajudant-vos en ambdues situacions, tant si esteu treballant amb codi preexistent com si comenceu una tasca nova.
Aquesta habilitat representa un avenç important en la codificació assistida per IA, ja que genera codi útil i accionable en lloc de fer només recomanacions.
Quan els desenvolupadors utilitzen Mentat, la seva productivitat augmenta perquè es poden concentrar en un treball més complex i creatiu mentre deixen al programa la codificació tediosa i repetitiva.
L'adaptabilitat de Mentat es mostra en la seva amplitud d'aplicacions que aborden molts elements de codificació, com ara la creació d'un primer esborrany per a nous projectes, la resolució de problemes i l'adaptació ràpida a una nova base de codi.
El camp de la codificació assistida per IA té un munt de desenvolupaments prometedors per davant. Els programadors ara poden dependre de la IA per fer tasques com ara revisions de codi, pegats d'errors i correccions sintàctiques.
Això inclou plataformes com Mentat. Tot i que és poc probable que la tecnologia substitueixi completament als programadors, la IA juga un paper cada cop més important en la programació i està a punt de convertir-se en un aliat útil.
El procés de codificació es podria redefinir com a resultat d'aquesta associació entre la intel·ligència humana i l'eficiència de la IA, fent-lo menys propens a errors i més eficient.
3. ChatDev
ChatDev és una tècnica revolucionària per al desenvolupament de programari que aprofita els grans models de llenguatge (LLM) per millorar i accelerar el procés de desenvolupament de programari.
Aquest nou marc, basat en la comunicació en llenguatge natural, pretén eliminar la necessitat de models específics en les diferents etapes del desenvolupament del programari, revolucionant així la indústria.
El cicle de desenvolupament de programari es divideix en quatre etapes principals per ChatDev, que utilitza un model de cascada organitzat: disseny, codificació, proves i documentació.
ChatDev divideix aquestes fases en subtasques discretes assignant agents virtuals, com ara provadors i programadors, a cada etapa.
Aquests agents treballen junts mitjançant converses. La resolució de tasques es fa eficient amb aquest mètode de cadena de converses, que facilita els suggeriments i la validació de solucions.
La capacitat de ChatDev d'abordar les al·lucinacions del codi, com ara defectes no detectats o dependències que falten, que són freqüents als LLM, és un dels seus principals avantatges.
Es poden crear aplicacions de programari modernes amb el marc de ChatDev, que també ajuda a reduir aquests possibles riscos. El disseny de la plataforma es basa en una cadena de xat que facilita el joc de rols orientat a les tasques i la comunicació eficient entre agents virtuals.
Això condueix a un procés de desenvolupament obert i cooperatiu on els usuaris finals poden participar activament en el procés de presa de decisions i les tasques es completen a través de converses de diversos torns i conscients del context.
Durant l'etapa de disseny, ChatDev utilitza missatges i indicacions personalitzades per assignar als seus agents posicions com ara CEO, CPO i CTO, en funció del concepte inicial proporcionat pel client.
Aquesta fase inclou sistemes com el flux de memòria, l'autoreflexió i l'assignació de tasques, que garanteixen que cada agent realitza la seva tasca al màxim de les seves capacitats.
La generació de codi i el desenvolupament de la GUI es divideixen en responsabilitats més petites al llarg de la fase de codificació, que inclou llocs com ara CTO, programador i dissenyador d'art.
Ús orientat a objectes llenguatges de programació, el marc aborda els problemes de generació de codi introduint un mètode d'"instruccions de pensament" que s'inspira en les indicacions de la cadena de pensament.
En orientar específicament les idees de resolució de problemes, aquesta tècnica garanteix una creació de codi correcta i pertinent.
4. AI fluida
Flowise AI és una eina revolucionària en el camp del programari basat en IA, que es distingeix per la seva funció d'arrossegar i deixar anar que requereix poca o cap codificació.
Aquest nou mètode facilita el desenvolupament i la visualització d'aplicacions de model de llenguatge gran (LLM), especialment per a persones sense molta experiència en codificació.
