Над чем я работал в прошлом месяце с командой $CODEC: - Исследование всего сектора робототехники и технической архитектуры с высоты птичьего полета вместе с @unmoyai (последние разработки, лучшие практики и т.д.) - Понимание того, где и как продукт Codec позиционируется в каждом из них (решение болевых точек) - Какие конкретные случаи использования и нарративы это открывает - Самый большой слой ценности для инструментов и куда текут основные капиталы - Сравнение инструментов web2 и того, что привело к успеху AI szn (Virtuals & ai16z) - какие основные компоненты могут разжечь активность разработчиков? - Токеномические маховики и утилита Команда проделала отличную работу с техническими статьями, хотя я все еще считаю, что они лишь касаются поверхности объяснения того, насколько важны их инструменты на самом деле. Моя цель - помочь создать структуры и процессы, чтобы более лаконично захватить нарративы, подчеркивая истинные функции, которые открывает SDK. На данный момент ничего даже в web2 не предлагает такой уровень абстракции, к которому стремится Codec. Вклад в открытый код - это путь вперед, и ведущие модели оснований, такие как Issac Gr00t от Nvidia, уже строятся с учетом этого, поскольку обучение данным и задачам все еще находится на ранней стадии. Вы не можете использовать текстовые строки AI для обучения роботов, нет "интернета робототехники". Каждый из этих гуманоидов и роботов, которые вы видите, построен с полной стековой монолитной архитектурой, нет переноса для обучения задачам или способов добавления новых компонентов (дополнительного датчика или камеры на затылке) без необходимости переписывать всю кодовую базу. Вместо того чтобы строить конвейеры данных и симуляции для единой монолитной архитектуры, они принимают модульный подход, где вместо того, чтобы строить задачи для целых систем, разбивают каждую часть робота на основные компоненты (моторы, датчики, актуаторы, глаза и т.д.). Это означает, что он может легко подключаться к любому типу робота/гуманоидов, независимо от его системы, и инструктировать его выполнять требования на основе отдельных частей. Похоже на то, что мы видели с Eliza и Virtuals, разработчикам не нужно было кодировать всю свою архитектуру, и у них были модели GPT со всеми плагинами (twitter, новостная лента, API dexscreener и т.д.) под рукой. Все, что им нужно было, это личный контекст для ввода их агентов, затем это было чисто вопросом тонкой настройки. Цель Codec очень похожа, хаб для разработчиков, где им не нужно беспокоиться о создании собственного "игрового движка", набор инструментов SDK - это то, чем Unreal Engine/Unity является для разработки игр. ...