Apa yang telah saya kerjakan sebulan terakhir ini dengan tim $CODEC: - Meneliti seluruh sektor Robotika dan arsitektur teknis dari perspektif mata burung dengan @unmoyai (perkembangan terbaru, praktik terbaik, dll) - Memahami di mana dan bagaimana posisi produk Codec di masing-masing (mengatasi masalah masalah) - Kasus penggunaan dan narasi spesifik apa yang dibuka - Lapisan nilai terbesar untuk perkakas dan di mana modal utama mengalir - Membandingkan perkakas web2 dan apa yang menyebabkan keberhasilan AI szn (Virtuals & ai16z) - apa komponen inti untuk memicu aktivitas pengembang? - Roda gila dan utilitas tokenomik Tim telah melakukan pekerjaan yang hebat dengan artikel teknis, meskipun saya masih percaya mereka hanya menyikat permukaan untuk menjelaskan betapa pentingnya perkakas mereka sebenarnya. Tujuan saya adalah membantu membangun kerangka kerja dan proses untuk menangkap narasi dengan lebih ringkas sambil menyoroti fitur sebenarnya yang dibuka SDK. Saat ini, masih tidak ada apa-apa bahkan di web2 yang menawarkan jenis abstraksi yang sama dengan yang dikerjakan Codec. Kontribusi open source adalah jalan ke depan dan model fondasi terkemuka seperti Nvidia's Issac Gr00t sudah dibangun dengan mempertimbangkan hal ini karena pelatihan data dan tugas masih sangat awal. Anda tidak dapat menggunakan string teks AI untuk melatih robot, tidak ada "internet robotika". Masing-masing humanoid dan robot yang Anda lihat ini dibangun dengan arsitektur monolitik tumpukan penuh, tidak ada carry over untuk pelatihan tugas atau cara untuk menambahkan komponen baru (sensor atau kamera ekstra ke bagian belakang kepala) tanpa harus menulis ulang seluruh basis kode. Alih-alih membangun pipa data dan simulasi untuk arsitektur monolitik tunggal, mereka mengambil pendekatan modular di mana alih-alih membangun tugas untuk seluruh sistem, Ini memecah setiap bagian robot menjadi komponen inti (motor, sensor, aktuator, mata, dll). Artinya, ia dapat dengan mudah dicolokkan ke semua jenis robot/humanoid apa pun sistemnya dan menginstruksikannya untuk melaksanakan persyaratan berdasarkan masing-masing bagian. Mirip dengan apa yang kita lihat dengan Eliza dan Virtuals, pengembang tidak perlu mengkodekan seluruh kerangka kerja mereka dan memiliki model GPT dengan semua plug-in (twitter, umpan berita, API dexscreener, dll) di ujung jari mereka. Yang mereka butuhkan hanyalah konteks pribadi untuk masukan Agen mereka, maka itu murni masalah penyempurnaan. Tujuan untuk Codec sangat mirip, pusat pengembang di mana pengembang tidak perlu khawatir membangun "mesin game" mereka sendiri, toolkit SDK adalah apa yang dimaksud dengan Unreal Engine/Unity untuk pengembangan game. ...