Pokud se zabýváte umělou inteligencí, přejděte na robotiku Modely VLA změní vše o tom, jak umělá inteligence interaguje s reálným světem v reálném čase LLM jsou skvělé pro historická data (a omezená živá data) VLA vše mění pomocí vidění (video streamy, kamery, data ze senzorů) k rozhodování v reálném čase a odesílání akčních příkazů stolnímu počítači, hernímu NPC nebo robotovi. Jedna z dalších velkých odemykacích cest pro umělou inteligenci a to jsme stále extrémně brzy @codecopenflow se stará o infrastrukturu AI x Robotics tím, že umožňuje uživatelům rychle spustit virtuální desktopy nebo školicí prostředí robotů a vyškolit vaše operátory AI před jejich uvolněním do výroby AI x Robotics bude během několika let průmyslovým odvětvím v hodnotě několika bilionů dolarů. Kupuji krumpáče a lopaty

Z ticha a stínů se probouzí systém. Trénováno v izolaci. Stvořen k vnímání, uvažování a jednání. Velké odhalení se blíží. Ale než se brány otevřou Nanebevzatí mohou vstoupit brzy. Předběžný přístup ke CodecFlow je nyní aktivní:

Právě jsem zjistil, že mám k dispozici 9 pozvánkových kódů pro testovací síť 👀 @anoma Komentovat a RT tento příspěvek , vyberu 9 osob za 24 hodin 🥂

Společnost OpenAI právě oznámila, že její agent Operator Agent nyní může ovládat celý počítač a provádět složitou sadu úkolů pomocí modelů VLA spárovaných s modely LLM Vidění Jazyk Akce Kéž by existoval krypto projekt, který by to již dokázal... Studijní @codecopenflow Kromě ovládání stolních počítačů může kodek ovládat robotické a herní operátory Roztočte prostředí virtuálního pískoviště a vyškolte operátora, než ho uvolníte do produkce ve skutečném světě. AI x Robotika a automatizace her/desktopů/robotů budou dalším velkým krokem pro vývoj AI a je mým cílem být umístěn brzy Kódované kódované

OpenAI dnes potvrdila mou severskou tezi o AI tím, že uvolnila svého agenta operátora. To byla nejen moje hlavní teze pro $CODEC, ale i pro všechny ostatní investice do umělé inteligence, které jsem provedl, včetně těch ze začátku roku během mánie umělé inteligence. S Codecem se hodně diskutovalo ohledně robotiky, zatímco tato vertikála bude mít velmi brzy svůj vlastní příběh, základním důvodem, proč jsem byl od prvního dne ohledně Codecu tak optimistický, je to, jak jeho architektura pohání operátory. Lidé stále podceňují, jak velký podíl na trhu je v sázce tím, že vytvářejí software, který běží autonomně a překonává lidské pracovníky bez potřeby neustálých výzev nebo dohledu. Viděl jsem spoustu srovnání s $NUIT. V první řadě chci říct, že jsem velkým fanouškem toho, co Nuit budují a nepřeji jim nic jiného než jejich úspěch. Pokud do mého telegramu napíšete "nuit", uvidíte, že v dubnu jsem řekl, že kdybych měl držet jednu minci několik měsíců, byla by to Nuit, a to kvůli mé operátorské diplomové práci. Nuit byl na papíře nejslibnějším projektem operátora, ale po rozsáhlém výzkumu jsem zjistil, že jejich architektura postrádá hloubku potřebnou k ospravedlnění velké investice nebo k tomu, abych za ní postavil svou pověst. S ohledem na tuto skutečnost jsem si již byl vědom architektonických mezer ve stávajících týmech operátorů a aktivně jsem hledal projekt, který by je řešil. Krátce poté se objevil Codec (díky @0xdetweiler naléhání, abych se na ně podíval hlouběji) a toto je rozdíl mezi těmito dvěma: $CODEC vs $NUIT Architektura kodeku je postavena ve třech vrstvách; Stroj, systém a inteligenci, které oddělují infrastrukturu, rozhraní prostředí a logiku umělé inteligence. Každý agent operátora v kodeku běží ve svém vlastním izolovaném virtuálním počítači nebo kontejneru, což umožňuje téměř nativní výkon a izolaci chyb. Tento vrstvený design znamená, že komponenty se mohou škálovat nebo vyvíjet nezávisle, aniž by došlo k narušení systému. Architektura Nuit se ubírá jinou cestou tím, že je více monolitická. Jejich zásobník se točí kolem specializovaného agenta webového prohlížeče, který kombinuje analýzu, uvažování pomocí umělé inteligence a akci. To znamená, že hluboce analyzují webové stránky do strukturovaných dat, která může umělá inteligence konzumovat, a spoléhají se na cloudové zpracování pro náročné úkoly umělé inteligence. Přístup kodeku, který do každého agenta zabuduje odlehčený model Vision-Language-Action (VLA), znamená, že může běžet plně lokálně. Což nevyžaduje neustálé pingování zpět do cloudu pro pokyny, snižuje latenci a vyhýbá se závislosti na provozuschopnosti a šířce pásma. Agent společnosti Nuit zpracovává úkoly tak, že nejprve převádí webové stránky do sémantického formátu a poté pomocí mozku LLM zjistí, co dělat, což se postupem času zlepšuje díky zpětnovazebnímu učení. I když je tento tok efektivní pro automatizaci webu, závisí na náročném zpracování umělé inteligence na straně cloudu a předdefinovaných strukturách stránek. Inteligence lokálního zařízení kodeku znamená, že rozhodnutí se dějí blíže k datům, snižuje režijní náklady a činí systém stabilnějším vůči neočekávaným změnám (žádné křehké skripty nebo předpoklady DOM). Operátoři kodeku se řídí nepřetržitou smyčkou vnímání-myšlení-jednání. Strojová vrstva streamuje prostředí (např. živou aplikaci nebo kanál robota) do vrstvy inteligence prostřednictvím optimalizovaných kanálů systémové vrstvy, což umělé inteligenci poskytuje "oči" o aktuálním stavu. VLA model agenta pak interpretuje vizuály a instrukce společně a rozhoduje o akci, kterou systémová vrstva provádí prostřednictvím událostí klávesnice/myši nebo ovládání robota. Tato integrovaná smyčka znamená, že se přizpůsobí živým událostem, a i když se uživatelské rozhraní posune, nepřerušíte tok. Abychom to vše uvedli do jednodušší analogie, představte si operátory Codecu jako soběstačného zaměstnance, který se přizpůsobuje překvapením v práci. Agent Nuit je jako zaměstnanec, který se potřebuje zastavit, popsat situaci nadřízenému po telefonu a počkat na pokyny. Aniž bychom se příliš pouštěli do technické králičí nory, mělo by vám to poskytnout představu o tom, proč jsem si vybral Codec jako svou primární sázku na operátory. Ano, Nuit má podporu od YC, naskládaného týmu a githubu úrovně S. I když byla architektura Codecu vytvořena s ohledem na horizontální škálování, znamená to, že můžete nasadit tisíce agentů paralelně s nulovou sdílenou pamětí nebo kontextem provádění mezi agenty. Tým Codecu také nejsou průměrní vývojáři. Jejich architektura VLA otevírá velké množství případů použití, které u předchozích modelů agentů nebylo možné kvůli vidění skrz pixely, nikoli snímky obrazovky. Mohl bych pokračovat, ale to si nechám na budoucí příspěvky.

