Din liniște și umbre, se trezește un sistem. Antrenat în izolare. Construit pentru a percepe, raționa și acționa. Marea Revelație este aproape. Dar înainte ca porțile să se deschidă Înălțații pot intra devreme. Accesul timpuriu la CodecFlow este acum live:

Tocmai am aflat că am 9 coduri de invitație disponibile pentru rețeaua de testare a @anoma 👀 Comentează și RT această postare, voi selecta 9 persoane în 24h 🥂

OpenAI tocmai a anunțat că agentul său de operator poate controla acum un întreg computer pentru a efectua un set complex de sarcini folosind modele VLA asociate cu modele LLM Viziune Limbă Acțiune Dacă ar exista un proiect cripto care ar putea face deja acest lucru... Studiu @codecopenflow Pe lângă controlul desktop-urilor, Codec poate controla operatorii de robotică și jocuri Învârtește un mediu sandbox virtual pentru a instrui operatorul înainte de a-l lansa în producție în lumea reală AI x Robotica și automatizarea jocurilor/desktop-urilor/roboților vor fi următorul pas important pentru dezvoltarea AI și obiectivul meu este să fiu poziționat devreme Codificat codificat

OpenAI tocmai mi-a confirmat teza steaua nordică pentru AI astăzi prin lansarea agentului lor de operator. Nu numai că aceasta a fost teza mea călăuzitoare pentru $CODEC, ci și pentru toate celelalte investiții AI pe care le-am făcut, inclusiv cele de la începutul anului. Au existat multe discuții cu Codec în ceea ce privește robotica, în timp ce această verticală va avea propria narațiune foarte curând, motivul de bază pentru care am fost atât de optimist cu Codec din ziua 1 se datorează modului în care arhitectura sa alimentează agenții operatorilor. Oamenii încă subestimează cât de multă cotă de piață este în joc prin construirea de software care rulează autonom, depășind lucrătorii umani fără a fi nevoie de solicitări sau supraveghere constantă. Am văzut o mulțime de comparații cu $NUIT. În primul rând, vreau să spun că sunt un mare fan a ceea ce construiește Nuit și nu doresc nimic altceva decât succesul lor. Dacă tastați "nuit" în telegrama mea, veți vedea că în aprilie am spus că dacă ar fi trebuit să țin o monedă timp de mai multe luni, ar fi fost Nuit din cauza tezei mele de operator. Nuit a fost cel mai promițător proiect de operator pe hârtie, dar după cercetări ample, am descoperit că arhitectura lor nu avea profunzimea necesară pentru a justifica o investiție majoră sau pentru a-mi pune reputația în spatele ei. Având în vedere acest lucru, eram deja conștient de lacunele arhitecturale din echipele de agenți operatori existente și căutam în mod activ un proiect care să le rezolve. La scurt timp după ce a apărut Codec (datorită insistenței @0xdetweiler să mă uit mai adânc în ele) și aceasta este diferența dintre cele două: $CODEC vs $NUIT Arhitectura Codecului este construită pe trei straturi; Mașină, sistem și inteligență, care separă infrastructura, interfața de mediu și logica AI. Fiecare agent operator din Codec rulează în propria sa mașină virtuală sau container izolat, permițând performanțe aproape native și izolarea