Sklep DApp | Centrum Web3 dla wydarzeń i gier

Popularne tematy

0xFunky

BioMedical AI Start up - CTO / Kaggle Competition - Mistrz / @GooseCityDAO / Założyciel @codechainAI

PUMP publiczna sprzedaż zakończona, pierwotnie również miałem dużą kwotę na Bybit, na łańcuchu tylko 1/2, ostatecznie tylko na łańcuchu udało się zrealizować, na szczęście nie zabezpieczyłem się wcześniej… Mówiąc o tym, ostatnio w społeczności AI wiele osób dyskutuje o VLA (Vision‑Language‑Action). Szczególnie zbadałem, czy na łańcuchu są projekty związane z VLA, zobaczyłem ten projekt CodecFlow @Codecopenflow i kupiłem trochę. == Czym zajmuje się projekt CodecFlow == Krótko mówiąc o VLA, VLA to model, który pozwala AI nie tylko „mówić”, ale także „działać”. Tradycyjne LLM (jak GPT) potrafią tylko rozumieć język, udzielać sugestii, ale nie potrafią działać, klikać na ekranie ani chwytać obiektów. Model VLA oznacza zintegrowanie trzech głównych zdolności: 1. Vision (wzrok): rozumieć obrazy, zrzuty ekranu, dane z kamer lub czujników 2. Language (język): rozumieć naturalne polecenia w języku ludzkim 3. Action (działanie): generować wykonalne polecenia, takie jak kliknięcia myszką, wprowadzanie z klawiatury, kontrolowanie ramienia robota. CodecFlow zajmuje się VLA na łańcuchu, wszystkie procesy operacyjne mogą być również zapisane na łańcuchu, co umożliwia audyt, weryfikację i rozliczenie. Mówiąc prosto, to podstawowa infrastruktura „robota AI”. == Dlaczego szczególnie zwracam uwagę na ten projekt? == Zauważyłem, że ich deweloperzy są kluczowymi współtwórcami najpopularniejszego projektu open source w dziedzinie VLA, LeRobot! LeRobot to wiodąca baza do budowy modeli VLA w świecie open source, w tym SmolVLA, które mogą działać na laptopach. To oznacza, że ten zespół naprawdę rozumie architekturę VLA i roboty. Widzę, że nadal intensywnie pracują nad rozwojem, a cena monet stabilnie rośnie, osobiście bardzo wierzę w tor VLA, a z ogólnych trendów wynika, że VLA i roboty mają przyszłość na rynku. • Giganci Web2 (Google, Meta, Tesla) obecnie w pełni angażują się w VLA i szkolenie robotów; • Projekty Web3 rzadko mają aplikacje VLA, które mogą wykonywać zadania, co jest bardzo rzadkie. • VLA ma szansę na ogromną wartość w scenariuszach takich jak DePIN, automatyzacja Web, wykonywanie zadań przez AI na łańcuchu. CA: 69LjZUUzxj3Cb3Fxeo1X4QpYEQTboApkhXTysPpbpump Zawsze DYOR.

Czym jest Operator $CODEC? To miejsce, w którym modele Wizji-Języka-Działania w końcu sprawiają, że AI staje się użyteczne w rzeczywistej pracy. Operator to autonomiczny agent oprogramowania zasilany modelami VLA, który wykonuje zadania w ramach ciągłego cyklu percepcji-rozumienia-działania. LLM mogą myśleć i mówić wspaniale, ale nie potrafią wskazywać, klikać ani chwytać czegokolwiek. Są czystymi silnikami rozumowania bez żadnego zakotwiczenia w świecie fizycznym. VLA łączy percepcję wizualną, rozumienie języka i strukturalne wyjście akcji w jednym przebiegu. Podczas gdy LLM opisuje, co powinno się wydarzyć, model VLA faktycznie to realizuje, emitując współrzędne, sygnały kontrolne i polecenia do wykonania. Przepływ pracy Operatora to: - Percepcja: przechwytuje zrzuty ekranu, strumienie z kamer lub dane z czujników. - Rozumowanie: przetwarza obserwacje wraz z instrukcjami w naturalnym języku przy użyciu modelu VLA. - Działanie: wykonuje decyzje poprzez interakcje z interfejsem użytkownika lub kontrolę sprzętu — wszystko w jednym ciągłym cyklu. Przykłady: LLM vs. Operator zasilany modelem VLA Planowanie spotkania LLM: Dostarcza szczegółowe wyjaśnienie zarządzania kalendarzem, opisując kroki do zaplanowania spotkania. Operator z modelem VLA: - Przechwytuje pulpit użytkownika. - Identyfikuje aplikację kalendarza (np. Outlook, Google Calendar). - Nawiguje do czwartku, tworzy spotkanie na godzinę 14:00 i dodaje uczestników. - Automatycznie dostosowuje się do zmian w interfejsie użytkownika. Robotyka: Sortowanie obiektów LLM: Generuje precyzyjne pisemne instrukcje dotyczące sortowania obiektów, takie jak identyfikacja i organizowanie czerwonych komponentów. Operator z modelem VLA: - Obserwuje miejsce pracy w czasie rzeczywistym. - Identyfikuje czerwone komponenty wśród mieszanych obiektów. - Planowanie trajektorii bezkolizyjnych dla ramienia robota. - Wykonuje operacje podnoszenia i odkładania, dynamicznie dostosowując się do nowych pozycji i orientacji. Modele VLA w końcu łączą przepaść między AI, które może rozumować o świecie, a AI, które może go faktycznie zmieniać. To one przekształcają automatyzację z kruchych reguł w adaptacyjne rozwiązywanie problemów — inteligentnych pracowników. "Tradycyjne skrypty łamią się, gdy środowisko się zmienia, ale Operatorzy używają zrozumienia wizualnego, aby dostosować się w czasie rzeczywistym, radząc sobie z wyjątkami zamiast na nie krzyczeć."

