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@@ -9,23 +9,25 @@ print(f"Cargando {model_id} en CPU...")
 pipe = pipeline(
     "text-generation",
     model=model_id,
-    model_kwargs={"torch_dtype": torch.float32},
+    dtype=torch.float32,
     device_map="cpu"
 )
 
 def chat_responder(message, history):
-    # Construcción del prompt ChatML
     prompt = "<|im_start|>system\nEres un asistente breve.<|im_end|>\n"
     
-    # Procesar historial según el formato de Gradio 5.x (lista de dicts)
+    # Procesar historial con detección de formato automática
     for msg in history:
-        role = msg["role"]
-        content = msg["content"]
-        # Solo mapeamos user y assistant
-        if role in ["user", "assistant"]:
+        # Caso 1: Formato de diccionario {"role": "...", "content": "..."}
+        if isinstance(msg, dict):
+            role = msg.get("role", "user")
+            content = msg.get("content", "")
             prompt += f"<|im_start|>{role}\n{content}<|im_end|>\n"
+        # Caso 2: Formato de lista clásica [user, assistant]
+        elif isinstance(msg, (list, tuple)):
+            u, a = msg
+            prompt += f"<|im_start|>user\n{u}<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n{a}<|im_end|>\n"
     
-    # Pregunta actual
     prompt += f"<|im_start|>user\n{message}<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n"
     
     # Generación
@@ -37,19 +39,18 @@ def chat_responder(message, history):
         eos_token_id=pipe.tokenizer.eos_token_id
     )
     
-    # Extraer respuesta
+    # Extraer la respuesta (usando el índice [0] para asegurar el acceso al texto)
     generated_text = outputs[0]['generated_text']
     respuesta = generated_text.split("<|im_start|>assistant\n")[-1].split("<|im_end|>")[0].strip()
     
     return respuesta
 
-# 2. Interfaz de Usuario
+# 2. Interfaz de Usuario (Sin argumentos problemáticos)
 demo = gr.ChatInterface(
     fn=chat_responder,
     title="Ayuda Alan 🦥",
-    description="Pregúntame cómo se hace algo.",
-    examples=["¿Cómo se batea una pelota?", "¿Cómo se escala una montaña?"],
-    type="messages" # Forzamos el formato de mensajes para evitar ambigüedad
+    description="Hazme una pregunta y te diré cómo se hace.",
+    examples=["¿Cómo se toma agua?", "¿Cómo se salta?"],
 )
 
 if __name__ == "__main__":