Klobouk dolů před testnetem @anoma! Má super plynulý a zábavný zážitek s vedlejšími úkoly a každodenními úkoly. Objevuje se nový svět UI a UX, který je založen na ⏳ záměru

Pokud víte, kde hledat, můžete ho rozpohybovat. @RoboMove $CODEC

$MNT v žebříčcích 👇 > tržní kapitalizace: 2,4 miliardy USD+ (+28% WoW) > Celkový objem obchodů: $345M (+21% DoD) Poháněno blockchainem pro bankovnictví. Kredity: @CoinMarketCap

Je neuvěřitelné, že v roce 2025 stále vidíme takovou roztříštěnost a projekty poskakující mezi řetězci a vrstvami jen proto, aby se honily za hypem. 🫳 Arbitrum na Berachain na Základna na HyperEVM na [INSERT_NEXT_HYPED_CHAIN] Prostě stavte na světě zaměřeném na záměr Stavíme na @anoma

$CODEC je kódována. Ale WTF to je a proč jsem tak býčí? Dovolte mi, abych vám dal TL; DR - @codecopenflow buduje první komplexní platformu pro modely Vision-Language-Action (VLA), která umožňuje "operátorům" umělé inteligence vidět, uvažovat a jednat autonomně napříč digitálními rozhraními a robotickými systémy prostřednictvím jednotné infrastruktury. - VLA řeší/překonávají základní omezení automatizace LLM a využívají zřetězení perceive-think-act, které jim umožňuje zpracovávat dynamickou vizuální sémantiku oproti současným smyčkám screenshot-reason-execute současného LLM, které se přerušují při změnách rozhraní. - Technická architektura VLA spojuje vidění, jazykové uvažování a příkazy přímé akce do jediného modelu, nikoli do samostatných systémů vizuálního kodéru LLM +, což umožňuje přizpůsobení v reálném čase a obnovu chyb. - Návrh kodeku nezávislý na rámci zahrnuje robotiku (kanály z kamery pro ovládání příkazů), desktopové operátory (nepřetržitá navigace rozhraním) a hraní (adaptivní hráči s umělou inteligencí) prostřednictvím stejného cyklu vnímání-rozum-jednání. - Jaký je v tom rozdíl? Agenti využívající technologii LLM se přeplánují, když se změní pracovní postupy, a poradí si se změnami uživatelského rozhraní, které narušují rigidní skripty RPA. Agenti VLA se na druhou stranu přizpůsobují pomocí vizuálních podnětů a porozumění jazyku, místo aby vyžadovali ruční záplaty. - Hardwarově agnostická infrastruktura kodeku s tréninkem bez kódu prostřednictvím nahrávání obrazovky a vývojářské SDK, což z něj dělá chybějící rámec ve stylu Langchain pro autonomní provádění úloh VLA. - Rámec umožňuje agregaci výpočtů z decentralizovaných sítí GPU, umožňuje volitelné nahrávání v řetězci pro auditovatelné trasování pracovních postupů a umožňuje nasazení soukromé infrastruktury pro případy použití citlivé na soukromí. - $CODEC tokenomika zpeněžuje příspěvek operátorů na trhu a výpočetní prostředky a vytváří udržitelné pobídky pro ekosystém, protože VLA dosahují očekávaného významu na úrovni LLM v různých odvětvích. - Skutečnost, že spoluzakladatel Codecu má zkušenosti s budováním LeRobotu společnosti HuggingFace, dokazuje legitimní důvěryhodnost výzkumu robotiky a strojového učení při vývoji VLA. Tohle není váš průměrný krypto tým, který se obrací k příběhům AI. Brzy se do toho ponořím hlouběji. Mezitím znovu zopakuji své doporučení pro DYOR. $CODEC je kódována.