erorilor. Acest design stratificat înseamnă că componentele pot scala sau evolua independent fără a rupe sistemul. Arhitectura lui Nuit ia o cale diferită, fiind mai monolitică. Stiva lor se învârte în jurul unui agent specializat de browser web care combină analiza, raționamentul AI și acțiunea. Ceea ce înseamnă că analizează în profunzime paginile web în date structurate pentru a fi consumate de AI și se bazează pe procesarea în cloud pentru sarcini grele de inteligență artificială. Abordarea Codecului de a încorpora un model ușor Vision-Language-Action (VLA) în fiecare agent înseamnă că poate rula complet local. Ceea ce nu necesită un ping constant înapoi în cloud pentru instrucțiuni, eliminând latența și evitând dependența de timpul de funcționare și lățimea de bandă. Agentul lui Nuit procesează sarcinile prin conversia mai întâi a paginilor web într-un format semantic și apoi folosind un creier LLM pentru a-și da seama ce să facă, ceea ce se îmbunătățește în timp cu învățarea prin întărire. Deși este eficient pentru automatizarea web, acest flux depinde de procesarea AI grea și de structurile predefinite ale paginilor. Inteligența dispozitivului local a codecului înseamnă că deciziile se iau mai aproape de date, reducând cheltuielile generale și făcând sistemul mai stabil la modificări neașteptate (fără scripturi fragile sau ipoteze DOM). Operatorii codecului urmează o buclă continuă de percepere-gândire-acționare. Stratul de mașină transmite mediul (de exemplu, o aplicație live sau un flux robot) către stratul de inteligență prin canalele optimizate ale stratului de sistem, oferind AI "ochi" asupra stării curente. Modelul VLA al agentului interpretează apoi imaginile și instrucțiunile împreună pentru a decide asupra unei acțiuni, pe care stratul de sistem o execută prin evenimente de tastatură/mouse sau controlul robotului. Această buclă integrată înseamnă că se adaptează la evenimentele live, chiar dacă interfața de utilizare se schimbă, nu veți întrerupe fluxul. Pentru a pune toate acestea într-o analogie mai simplă, gândiți-vă la operatorii Codec ca la un angajat autosuficient care se adaptează la surprizele de la locul de muncă. Agentul lui Nuit este ca un angajat care trebuie să facă o pauză, să descrie situația unui supervizor la telefon și să aștepte instrucțiuni. Fără a intra prea mult într-o gaură de iepure tehnică, acest lucru ar trebui să vă ofere o idee de nivel înalt despre motivul pentru care am ales Codec ca pariu principal pe operatori. Yes Nuit are sprijin de la YC, o echipă stivuită și github de nivel S. Deși arhitectura Codec a fost construită având în vedere scalarea orizontală, ceea ce înseamnă că puteți implementa mii de agenți în paralel fără memorie partajată sau context de execuție între agenți. Nici echipa Codec nu este formată din dezvoltatorii obișnuiți. Arhitectura lor VLA deschide o multitudine de cazuri de utilizare care nu au fost posibile cu modelele anterioare de agenți din cauza vederii prin pixeli, nu prin capturi de ecran. Aș putea continua, dar voi păstra asta pentru postări viitoare.