Flowise AI sobresurt en el desenvolupament d'aplicacions LLM, simplificant el procediment complex en una trobada més accessible. La capacitat de fer de Flowise AI rascat web i les tasques de preguntes més fàcils és una de les seves principals característiques.
Per exemple, Flowise AI pot gestionar la tasca d'esborrar tots els enllaços relacionats del vostre lloc web i fer que un LLM respongui a les consultes en funció del contingut del vostre lloc web.
La plataforma es connecta amb bases de dades vectorials com Pinecone per emmagatzemar i recuperar dades, i aprofita el node Cheerio Web Scraper per al raspat d'enllaços.
Això fa possible que les dades s'enviïn perfectament d'un lloc web a una base de dades, i un LLM pot utilitzar aquesta base de dades per respondre a les consultes dels usuaris.
A més, Flowise AI està fet per definir missatges del sistema per a diferents escenaris d'ús, com ara la cadena de control de qualitat per a la recuperació de conversa.
Aquesta funció és essencial per garantir que la IA respongui en un llenguatge determinat i d'una manera que eviti les al·lucinacions, que són un problema freqüent en les interaccions de la IA.
Flowise AI millora la fiabilitat i la precisió de les interaccions de la IA mitjançant la configuració de paràmetres com el nom de l'IA, l'idioma de resposta i respostes particulars en cas que no s'obté cap resposta.
El desenvolupament d'eines úniques per iniciar operacions de webhook és un cas d'ús intrigant addicional. Flowise AI permet el desenvolupament d'eines que poden contactar amb els punts finals del webhook i proporcionar els paràmetres necessaris al cos del webhook.
És possible ampliar aquesta funció a altres plataformes com Gmail i Google Sheets i combinar-la amb una varietat d'aplicacions, com ara enviar missatges a Discord.
Aquesta adaptabilitat exemplifica la versatilitat de Flowise AI per automatitzar i optimitzar les operacions digitals en moltes plataformes i serveis.
5. Peça
Pezzo es distingeix com una plataforma d'IA per a desenvolupadors, que redefinint com es dissenyen, es proveen, es controlen i es despleguen les funcions d'IA.
Està dissenyat per optimitzar el cost i el rendiment alhora que millora l'eficiència del desenvolupament de la IA.
Pezzo promet un lliurament fins a deu vegades més ràpid gràcies a les seves potents característiques, que permeten una acceleració considerable en el subministrament de capacitats impulsades per IA.
El sistema centralitzat de gestió ràpida es troba al cor de la funcionalitat de Pezzo.
Aquesta solució, que ve amb control de versions i les capacitats de desplegament de producció instantània, permeten el processament efectiu de totes les indicacions d'IA en un sol lloc.
Per als equips que intenten mantenir la coherència entre els projectes i optimitzar les operacions d'IA, aquesta capacitat és vital. Pezzo també proporciona eines d'observabilitat per comprendre l'eficàcia, el cost i el calibre de les activitats d'IA.
Els desenvolupadors poden optimitzar amb èxit els recursos amb el seu profund coneixement en execucions ràpides. Un altre component essencial de les habilitats de Pezzo és la resolució de problemes.
El temps de depuració es redueix molt, ja que permet la inspecció en temps real d'execucions ràpides. Amb aquesta funció s'inclouen eines de col·laboració per ajudar els equips a treballar junts sense problemes i a l'uníson per produir funcions d'IA potents.
Per molt variades que siguin les característiques de Pezzo són els seus casos d'ús. Per permetre als desenvolupadors utilitzar completament els models d'IA a les aplicacions, ofereix una caixa d'eines de codi obert per a un desenvolupament accelerat d'IA.
Les característiques clau inclouen l'administració centralitzada d'indicadors, la creació i el control de versions eficients, els desplegaments instantanis, l'observabilitat exhaustiva, la resolució de problemes eficaç i la transparència de costos.
Es pot utilitzar en diversos contextos de desenvolupament perquè admet nombrosos clients, com ara Python i Node.js. Un exemple de l'eficàcia i la comoditat d'ús de la plataforma són les seves instruccions de gestió oportunes.
