No que tenho trabalhado no último mês com a equipe do $CODEC: - Pesquisando todo o setor de Robótica e a arquitetura técnica de uma perspectiva ampla com @unmoyai (últimos desenvolvimentos, melhores práticas, etc) - Compreendendo onde e como o produto Codec se posiciona em cada um deles (abordando os pontos problemáticos) - Quais casos de uso e narrativas específicas isso desbloqueia - A maior camada de valor para as ferramentas e onde o capital majoritário está fluindo - Comparando ferramentas web2 e o que levou ao sucesso da temporada de IA (Virtuals & ai16z) - quais são os componentes principais para estimular a atividade dos desenvolvedores? - Flywheels tokenômicos e utilidade A equipe fez um ótimo trabalho com artigos técnicos, embora eu ainda acredite que eles estão apenas arranhando a superfície de como suas ferramentas são realmente importantes. Meu objetivo é ajudar a construir estruturas e processos para capturar as narrativas de forma mais sucinta, destacando os verdadeiros recursos que o SDK desbloqueia. No estado atual, ainda não há nada nem mesmo no web2 que ofereça o mesmo tipo de abstração que a Codec está buscando. A contribuição de código aberto é o caminho a seguir e modelos de fundação líderes como o Issac Gr00t da Nvidia já estão construindo com isso em mente, pois o treinamento de dados e tarefas ainda está muito no início. Você não pode usar strings de texto de IA para treinar robôs, não há "internet da robótica". Cada um desses humanoides e robôs que você está vendo é construído com uma arquitetura monolítica de pilha completa, não há transferência para treinamento de tarefas ou maneiras de adicionar novos componentes (sensor extra ou câmera na parte de trás da cabeça) sem ter que reescrever todo o código. Em vez de construir pipelines de dados e simulações para uma arquitetura monolítica singular, eles estão adotando uma abordagem modular onde, em vez de construir tarefas para sistemas inteiros, dividem cada parte do robô em componentes principais (motores, sensores, atuadores, olhos, etc). Isso significa que pode facilmente se conectar a qualquer tipo de robô/humanoide, independentemente de seu sistema, e instruí-lo a realizar requisitos com base em partes individuais. Semelhante ao que vimos com Eliza e Virtuals, os desenvolvedores não precisavam codificar toda a sua estrutura e tinham modelos GPT com todos os plug-ins (twitter, feed de notícias, APIs de dexscreener, etc) ao seu alcance. Tudo o que precisavam era de contexto pessoal para as entradas de seus Agentes, então era puramente uma questão de ajuste fino. O objetivo da Codec é muito semelhante, um hub para desenvolvedores onde eles não precisam se preocupar em construir seu próprio "motor de jogo", o toolkit do SDK é o que Unreal Engine/Unity é para o desenvolvimento de jogos. ...