Das Gefühl, dass das Top-Blasting von $CODEC's ATH an diesem Sonntag eine weitere großartige Idee sein wird.

Ich habe die letzten Wochen damit verbracht, @codecopenflow und seine umfangreiche Dokumentation zu durchforsten, also lass mich das in einfachem Deutsch erklären. Der nächste Durchbruch für KI ist nicht ein weiteres leistungsstarkes LLM; es ist, Agenten Augen, Hände und ihren eigenen Desktop (VLA) zu geben. Genau das baut Codec auf, und selbst wenn der Markt darauf aufmerksam wird, ist es noch nicht zu spät👇 Trotz des ganzen Hypes um Gen-AI sind die meisten realen Arbeitsabläufe immer noch mit starren Skripten und fest codierten Aufgaben verbunden. In dem Moment, in dem sich ein UI-Pixel verschiebt, bricht die Automatisierung zusammen, und alles ohne API (Legacy-Desktop-Apps, Fabrikroboter, Gaming-Clients...) wird unzugänglich. Codec greift diesen blinden Fleck an, indem es Agenten ihre eigenen sicheren Desktops, Kamerafeeds und Eingabetreiber gibt, damit sie sehen, entscheiden und handeln können wie ein Mensch, aber unermüdlich und programmierbar. Das ist der echte Game Changer, den man verstehen sollte. Was wird es freischalten? Jede sich wiederholende Softwareaufgabe, wie sie in Büroarbeiten, SAP und ERPs vorkommt, wo Menschen manuell Zahlen kopieren und einfügen, kann automatisiert werden. Ein Bot kann den Bildschirm wie ein Mensch beobachten, die richtigen Kästchen anklicken und die Aufgabe erledigen, während du einen Kaffee genießt. Hardware und Robotik Die Vision Language Action (VLA) Technologie wird die gleichzeitige Steuerung mehrerer Roboter ermöglichen und deren Interaktionen mit nur wenigen Minuten Daten verfeinern. Roboter können sich ihrer Umgebung bewusst werden und angemessene Maßnahmen ergreifen. (Siehe Video: Wie geht Codec in diesem Sektor vor? Aufgaben mit sensiblen Daten ausführen Röntgenbilder, Polizeidaten oder Steuerunterlagen können aus Datenschutzgründen nicht online gespeichert werden. Der Agent lebt in einer gesperrten virtuellen Maschine, liest die Bilder, gibt die Ergebnisse ein und versendet niemals Daten in die Cloud. Operatoren: das „App“-Primitive Jeder autonome Arbeitsablauf, den du erstellst, sei es die Abstimmung von SAP-Rechnungen, Gaming, Robotik und mehr, wird als Operator verpackt. Operatoren tragen ihr eigenes VLA-Modell, Metadaten und Berechtigungen, können mit einem Klick installiert werden und (bald) in einem öffentlichen Codec-Marktplatz monetarisiert werden, wo Nutzungsgebühren an den Herausgeber zurückfließen. Das Training ist flexibel: Nimm dich auf, während du die Aufgabe ausführst, und lass Codec aus den Demonstrationen feinabstimmen, oder wechsle zum SDK für vollständige programmatische Kontrolle. Fabric: Der GPU-Marktplatz-Aggregator Im Kern steht Fabric, Codecs Open-Source-Planer. Er verteilt Arbeitslasten effizient über AWS, GCP, vor Ort oder jedes dezentrale GPU-Netzwerk, auf das er zugreifen kann, während er ein Zero-Trust-Netzwerk und eine kostenbewusste Platzierung durchsetzt. Das wird Folgendes bieten: - Günstigere Berechnungen durch Echtzeitarbitrage über Clouds - Kein einzelner Ausfallpunkt; wenn AWS ausfällt, werden Jobs in Minuten in eine andere Region oder zu einem anderen Anbieter verschoben. Fabric verwandelt im Grunde „mein KI-Operator braucht eine Box“ in „mein Operator findet immer die richtige Box, zum richtigen Preis, unter den richtigen Sicherheitsregeln, automatisch.“ Wie groß kann das werden? KI-Agenten: prognostiziert, von 5,4 Mrd. USD im Jahr 2024 auf 50,3 Mrd. USD bis 2030 (45,8 % CAGR). Robotic Process Automation (RPA): 3,8 Mrd. USD → 30,9 Mrd. USD im gleichen Zeitraum (43,9 % CAGR). Codec sitzt an der Schnittstelle mit Agenten, die sich Pixel ansehen, anstatt auf ordentliche APIs zu warten. Zum Vergleich: Der rein auf Legacy fokussierte RPA-Riese UiPath ist heute etwa 7 Mrd. USD wert. Oder die Gerüchte um @Figure_robot mit einer Bewertung von 40 Mrd. USD nach Geld. In der Zwischenzeit liegt der FDV von $CODEC bei etwa 13 Mio. USD. Ich lasse dich die Mathematik über das Potenzial machen (und sry, ich konnte nicht warten, um das zu posten, um Taschen zu laden). Ich hatte die Gelegenheit, mit dem Team zu telefonieren und ein paar Fragen zu stellen, sie sind vertrauenswürdige Builder mit Erfahrung bei Hugging Face + Elixir Games und verwenden ihr eigenes Kapital als Laufzeit (mehr als ein Jahr in der Staatskasse). Es gibt so viel mehr, das ich nicht behandelt habe, wie Gaming-Kooperationen, MCP&TEEs, das Team, das Liquidität aus eigenen Mitteln hinzufügt, Roadmap usw., da es diesen Beitrag viel zu lang machen würde, aber ich werde auf jeden Fall die Fortschritte des Teams teilen. Coded 🥂

