Sintérgica Labs: Investigación de frontera desde México
Laboratorio de investigación sin fines de lucro. Posicionamos a México y América Latina en la frontera del conocimiento en IA.
Avanzando colectivamente la ciencia de la IA en LATAM
Iniciativa de Ciencia Abierta
A través de la creación de una comunidad de ciencia abierta y la liberación de nuestros modelos, estamos empoderando la próxima era de progreso tecnológico en la región.
Ver en HuggingFaceSoberanía de Datos
Curación de datasets de alta calidad con contexto normativo, cultural y lingüístico de México y América Latina para entrenar modelos sin sesgo WEIRD.
Colaboración Institucional
Proveemos acceso a infraestructura y modelos a socios académicos e instituciones cívicas para proyectos que impulsen un impacto real a través de la IA.
Publicaciones y Modelos
Lattice Na'at 120B
Primer modelo fundacional desarrollado en México. 120 mil millones de parámetros entrenados con corpus normativo, cultural y lingüístico de México y LATAM. Open source.
Mitigación de sesgo WEIRD en LLMs
Próximamente
MMLU-LatAm: Evaluando contexto regional
Próximamente
Lattice Séeb 8B
2025
Nueve líneas de frontera
Investigación aplicada enfocada en desafíos reales de IA para contextos no anglosajones.
Destilación eficiente de conocimiento
Transferencia de capacidades de modelos grandes (120B+) a modelos compactos sin pérdida significativa de rendimiento.
Ajuste fino con bajo costo computacional
Métodos LoRA y QLoRA para fine-tuning paramétrico eficiente. Adaptación a dominios específicos con recursos limitados.
Curación de datasets para MX y LATAM
Construcción de corpora de alta calidad con contexto normativo, cultural y lingüístico de México y América Latina.
NLP para lenguas originarias
Modelos y herramientas de procesamiento del lenguaje natural para náhuatl, maya y otras lenguas indígenas de México.
Benchmarks no-WEIRD
Spanish HELM y MMLU-LatAm: evaluación de modelos con métricas que no asumen contexto occidental, educado e industrializado.
Mitigación de sesgo cultural
Identificación y reducción de sesgos WEIRD en modelos entrenados con datos predominantemente anglosajones.
Representaciones lógicas tensoriales
Codificación de conocimiento estructurado y relaciones lógicas en espacios tensoriales para razonamiento explícito.
Razonamiento recursivo eficiente
Arquitecturas y estrategias para razonamiento en múltiples pasos con eficiencia computacional en inferencia.
SLMs para sistemas agénticos
Modelos pequeños especializados como componentes de sistemas multi-agente con gobernanza verificable.
Lattice Na’at: de 120B a la frontera
Sintérgica AI desarrolló el primer modelo de IA en México con 120 mil millones de parámetros. Esta es la ruta hacia la frontera global.
120B
Lattice Na’at
Primer modelo de IA desarrollado en México. Base de conocimiento normativo, cultural y lingüístico para México y LATAM. Producción activa.
1T
Na’at Escala
Arquitectura Kimi K2.5
Escalado hacia 1 billón de parámetros adoptando la arquitectura Kimi K2.5. Mayor capacidad de razonamiento y contexto extendido.
Frontera
Na’at Global
Posicionar un modelo de origen latinoamericano en la frontera del conocimiento en IA a nivel mundial. Soberanía cognitiva regional.
Sintérgica AI implementa IA privada para sectores regulados en México y Latinoamérica.
Conocer Na'at en detalle →Únete a la investigación
Sintérgica Labs es un proyecto abierto. Buscamos colaboradores que quieran construir el futuro de la IA desde América Latina.
Investigadores
Acceso y publicación
- Acceso anticipado a modelos y datasets
- Co-autoría en publicaciones
- Infraestructura de cómputo compartida
- Red de investigadores LATAM
Universidades
Convenios y proyectos
- Convenios de colaboración formales
- Proyectos de tesis y posgrado
- Talleres y seminarios conjuntos
- Becas de investigación
Desarrolladores
Open source y APIs
- Contribución a modelos open source
- APIs de investigación (acceso anticipado)
- Bounties por mejoras técnicas
- Mentoría técnica
Organizaciones
Financiamiento y datos
- Aportación de datos especializados
- Financiamiento de líneas de investigación
- Casos de uso reales como benchmark
- Reconocimiento en publicaciones
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