R-ebirth es un proyecto open source que busca consolidar al lenguaje R como entorno de referencia para la investigación científica en datos e inteligencia artificial. Su pieza central es relm, un paquete de R con núcleo nativo en Rust que incorpora una versión parcheada de llama.cpp, lo que permite cargar y operar modelos de lenguaje locales directamente desde funciones idiomáticas de R, devolviendo data.frames y matrices como cualquier función base del lenguaje.
Las capacidades expuestas cubren el ciclo completo: carga de modelos GGUF locales, tokenización, generación de texto, distribuciones de siguiente token, embeddings, trazado de activaciones, dirección (steering) y ablación — esta última, junto con el trazado, conforma el núcleo de interpretabilidad mecanicista del proyecto, también conocida como "neurociencia de la IA". El paquete incluye además descarga de modelos con verificación de checksum y dos demos ejecutables: un laboratorio de anatomía de modelos y un flujo de modelado de temas sin Python (llm_embed → UMAP → HDBSCAN, con el modelo nombrando cada clúster).
La primera release pública, v0.1.0, es solo texto; el soporte de visión se anuncia para v0.2.0. Cada resultado numérico se valida contra un arnés de referencia independiente. Los usuarios finales instalan binarios precompilados desde r-universe, sin necesidad de toolchain; compilar desde código requiere R ≥ 4.5, toolchain C y Rust, y CMake ≥ 3.28 para el motor integrado. El proyecto se distribuye bajo doble licencia MIT o Apache-2.0, con la marca "rebirth" protegida — cualquier redistribución modificada debe renombrarse.