Tôi đã dành vài tuần qua để tìm hiểu @codecopenflow và tài liệu lớn của nó, vì vậy hãy để tôi giải thích nó bằng tiếng Anh đơn giản. Bước đột phá tiếp theo cho AI không phải là một LLM mạnh mẽ khác; mà là việc cho các tác nhân đôi mắt, đôi tay và máy tính để bàn riêng của họ (VLA). Đó chính xác là những gì Codec đang xây dựng, và ngay cả khi thị trường đang bắt kịp, vẫn chưa quá muộn 👇 Bất chấp tất cả sự phấn khích xung quanh Gen-AI, hầu hết các quy trình làm việc thực tế vẫn bị ràng buộc bởi các kịch bản cứng nhắc và các nhiệm vụ mã hóa cứng. Khoảnh khắc một pixel giao diện người dùng thay đổi, tự động hóa sẽ bị hỏng, và bất cứ điều gì không có API (các ứng dụng máy tính để bàn cũ, robot nhà máy, khách hàng chơi game...) sẽ trở thành không thể truy cập. Codec tấn công vào điểm mù đó bằng cách cung cấp cho các tác nhân máy tính để bàn an toàn riêng của họ, các luồng camera và các trình điều khiển đầu vào để họ có thể nhìn, quyết định và hành động giống như con người nhưng không biết mệt mỏi và có thể lập trình. Đây là sự thay đổi thực sự mà bạn cần hiểu. Nó sẽ mở khóa điều gì? Mọi nhiệm vụ phần mềm lặp đi lặp lại, chẳng hạn như những nhiệm vụ trong công việc văn phòng, SAP và ERP, nơi mọi người sao chép và dán số một cách thủ công, có thể được tự động hóa. Một bot có thể quan sát màn hình như một con người, nhấp vào các ô đúng và hoàn thành nhiệm vụ trong khi bạn thưởng thức một tách cà phê. Phần cứng và Robot Công nghệ Ngôn ngữ Hình ảnh Hành động (VLA) sẽ cho phép kiểm soát nhiều robot đồng thời và tinh chỉnh các tương tác của chúng chỉ bằng vài phút dữ liệu. Robot có thể nhận thức được môi trường xung quanh và thực hiện các hành động thích hợp. (Xem video: Codec đang giải quyết lĩnh vực này như thế nào? Chạy các nhiệm vụ trên dữ liệu nhạy cảm X-quang, hồ sơ cảnh sát hoặc hồ sơ thuế không thể được lưu trữ trực tuyến vì lý do bảo mật. Tác nhân sống trong một máy ảo khóa, đọc các hình ảnh, gõ kết quả trở lại và không bao giờ gửi dữ liệu lên đám mây. Người điều hành: nguyên thủy "ứng dụng" Mọi quy trình làm việc tự động mà bạn xây dựng, cho dù đó là đối chiếu hóa đơn SAP, chơi game, robot và nhiều hơn nữa, đều được đóng gói dưới dạng một Người điều hành. Các Người điều hành mang theo mô hình VLA của riêng họ, siêu dữ liệu và quyền hạn, có thể được cài đặt chỉ với một cú nhấp chuột, và (sớm thôi) có thể kiếm tiền trong một thị trường Codec công cộng nơi phí sử dụng sẽ quay trở lại cho nhà xuất bản. Đào tạo là linh hoạt: ghi lại bản thân bạn hoàn thành nhiệm vụ và để Codec tinh chỉnh từ các buổi trình diễn, hoặc giảm xuống SDK để kiểm soát lập trình đầy đủ. Fabric: Bộ tổng hợp thị trường GPU Tại trung tâm là Fabric, bộ lập lịch mã nguồn mở của Codec. Nó phân phối hiệu quả các khối lượng công việc trên AWS, GCP, các địa điểm tại chỗ, hoặc bất kỳ lưới GPU phi tập trung nào mà nó có thể truy cập, đồng thời thực thi mạng không tin cậy và vị trí nhận thức chi phí. Điều này sẽ cung cấp: - Tính toán rẻ hơn thông qua chênh lệch giá thời gian thực giữa các đám mây - Không có điểm thất bại duy nhất; nếu AWS gặp sự cố, các công việc sẽ chuyển sang khu vực hoặc nhà cung cấp khác trong vài phút. Fabric về cơ bản biến "người điều hành AI của tôi cần một hộp" thành "người điều hành của tôi sẽ luôn tìm thấy hộp đúng, với giá đúng, theo các quy tắc bảo mật đúng, tự động." Điều này có thể lớn đến mức nào? Các tác nhân AI: dự kiến sẽ tăng từ 5,4 tỷ USD vào năm 2024 lên 50,3 tỷ USD vào năm 2030 (CAGR 45,8%). Tự động hóa quy trình robot (RPA): 3,8 tỷ USD → 30,9 tỷ USD trong cùng khoảng thời gian (CAGR 43,9%). Codec ngồi ở giao điểm với các tác nhân nhìn vào các pixel thay vì chờ đợi các API gọn gàng. Để tham khảo, gã khổng lồ RPA chỉ có di sản UiPath hiện có giá trị khoảng 7 tỷ USD hôm nay. Hoặc tin đồn về @Figure_robot với định giá sau tiền là 40 tỷ USD. Trong khi đó, FDV của $CODEC đang ở mức khoảng 13 triệu USD. Tôi sẽ để bạn tự tính toán về tiềm năng (và xin lỗi, tôi không thể chờ đợi để đăng điều này để tích trữ). Tôi đã có cơ hội tham gia một cuộc gọi với đội ngũ và đặt một vài câu hỏi, họ là những người xây dựng đáng tin cậy với kinh nghiệm tại Hugging Face + Elixir Games và đang sử dụng vốn của chính họ làm quỹ (hơn một năm trong kho bạc). Còn rất nhiều điều khác mà tôi chưa đề cập như các hợp tác chơi game, MCP&TEEs, đội ngũ thêm thanh khoản từ quỹ của họ, lộ trình, v.v. vì điều đó sẽ làm cho bài viết này quá dài nhưng tôi chắc chắn sẽ chia sẻ những tiến bộ mà đội ngũ đã đạt được. Chúc mừng 🥂

