Над чим я працював протягом останнього місяця з командою $CODEC: - Дослідження всього сектору робототехніки та технічної архітектури з висоти пташиного польоту з урахуванням @unmoyai (останні розробки, найкращі практики тощо) - Розуміння того, де і як продукт Codec займає позицію в кожному з них (вирішення больових точок) - Які конкретні випадки використання та наративи це відкриває - Найбільший шар цінності для інструментарію та місця потоку основного капіталу - Порівняння інструментів web2 і того, що призвело до успіху AI szn (Virtuals & ai16z) - які основні компоненти стимулюють активність розробників? - Токеномічні маховики та утиліта Команда провела чудову роботу з технічними статтями, хоча я все ще вважаю, що вони лише поверхнево пояснюють, наскільки важливими є їхні інструменти. Моя мета полягає в тому, щоб допомогти створити фреймворки та процеси для більш стислого відображення наративів, висвітлюючи при цьому справжні функції, які відкриває SDK. На даний момент, навіть у web2 немає нічого, що пропонує той самий тип абстракції, над яким працює Codec. Внесок у відкритий вихідний код – це шлях вперед, і провідні базові моделі, такі як Issac Gr00t від Nvidia, вже будують з урахуванням цього, оскільки навчання даних і завдань все ще знаходиться на ранній стадії. Ви не можете використовувати текстові рядки штучного інтелекту для навчання роботів, немає «інтернету робототехніки». Кожен з цих гуманоїдів і роботів, яких ви бачите, побудований з повним стеком монолітної архітектури, немає перенесення для навчання виконання завдань або способів додавання нових компонентів (додатковий датчик або камера на потилиці) без необхідності переписувати всю кодову базу. Замість того, щоб будувати конвеєри даних і симуляції для єдиної монолітної архітектури, вони використовують модульний підхід, де замість створення завдань для цілих систем, кожна частина робота розбивається на основні компоненти (двигуни, датчики, виконавчі механізми, очі тощо). Це означає, що він може легко підключитися до будь-якого типу робота/гуманоїда, незалежно від його системи, і доручити йому виконувати вимоги, засновані на окремих частинах. Подібно до того, що ми бачили з Eliza та Virtuals, розробникам не потрібно було кодувати весь свій фреймворк, і вони мали під рукою моделі GPT з усіма плагінами (twitter, стрічка новин, API dexscreener тощо). Все, що їм було потрібно, це особистий контекст для внесків їхніх агентів, тоді це було суто питанням тонкого налаштування. Мета Codec дуже схожа, центр розробників, де розробникам не потрібно турбуватися про створення власного «ігрового двигуна», набір інструментів SDK — це те саме, що Unreal Engine/Unity для розробки ігор. ...