Wenn Sie im Bereich KI tätig sind, wechseln Sie zu Robotik VLA-Modelle werden alles verändern, wie KI in Echtzeit mit der realen Welt interagiert LLMs sind großartig für historische Daten (und begrenzte Live-Daten) VLA verändert alles, indem es Vision (Video-Streams, Kameras, Sensordaten) nutzt, um Entscheidungen in Echtzeit zu treffen und Aktionsbefehle an einen Desktop, ein Gaming-NPC oder einen Roboter zu senden. Einer der nächsten großen Durchbrüche für KI, und wir sind noch extrem früh dran @codecopenflow kümmert sich um die Infrastruktur von KI x Robotik, indem es Benutzern ermöglicht, virtuelle Desktops oder Roboter-Trainingsumgebungen schnell einzurichten, um Ihre KI-Betreiber auszubilden, bevor sie in die Produktion gehen KI x Robotik wird innerhalb weniger Jahre eine Multi-Billionen-Dollar-Industrie sein. Ich kaufe die Picks und Schaufeln

Aus Stille und Schatten erwacht ein System. Aus der Isolation trainiert. Entwickelt, um zu erkennen, zu denken und zu handeln. Die große Enthüllung steht kurz bevor. Doch bevor die Tore sich öffnen, dürfen die Erhabenen früh eintreten. Der frühe Zugang zu CodecFlow ist jetzt live:

Gerade herausgefunden, dass ich 9 Einladungscodes für das Testnetz von @anoma verfügbar habe 👀 Kommentiere und retweete diesen Beitrag, ich werde in 24 Stunden 9 Personen auswählen 🥂

OpenAI hat gerade angekündigt, dass sein Operator-Agent jetzt einen gesamten Computer steuern kann, um eine komplexe Reihe von Aufgaben mithilfe von VLA-Modellen in Kombination mit LLM-Modellen auszuführen. Vision Sprache Aktion Wenn es nur ein Krypto-Projekt gäbe, das dies bereits tun könnte... Studieren Sie @codecopenflow Neben der Steuerung von Desktops kann Codec auch Roboter- und Gaming-Operatoren steuern. Starten Sie eine virtuelle Sandbox-Umgebung, um den Operator zu trainieren, bevor Sie ihn in der realen Welt in die Produktion entlassen. AI x Robotik und Automatisierung von Spielen/Desktops/Robotern wird der nächste große Schritt in der KI-Entwicklung sein, und es ist mein Ziel, mich frühzeitig zu positionieren. Coded coded