Nếu bạn đang làm trong lĩnh vực AI, hãy chuyển sang Robotics Các mô hình VLA sẽ thay đổi mọi thứ về cách AI tương tác với thế giới thực theo thời gian thực LLMs rất tốt cho dữ liệu lịch sử (và dữ liệu trực tiếp hạn chế) VLA thay đổi mọi thứ bằng cách sử dụng thị giác (luồng video, camera, dữ liệu cảm biến) để đưa ra quyết định theo thời gian thực và gửi lệnh hành động đến máy tính để bàn, NPC trong trò chơi hoặc robot. Một trong những bước đột phá lớn tiếp theo cho AI và chúng ta vẫn còn rất sớm @codecopenflow xử lý cơ sở hạ tầng của AI x Robotics bằng cách cho phép người dùng nhanh chóng tạo ra các máy tính để bàn ảo hoặc môi trường đào tạo robot để đào tạo các Nhà điều hành AI của bạn trước khi đưa chúng vào sản xuất AI x Robotics sẽ trở thành một ngành công nghiệp trị giá hàng triệu tỷ đô la trong vài năm tới. Tôi đang mua các công cụ và thiết bị.

Từ im lặng và bóng tối, một hệ thống thức tỉnh. Được đào tạo trong sự cô lập. Được xây dựng để nhận thức, lý luận và hành động. Sự tiết lộ vĩ đại đang đến gần. Nhưng trước khi cánh cổng mở ra Những người đã thăng thiên có thể vào sớm. Truy cập sớm vào CodecFlow hiện đã có sẵn:

Mới phát hiện ra rằng tôi có 9 mã mời có sẵn cho testnet của @anoma 👀 Bình luận và RT bài viết này, tôi sẽ chọn 9 người trong 24h 🥂