Els usuaris poden gestionar completament les activitats d'IA, inclòs el control de versions, el lliurament ràpid, la generació ràpida i el seguiment. Per crear una sol·licitud, primer s'ha de dissenyar mitjançant l'editor de sol·licituds.
Després s'ha de provar a Pezzo, ajustar els seus paràmetres per obtenir el millor rendiment, després es compromet i es publica.
Aquest procediment simplificat garanteix que cada indicació publicada funcionarà com s'ha previst, amb la menor quantitat de codi.
6. MindsDB
MindsDB és una base de dades virtual de codi obert innovadora que representa un avenç substancial en la gestió de dades i la IA.
És únic per la seva forma creativa de fusionar algorismes d'IA amb dades en temps real. "Ocupacions" i "Taules d'IA", dos components d'avantguarda, permeten aquesta integració fluida de dades i IA.
Les activitats de dades en temps real es poden orquestrar més fàcilment mitjançant Jobs, i les dades en temps real i els models d'IA es poden enllaçar directament amb les taules d'IA.
Una indicació de l'adaptabilitat de MindsDB són les més de 70 interfícies tecnològiques i de dades que té amb les principals bases de dades i plataformes, com ara MariaDB, MySQL, PostgreSQL, ClickHouse, Microsoft SQL Server i Snowflake.
La seva versatilitat també inclou la interoperabilitat amb diverses eines de BI, com ara Microsoft Power BI, SAS, Qlik Sense, Looker i Domo.
MindsDB amplia la seva funcionalitat donant suport a Lightwood, a marc d'aprenentatge profund basat en PyTorch.
Amb un enfocament simplificat que s'adapta als desenvolupadors, MindsDB racionalitza el procés de desenvolupament d'aplicacions d'IA.
Es distingeix per permetre als desenvolupadors comunicar-se amb models d'IA mitjançant expressions SQL conegudes, cosa que redueix la complexitat sovint relacionada amb l'aprenentatge automàtic.
La seva compatibilitat amb diversos marcs i models d'IA, com TensorFlow, PyTorch i GPT-3 d'OpenAI, complementa la facilitat d'ús d'aquest enfocament.
La plataforma també facilita el llançament d'aplicacions d'IA sense configuració d'infraestructura mitjançant l'automatització d'una àmplia gamma d'activitats d'IA, des del tractament previ de dades i la formació de models fins a la inferència.
En oferir una interfície reconeixible i filtrar les complexitats de l'aprenentatge automàtic, accelera molt la creació d'aplicacions d'IA.
Una configuració d'infraestructura zero racionalitza el desplegament d'aplicacions d'IA, augmentant l'eficiència dels processos. A més, MindsDB és escalable i capaç de satisfer les necessitats d'aplicacions d'IA sofisticades.
MindsDB ofereix una àmplia gamma d'aplicacions del món real. Es pot utilitzar per crear robots de xat intel·ligents que apropin les persones amb èxit.
7. Mars
MarsX és una plataforma d'avantguarda per al desenvolupament de programari que transforma el procés de creació d'aplicacions mòbils i en línia.
Fonamentalment, la necessitat d'una reutilització eficient del codi és el problema que MarsX intenta resoldre en la programació.
Malgrat la disponibilitat de marcs i fragments de codi de llocs com Stack Overflow, un gran percentatge del codi del projecte es desenvolupa tradicionalment des de zero.
Les ineficiències en el procés de desenvolupament van portar a la fundació de MarsX, una empresa que proporciona biblioteques de pila completa o kits de desenvolupament de programari (SDK) que integren components d'interfície i backend.
Per simplificar l'ús i la comprensió, MarsX ha estandarditzat aquestes biblioteques de pila completa, que són essencials per a solucions de programari integrals.
Reconeixent que els desenvolupadors estan disposats a experimentar amb noves eines, però no al preu d'una inversió de temps substancial, MarsX s'assegura que aquestes biblioteques es puguin provar ràpidament.