Darmowa platforma testowa została zamknięta, dziękuję wszystkim za opinie i testy🙏 Zrobiliśmy statystyki, w ciągu 3 dni liczba zapytań wyniosła około 1200, zużycie tokenów GPT to 53 miliony, całkowity koszt wyniósł około 90 USD. W ciągu tych kilku dni przeprowadziliśmy również kompleksową optymalizację platformy i agentów, szczególnie w zakresie integracji źródeł danych. Szczególnie polecam Heurist Mesh od @heurist_ai, który integruje ważne MCP Web3, umożliwiając deweloperom łatwe łączenie wielu źródeł danych, a także dziękuję im za udostępnienie części współpracy. Również polecam moduł analizy Twittera od @elfa_ai oraz źródło danych wiadomości od @UnifaiNetwork, które w testach okazały się doskonałe, a jakość jest stabilna. Obecnie wszystkie zintegrowane źródła danych zostały uporządkowane w poniższym diagramie, jeśli masz pomysły na współpracę, zapraszam do kontaktu! Oprócz kryptowalut dodałem również wyszukiwanie na giełdzie tajwańskiej, zintegrowałem Tajwańską Giełdę Papierów Wartościowych oraz niektóre źródła wiadomości, ale niestety, takie platformy społecznościowe jak PTT i Dcard obecnie nie mają dostępnych API danych. W przyszłości rozważę samodzielne opracowanie systemu skanowania, aby stworzyć bazę danych opinii społecznych na Tajwanie (czy to może być pierwsza taka baza na Tajwanie?) Obecna wersja optymalizacji (logika AI Agenta i integracja źródeł danych) nie zostanie przesłana na GitHub, udostępnimy tylko rdzeń frameworka i strukturę strony, głównie dlatego, że w trakcie tych krótkich testów zauważyłem, że ten kierunek rzeczywiście ma zapotrzebowanie, wielu przyjaciół aktywnie szukało ze mną wymiany informacji, a nawet sugerowało wprowadzenie produktu na rynek. Możecie się spodziewać dalszych planów produktowych, ja sam również czekam na to, co mogę wam zaoferować. Od pomysłu do MVP, a następnie do rzeczywistych testów rynkowych, w mniej niż tydzień, prawie bez kosztów, zakończyliśmy pierwszą rundę weryfikacji. Choć przyszłość tego produktu jest niepewna, jedno jest pewne – stoimy na progu złotej ery szybkiego realizowania pomysłów biznesowych z wykorzystaniem AI.

Strona testowa została uruchomiona. Na początku napotkałem problemy z wdrożeniem na Vercel, co zajęło mi sporo czasu, ale później przesiadłem się na wdrożenie na Cloud Run, co było znacznie łatwiejsze. W przyszłości, jeśli będzie okazja, nauczę wszystkich, jak krok po kroku uruchomić swoją aplikację w chmurze z pomocą AI. Oferuję "3 dni" darmowego okresu próbnego, aby każdy mógł przetestować, wykorzystując moje API OpenAI (mam ustawiony budżet, więc nie szalejcie...) Można bezpośrednio połączyć się ze stroną i wprowadzić informacje do analizy. Mam nadzieję, że ci, którzy przetestują, podzielą się ze mną swoimi uwagami, a także proszę o gwiazdkę na moim repozytorium Git 🙏 Link do testów: Git: Muszę przyznać, że ten framework ma wiele możliwości modyfikacji, a także wiele rzeczy do dodania. Dokładnie przyjrzałem się zawartości generowanego raportu i jest całkiem niezła (jednak testując kilka małych monet, wyniki były gorsze, prawdopodobnie z powodu słabych źródeł danych w analizie społeczności). W przyszłości, po podłączeniu większej ilości źródeł danych i dodaniu więcej agentów, efekty powinny być lepsze. Może nawet uda się podłączyć MCP do bezpośredniego składania zamówień, jest wiele rzeczy do zabawy! Osoby zainteresowane współpracą lub sponsoringiem, zapraszam do DM!

Najlepsze

Ranking

Ulubione

Trendy onchain

Trendy na X

Niedawne największe finansowanie

Najbardziej godne uwagi