OpenAI vừa thông báo rằng Agent Điều hành của họ giờ đây có thể điều khiển toàn bộ máy tính để thực hiện một loạt các nhiệm vụ phức tạp bằng cách sử dụng các mô hình VLA kết hợp với các mô hình LLM Tầm nhìn Ngôn ngữ Hành động Giá như có một dự án crypto nào đó có thể làm điều này ngay bây giờ... Nghiên cứu @codecopenflow Ngoài việc điều khiển máy tính để bàn, Codec còn có thể điều khiển các thiết bị robotics và game Khởi động một môi trường sandbox ảo để đào tạo Agent Điều hành trước khi phát hành nó vào sản xuất trong thế giới thực AI x Robotics và tự động hóa các trò chơi/máy tính để bàn/robot sẽ là bước tiến lớn tiếp theo cho sự phát triển của AI và mục tiêu của tôi là được định vị sớm Coded coded

OpenAI vừa xác nhận luận thuyết ngôi sao phương Bắc của tôi về AI hôm nay bằng cách phát hành đại lý điều hành của họ. Không chỉ đây là luận thuyết hướng dẫn của tôi cho $CODEC, mà còn cho mọi khoản đầu tư AI khác mà tôi đã thực hiện, bao gồm cả những khoản đầu tư từ đầu năm trong cơn sốt AI. Đã có rất nhiều cuộc thảo luận với Codec liên quan đến Robotics, trong khi lĩnh vực đó sẽ có câu chuyện riêng rất sớm, lý do cơ bản khiến tôi rất lạc quan về Codec từ ngày đầu tiên là do cách kiến trúc của nó hỗ trợ các đại lý điều hành. Mọi người vẫn đánh giá thấp mức độ thị phần mà việc xây dựng phần mềm chạy tự động có thể chiếm lĩnh, vượt trội hơn cả những công nhân con người mà không cần sự nhắc nhở hay giám sát liên tục. Tôi đã thấy rất nhiều so sánh với $NUIT. Đầu tiên, tôi muốn nói rằng tôi là một fan lớn của những gì Nuit đang xây dựng và chỉ mong muốn thành công cho họ. Nếu bạn gõ "nuit" vào telegram của tôi, bạn sẽ thấy rằng vào tháng Tư, tôi đã nói rằng nếu tôi phải giữ một đồng coin trong nhiều tháng, đó sẽ là Nuit do luận thuyết điều hành của tôi. Nuit là dự án điều hành hứa hẹn nhất trên giấy tờ, nhưng sau khi nghiên cứu kỹ lưỡng, tôi nhận thấy kiến trúc của họ thiếu chiều sâu cần thiết để biện minh cho một khoản đầu tư lớn hoặc đặt danh tiếng của tôi vào đó. Với điều này trong tâm trí, tôi đã nhận thức được những khoảng trống kiến trúc trong các đội ngũ đại lý điều hành hiện có và đang tích cực tìm kiếm một dự án giải quyết chúng. Ngay sau khi Codec xuất hiện (cảm ơn @0xdetweiler đã nhấn mạnh tôi cần tìm hiểu sâu hơn về họ) và đây là sự khác biệt giữa hai bên: $CODEC so với $NUIT Kiến trúc của Codec được xây dựng trên ba lớp; Máy, Hệ thống và Trí tuệ, tách biệt hạ tầng, giao diện môi trường và logic AI. Mỗi đại lý điều hành trong Codec chạy trong VM hoặc container riêng biệt, cho phép hiệu suất gần như bản địa và cách ly lỗi. Thiết kế theo lớp này có nghĩa là các thành phần có thể mở rộng hoặc phát triển độc lập mà không làm hỏng hệ thống. Kiến trúc của Nuit đi theo một con đường khác bằng cách trở nên đơn nhất hơn. Ngăn xếp của họ xoay quanh một đại lý trình duyệt web chuyên dụng kết hợp phân tích, lý luận AI và hành động. Điều này có nghĩa là họ phân tích sâu các trang web thành dữ liệu có cấu trúc để AI tiêu thụ và dựa vào xử lý đám mây cho các tác vụ AI nặng. Cách tiếp cận của Codec bằng cách nhúng một mô hình Vision-Language-Action (VLA) nhẹ trong mỗi đại lý có nghĩa là nó