Al mercat de la plataforma hi ha disponibles una varietat de microaplicacions o programes breus especialitzats fets per desenvolupadors externs.
En oferir solucions excel·lents fetes prèviament en lloc d'exigir que els desenvolupadors construeixin des de zero, aquestes microaplicacions, com ara programes de xat o clons de llocs web coneguts com Airbnb o Instagram, estalvien temps als desenvolupadors.
La combinació de No Code, Low Code, Custom Code i AI que ofereix MarsX el diferencia. Aquesta adaptabilitat permet als programadors dissenyar aplicacions web i mòbils complexes a diferents nivells de competència de codificació.
Ja no cal canviar entre molts entorns de desenvolupament integrats (IDE) gràcies a la plataforma, que facilita la modificació d'aquestes microaplicacions oferint un entorn uniforme.
Per tal de facilitar la compilació i actualització en temps real de microaplicacions, la plataforma també disposa del seu propi entorn de desenvolupament integrat (IDE).
L'èmfasi de MarsX en la usabilitat el fa ideal per a startups i desenvolupadors que necessiten crear i actualitzar aplicacions ràpidament.
8. Vanna AI
Vanna AI és un potent assistent d'intel·ligència empresarial impulsat per IA que està canviant la manera com interactuem amb els conjunts de dades.
Aquesta tecnologia d'última generació utilitza grans models de llenguatge (LLM) per produir i executar consultes SQL precises per a la vostra base de dades.
Vanna és únic perquè ajusta el seu rendiment en funció de les dades d'entrenament subministrades, permetent una gran precisió fins i tot en conjunts de dades complicats.
Això implica que Vanna és cada cop més hàbil en el maneig i la comprensió d'estructures de dades complicades com més dades l'alimenteu.
Vanna AI destaca per posar èmfasi en la seguretat i la privadesa. El contingut de la vostra base de dades es manté privat, ja que el LLM només funciona amb metadades, com ara esquemes, documentació i consultes, mentre interactua amb la vostra base de dades.
A més, Vanna AI us ofereix la llibertat de crear connexions per a qualsevol base de dades i inclou suport integrat per a bases de dades conegudes com BigQuery, Postgres i Snowflake.
Això el converteix en un instrument immensament adaptable per a una àmplia gamma de requisits de gestió de dades. La plataforma té possibilitats d'integració igualment excepcionals.
Vanna es pot utilitzar per començar en un quadern Jupyter i després estendre's als clients empresarials que utilitzen diferents interfícies com ara aplicacions web, aplicacions Streamlit o Slackbot.
És una opció fantàstica per a una sèrie de configuracions corporatives, des de startups fins a grans organitzacions, per la seva versatilitat.
Vanna AI pretén eliminar la necessitat de consultes SQL o Python complicades fent que sigui senzill extreure informació de la vostra base de dades simplement fent preguntes.
9 Gradi
Gradio és una eina flexible i d'avantguarda per a ciència de dades i l'aprenentatge automàtic que està revolucionant la manera com s'utilitzen i es presenten els models.
Amb més de trenta components preconstruïts i un gran nombre de nous, Gradio facilita la creació de demostracions interactives per a diferents tipus de dades.
Gradio es distingeix canviant sense problemes els seus components entre els modes estàtic i interactiu segons si s'utilitzen com a entrades o sortides en una demostració.
Podeu evitar el mal de cap d'haver d'identificar manualment la naturalesa de cada component gràcies a la seva detecció automatitzada.
Gradio també funciona excepcionalment bé en la preparació i el postprocessament, transformant les dades entre formats adequats per a la interacció de l'usuari i les necessitats de funció amb facilitat.
Aquesta funcionalitat és essencial per a tasques com penjar fotografies o presentar una galeria d'imatges al navegador de l'usuari.
Per a aplicacions conegudes, el seu sistema de cues integrat ha de ser capaç d'admetre milers d'usuaris concurrents.
Hi ha maneres de gestionar la cua, com ara limitar quantes sol·licituds es poden gestionar alhora. Com que moltes rutines d'aprenentatge automàtic utilitzen molta memòria i requereixen un accés regulat durant els moments en què l'activitat dels usuaris és alta, això és especialment avantatjós.