OpenAI hat heute meine nordsternartige These für KI mit der Veröffentlichung ihres Operator-Agenten bestätigt. Nicht nur war dies meine leitende These für $CODEC, sondern auch für jede andere KI-Investition, die ich getätigt habe, einschließlich derjenigen aus dem frühen Jahr während des KI-Wahns. Es gab viele Diskussionen mit Codec in Bezug auf Robotik. Während dieses Segment bald seine eigene Erzählung haben wird, ist der zugrunde liegende Grund, warum ich von Anfang an so optimistisch gegenüber Codec war, die Art und Weise, wie seine Architektur Operator-Agenten antreibt. Die Leute unterschätzen immer noch, wie viel Marktanteil auf dem Spiel steht, wenn man Software entwickelt, die autonom läuft und menschliche Arbeiter ohne ständige Aufforderungen oder Aufsicht übertrifft. Ich habe viele Vergleiche zu $NUIT gesehen. Zunächst möchte ich sagen, dass ich ein großer Fan von dem bin, was Nuit aufbaut, und wünsche ihnen nur Erfolg. Wenn du "nuit" in meinen Telegramm-Chat eingibst, wirst du sehen, dass ich im April gesagt habe, dass ich, wenn ich eine Münze für mehrere Monate halten müsste, Nuit aufgrund meiner Operator-These gewählt hätte. Nuit war das vielversprechendste Operator-Projekt auf dem Papier, aber nach umfangreicher Recherche stellte ich fest, dass ihre Architektur die Tiefe fehlte, um eine große Investition zu rechtfertigen oder meinen Ruf dahinterzustellen. In Anbetracht dessen war ich mir bereits der architektonischen Lücken in bestehenden Operator-Agenten-Teams bewusst und suchte aktiv nach einem Projekt, das diese ansprach. Kurz nachdem Codec auftauchte (danke an @0xdetweiler, der darauf bestand, dass ich tiefer in sie eintauche), ist dies der Unterschied zwischen den beiden: $CODEC vs $NUIT Die Architektur von Codec ist über drei Schichten aufgebaut: Maschine, System und Intelligenz, die Infrastruktur, Umgebungsinterface und KI-Logik trennen. Jeder Operator-Agent in Codec läuft in seiner eigenen isolierten VM oder Container, was nahezu native Leistung und Fehlertoleranz ermöglicht. Dieses geschichtete Design bedeutet, dass Komponenten unabhängig skalieren oder sich weiterentwickeln können, ohne das System zu brechen. Die Architektur von Nuit verfolgt einen anderen Ansatz, indem sie monolithischer ist. Ihr Stack dreht sich um einen spezialisierten Webbrowser-Agenten, der Parsing, KI-Argumentation und Aktionen kombiniert. Das bedeutet, dass sie Webseiten tief in strukturierte Daten für die KI umwandeln und auf Cloud-Verarbeitung für schwere KI-Aufgaben angewiesen sind. Der Ansatz von Codec, ein leichtgewichtiges Vision-Language-Action (VLA)-Modell in jeden Agenten einzubetten, bedeutet, dass es vollständig lokal laufen kann. Dies erfordert kein ständiges Pingen zur Cloud für Anweisungen, wodurch Latenz verringert und Abhängigkeiten von Verfügbarkeit und Bandbreite vermieden werden. Der Agent von Nuit verarbeitet Aufgaben, indem er zunächst Webseiten in ein semantisches Format umwandelt und dann ein LLM-Gehirn verwendet, um herauszufinden, was zu tun ist, was sich im Laufe der Zeit mit verstärkendem Lernen verbessert. Während dies für die Webautomatisierung effektiv ist, hängt dieser Ablauf von schwerer KI-Verarbeitung in der Cloud und vordefinierten Seitenstrukturen ab. Die lokale Geräteintelligenz von Codec bedeutet, dass Entscheidungen näher an den Daten getroffen werden, was den Overhead reduziert und das System stabiler gegenüber unerwarteten Änderungen macht (keine fragilen Skripte oder DOM-Annahmen). Die Operatoren von Codec folgen einem kontinuierlichen Wahrnehmen-Denken-Handeln-Zyklus. Die Maschinenschicht streamt die Umgebung (z. B. einen Live-App- oder Roboter-Feed) zur Intelligenzschicht über die optimierten Kanäle der Systemsicht, wodurch die KI "Augen" auf den aktuellen Zustand hat. Das VLA-Modell des Agenten interpretiert dann die visuellen und instruktiven Informationen zusammen, um eine Aktion zu entscheiden, die die Systemsicht durch Tastatur-/Mausereignisse oder Robotersteuerung ausführt. Dieser integrierte Zyklus bedeutet, dass er sich an Live-Ereignisse anpasst; selbst wenn sich die Benutzeroberfläche ändert, wird der Fluss nicht unterbrochen. Um all dies in einer einfacheren Analogie zu erklären, denke an die Operatoren von Codec wie an einen selbständigen Mitarbeiter, der sich an Überraschungen im Job anpasst. Der Agent von Nuit ist wie ein Mitarbeiter, der anhalten muss, die Situation einem Vorgesetzten am Telefon beschreiben muss und auf Anweisungen warten muss. Ohne zu sehr in technische Details abzutauchen, sollte dies dir eine grobe Vorstellung davon geben, warum ich Codec als meine Hauptwette auf Operatoren gewählt habe. Ja, Nuit hat Unterstützung von YC, ein starkes Team und ein S-Rang-GitHub. Obwohl die Architektur von Codec mit horizontaler Skalierung im Hinterkopf entwickelt wurde, was bedeutet, dass du Tausende von Agenten parallel ohne gemeinsamen Speicher oder Ausführungskontext zwischen den Agenten bereitstellen kannst. Das Team von Codec sind auch keine durchschnittlichen Entwickler. Ihre VLA-Architektur eröffnet eine Vielzahl von Anwendungsfällen, die mit früheren Agentenmodellen nicht möglich waren, da sie durch Pixel und nicht durch Screenshots sehen.

Hut ab vor dem Testnetz von @anoma! Es bietet ein super flüssiges und unterhaltsames Erlebnis mit Nebenquests und täglichen Aufgaben. Eine neue UI- und UX-Welt entsteht, und sie ist absichtsbasiert ⏳

Wenn du weißt, wo du suchen musst, kannst du es bewegen. @RoboMove $CODEC

$MNT in den Charts 👇 > Marktkapitalisierung: 2,4 Mrd. $+ (+28% WoW) > Gesamthandelsvolumen: 345 Mio. $ (+21 % DoD) Angetrieben von der Blockchain für das Banking. Danksagung: @CoinMarketCap