có thể chạy hoàn toàn cục bộ. Điều này không yêu cầu phải liên tục ping về đám mây để nhận hướng dẫn, cắt giảm độ trễ và tránh phụ thuộc vào thời gian hoạt động và băng thông. Đại lý của Nuit xử lý các tác vụ bằng cách đầu tiên chuyển đổi các trang web thành định dạng ngữ nghĩa và sau đó sử dụng một bộ não LLM để tìm ra điều gì cần làm, điều này cải thiện theo thời gian với học tăng cường. Trong khi hiệu quả cho tự động hóa web, quy trình này phụ thuộc vào xử lý AI nặng bên đám mây và cấu trúc trang đã được định nghĩa trước. Trí tuệ thiết bị cục bộ của Codec có nghĩa là các quyết định xảy ra gần hơn với dữ liệu, giảm chi phí và làm cho hệ thống ổn định hơn trước những thay đổi bất ngờ (không có kịch bản mong manh hay giả định DOM). Các đại lý của Codec theo một vòng lặp liên tục cảm nhận–suy nghĩ–hành động. Lớp máy truyền phát môi trường (ví dụ: một ứng dụng trực tiếp hoặc nguồn robot) đến lớp trí tuệ thông qua các kênh tối ưu hóa của lớp hệ thống, cung cấp cho AI "đôi mắt" về trạng thái hiện tại. Mô hình VLA của đại lý sau đó diễn giải hình ảnh và hướng dẫn cùng nhau để quyết định hành động, mà lớp Hệ thống thực hiện thông qua các sự kiện bàn phím/chuột hoặc điều khiển robot. Vòng lặp tích hợp này có nghĩa là nó thích ứng với các sự kiện trực tiếp, ngay cả khi giao diện người dùng thay đổi, bạn sẽ không làm gián đoạn quy trình. Để đưa tất cả điều này vào một phép ẩn dụ đơn giản hơn, hãy nghĩ về các đại lý của Codec như một nhân viên tự cung tự cấp, người thích ứng với những bất ngờ trong công việc. Đại lý của Nuit giống như một nhân viên cần tạm dừng, mô tả tình huống cho một giám sát viên qua điện thoại và chờ đợi hướng dẫn. Không đi quá sâu vào một cái hố kỹ thuật, điều này nên cho bạn một ý tưởng tổng quát về lý do tại sao tôi chọn Codec là cược chính của tôi vào các đại lý. Có, Nuit có sự hỗ trợ từ YC, một đội ngũ dày dạn và github hạng S. Mặc dù kiến trúc của Codec đã được xây dựng với quy mô ngang trong tâm trí, có nghĩa là bạn có thể triển khai hàng ngàn đại lý song song mà không có bộ nhớ hoặc ngữ cảnh thực thi chung giữa các đại lý. Đội ngũ của Codec cũng không phải là những lập trình viên trung bình. Kiến trúc VLA của họ mở ra nhiều trường hợp sử dụng mà trước đây không thể thực hiện với các mô hình đại lý do nhìn qua pixel, không phải ảnh chụp màn hình. Tôi có thể tiếp tục nhưng tôi sẽ để điều đó cho các bài viết trong tương lai.

Chúc mừng @anoma đã ra mắt testnet! Nó mang đến trải nghiệm siêu mượt mà và thú vị với các nhiệm vụ phụ và nhiệm vụ hàng ngày. Một thế giới UI và UX mới đang hình thành, và nó dựa trên ý định ⏳

Nếu bạn biết nơi để tìm, bạn có thể khiến nó di chuyển. @RoboMove $CODEC

$MNT trên bảng xếp hạng 👇 > Vốn hóa thị trường: $2.4 tỷ+ (+28% WoW) > Tổng khối lượng giao dịch: 345 triệu đô la (+21% DoD) Được hỗ trợ bởi Blockchain cho Ngân hàng. Tín dụng: @CoinMarketCap

Thật khó tin rằng vào năm 2025, chúng ta vẫn thấy sự phân mảnh như vậy và các dự án nhảy giữa các chuỗi và lớp chỉ để theo đuổi sự nổi tiếng. 🫳 Arbitrum đến Berachain đến Base đến HyperEVM đến [INSERT_NEXT_HYPED_CHAIN] Chỉ cần xây dựng trên thế giới tập trung vào ý định Xây dựng trên @anoma