Gradio permet l'ús de funcions del generador en situacions en què necessiteu una sèrie de sortides, com ara en els chatbots o els models de generació d'imatges.
L'experiència interactiva es pot millorar utilitzant aquesta capacitat per presentar resultats iteratius.
Gradio també és capaç de gestionar entrades de transmissió, com ara fluxos d'àudio en temps real o models per generar imatges en resposta a l'entrada d'ordres.
També teniu control sobre com l'usuari veu les actualitzacions de progrés gràcies al suport de la plataforma per a barres de progrés configurables.
Aquesta funcionalitat és molt útil per a tasques que necessiten molt de temps de processament, inclosos càlculs complicats o anàlisi de dades.
La capacitat de Gradio per fer un seguiment del progrés es millora encara més gràcies a la inclusió de la biblioteca tqdm, que ofereix comentaris visuals sobre la progressió de la tasca.
10 Quivr
Quivr sorgeix com una plataforma que canvia el joc que es posiciona com el vostre "segon cervell" i assistent personal, la qual cosa la fa adequada per al desenvolupament de programari col·laboratiu.
La configuració ràpida i les funcions senzilles fan d'aquesta eina de codi obert un gran actiu per a qualsevol persona que treballi en grans equips de desenvolupament o comunitats de codi obert.
Quivr és realment fàcil d'utilitzar; us podeu registrar amb el vostre compte de Google en menys de cinc segons. Podeu interactuar amb les vostres dades fent preguntes sobre els vostres fitxers a la plataforma, cosa que també fa que la càrrega de fitxers sigui més senzilla.
Donant servei a més de 30,000 persones i 4,000 empreses, Quivr està a l'avantguarda de la innovació en IA mitjançant la utilització de models de fundació i IA generativa.
Entre els 100 millors projectes de codi obert, aquesta plataforma impulsada per la comunitat dóna servei a més de 26,000 desenvolupadors. Proporcionant un entorn estable per desenvolupar aplicacions d'IA de nova generació, Quivr es distingeix perquè permet a les organitzacions utilitzar plenament la IA per a la innovació.
Com a assistent digital que dóna suport a la presa de decisions i automatitza processos tediosos, Quivr serveix més que una plataforma de desenvolupament. Això ajuda a augmentar l'eficiència corporativa.
El disseny de codi obert de Quivr fomenta la participació de la comunitat en sol·licituds de funcions, informes d'errors i documentació.
La transparència i el desenvolupament cooperatiu estan garantits per un fàcil accés al codi font a GitHub. Aquesta estratègia promou la innovació constant i la millora de la plataforma, a més d'un sentiment de comunitat.
Conclusió
La IA de codi obert i els seus efectes sobre el medi ambient, amb un enfocament en com democratitza el desenvolupament tecnològic i fomenta la cooperació entre aficionats, investigadors i desenvolupadors.
Qualsevol pot utilitzar, alterar i distribuir la tecnologia d'IA mitjançant plataformes de codi obert, que han donat lloc a la creació de pròspers centres d'innovació en llocs web com GitHub.
TensorFlow, una eina que accelera la investigació i la innovació en IA, n'és un exemple, així com diverses plataformes de codi obert com Gradio, Quivr, ChatDev, Flowise AI, Pezzo, MarsX, Vanna AI i AbanteAI (Mentat).
Aquests sistemes faciliten el desenvolupament de programari basat en IA per a aquells que tenen poc o cap coneixement de codificació, milloren la creació de models d'aprenentatge automàtic i ofereixen suport de codificació basat en IA.
Particularment per a les startups, ofereixen avantatges com la rendibilitat, la flexibilitat i l'augment de la productivitat.
A més d'accelerar la investigació i la creació comercial, aquesta democratització de la tecnologia d'IA obre l'accés a un públic més ampli, canviant la IA d'un camp especialitzat per a uns pocs selectes a un esforç cooperatiu.
Deixa un comentari