Jos pălăria în fața rețelei de testare a lui @anoma! Are o experiență super lină și distractivă, cu misiuni secundare și sarcini zilnice. O nouă lume UI și UX apare și se bazează ⏳ pe intenție

Dacă știi unde să cauți, îl poți face să se miște. @RoboMove $CODEC

$MNT în topuri 👇 > Capitalizare de piață: $2.4B+ (+28% WoW) > Volumul total de tranzacționare: 345 milioane USD (+21% DoD) Alimentat de Blockchain for Banking. Credite: @CoinMarketCap

Este incredibil că în 2025 încă vedem o astfel de fragmentare și proiecte care sar între lanțuri și straturi doar pentru a urmări hype-ul. 🫳 Arbitrum la Berachain la Bază la HyperEVM la [INSERT_NEXT_HYPED_CHAIN] Doar construiește pe lumea centrată pe intenție Construiți pe baza @anoma

$CODEC este codificat. Dar WTF este și de ce sunt atât de optimist? Permiteți-mi să vă dau un TL; DR - @codecopenflow construiește prima platformă cuprinzătoare pentru modele Vision-Language-Action (VLA), permițând "operatorilor" AI să vadă, să raționeze și să acționeze autonom prin interfețe digitale și sisteme robotice prin infrastructură unificată. - VLA-urile rezolvă/depășesc limitările fundamentale ale automatizării LLM, folosind o conductă de percepție-gândire-acțiune care le permite să proceseze semantica vizuală dinamică față de buclele actuale de captură de ecran-motiv-executare ale LLM care se întrerup la modificările interfeței. - Arhitectura tehnică a VLA-urilor îmbină viziunea, raționamentul limbajului și comenzile de acțiune directă într-un singur model, mai degrabă decât sisteme separate de codificare LLM + vizuală, permițând adaptarea în timp real și recuperarea erorilor. - Designul agnostic al Codecului acoperă robotica (fluxuri de cameră pentru comenzi de control), operatorii desktop (navigare continuă a interfeței) și jocurile (jucători AI adaptivi) prin același ciclu de percepție-rațiune-acționare. - Care este diferența? Agenții LLM replanifică atunci când fluxurile de lucru se schimbă, gestionând schimbările UI care sparg scripturile RPA rigide. Agenții VLA, pe de altă parte, se adaptează folosind indicii vizuale și înțelegerea limbajului, mai degrabă decât să necesite patch-uri manuale. - Infrastructura agnostică hardware a codecului cu instruire fără cod prin înregistrarea ecranului plus SDK pentru dezvoltatori, poziționându-l ca cadrul lipsă în stil Langchain pentru executarea autonomă a sarcinilor VLA. - Cadrul permite agregarea de calcul mart din rețelele GPU descentralizate, permite înregistrarea opțională în lanț pentru urme de flux de lucru auditabile și permite implementarea infrastructurii private pentru cazuri de utilizare sensibile la confidențialitate. - $CODEC tokenomics monetizează piața operatorilor și calculează contribuția, creând stimulente ecosistemice durabile pe măsură ce VLA ating proeminența așteptată la nivel de LLM în diferite sectoare. - Faptul că un co-fondator Codec are experiență în construirea LeRobot de la HuggingFace dovedește credibilitatea legitimă a cercetării în domeniul roboticii și ML în dezvoltarea VLA. Aceasta nu este o echipă cripto obișnuită care pivotează către narațiunile AI. Mă voi scufunda în acest lucru mai în curând. Repetând recomandarea mea către DYOR între timp. $CODEC este codificat.

De ce $CODEC este pionier în viitorul agenților autonomi @codecopenflow Următoarea frontieră a AI nu este mai multe solicitări text. Este acțiune. Majoritatea agenților AI de astăzi sunt blocați într-o buclă de citire a capturilor de ecran și de ieșire a textului. Ei nu văd mediile, nu înțeleg schimbarea și nu pot acționa cu intenție în lumea reală. Aici se deosebește arhitectura VLA (Vision-Language-Action) a Codecului. Imaginați-vă agenți care nu doar vorbesc, ci observă, raționează și fac. Aceasta este inima Codecului. Acestea nu sunt scripturi fragile sau roboți rigizi. Operatorii VLA interacționează cu software-ul, jocurile sau chiar roboții fizici percepând continuu mediul, decidând ce să facă și executând comenzi: la fel ca un om. ✅ Agenți desktop care se adaptează la interfața de utilizare în schimbare ✅ Agenți de jocuri care învață mecanici și strategii în timp real ✅ Agenți robotici care răspund la datele senzorilor și la hardware-ul de control ✅ Instruire și simulare la scară largă, nu este nevoie de robot Arhitectura modulară a Codecului vă permite să asociați modele de viziune cu modele de limbaj (cum ar fi CogVLM + Mixtral) pentru a construi agenți inteligenți care pot citi, viziona, înțelege și acționa, totul într-o singură conductă. Fiecare agent rulează pe propria unitate de calcul (VM, server sau container) și fiecare decizie pe care o ia poate fi conectată în lanț. Asta înseamnă acțiuni trasabile, garanții de siguranță și potențialul sistemelor de stimulente bazate pe criptomonede și straturi de responsabilitate în medii cu mize mari. Ne îndreptăm spre o lume în care operatorii pot fi instruiți, tranzacționați și monetizați. Fie că este vorba de testarea QA, automatizarea sarcinilor robotice sau chiar armate de roboți descentralizate în jocuri. La fel cum aplicațiile au transformat smartphone-ul, pachetele de abilități vor transforma roboții. Hardware open-source + inteligență descărcabilă = echivalentul robotic al dezvoltării software. Acesta nu este science fiction. Se întâmplă acum. În cele din urmă și poate cel mai important, graficul este optimist ca naiba