Pasé las últimas semanas revisando @codecopenflow y su documentación del gran cerebro, así que déjame explicarlo en un inglés sencillo. El próximo avance para la IA no es otro LLM poderoso; les está dando a los agentes ojos, manos y su propio escritorio (VLA). Eso es exactamente lo que Codec está construyendo, e incluso si el mercado se está poniendo de moda, no es demasiado tarde👇 A pesar de todo el bombo publicitario en torno a Gen-AI, la mayoría de los flujos de trabajo del mundo real todavía están vinculados con scripts rígidos y tareas codificadas. En el momento en que un píxel de la interfaz de usuario cambia, la automatización se rompe y cualquier cosa sin una API (aplicaciones de escritorio heredadas, robots de fábrica, clientes de juegos...) queda fuera de los límites. El códec ataca ese punto ciego al brindar a los agentes sus propios escritorios seguros, transmisiones de cámara y controladores de entrada para que puedan ver, decidir y actuar exactamente como un humano, pero incansables y programables. Este es el verdadero cambio de juego para entender. ¿Qué va a desbloquear? Todas las tareas repetitivas de software, como las que se encuentran en el trabajo de oficina, SAP y ERP, donde las personas copian y pegan números manualmente, se pueden automatizar. Un bot puede observar la pantalla como un humano, hacer clic en las casillas correctas y completar la tarea mientras disfruta de un café. Hardware y robótica La tecnología Vision Language Action (VLA) permitirá el control de múltiples robots simultáneamente y refinará sus interacciones utilizando solo unos minutos de datos. Los robots pueden tomar conciencia de su entorno y tomar las medidas adecuadas. (Ver video: ¿Cómo está abordando Codec este sector? Ejecutar tareas en datos confidenciales Las radiografías, los archivos policiales o los registros fiscales no se pueden almacenar en línea por razones de privacidad. El agente vive dentro de una máquina virtual bloqueada, lee las imágenes, escribe los resultados y nunca envía datos a la nube. Operadores: la primitiva "app" Cada flujo de trabajo autónomo que crea, ya sea conciliando facturas de SAP, juegos, robótica y más, se empaqueta como un operador. Los operadores llevan su propio modelo de VLA, metadatos y permisos, se pueden instalar con un solo clic y (pronto) monetizarse en un mercado público de códecs donde las tarifas de uso fluyen de regreso al editor. La capacitación es flexible: grábate completando la tarea y deja que Codec se ajuste a partir de las demostraciones, o pasa al SDK para obtener un control programático completo. Fabric: el agregador del mercado de GPU En el núcleo está Fabric, el programador de código abierto de Codec. Envía cargas de trabajo de manera eficiente a través de AWS, GCP, ubicaciones en el sitio o cualquier red de GPU descentralizada a la que pueda acceder, al tiempo que aplica redes de confianza cero y una ubicación consciente de los costos. Esto proporcionará: - Computación más barata a través del arbitraje en tiempo real en las nubes - Sin un único punto de falla; si AWS deja de funcionar, los trabajos se trasladan a otra región o proveedor en cuestión de minutos. Fabric básicamente convierte "mi operador de IA necesita una caja" en "mi operador siempre encontrará la caja correcta, al precio correcto, bajo las reglas de seguridad correctas, automáticamente". ¿Qué tan grande puede llegar a ser esto? Agentes de IA: se prevé que crezcan de $ 5.4 mil millones en 2024 a $ 50.3 mil millones para 2030 (45.8 % CAGR). Automatización robótica de procesos (RPA): $ 3.8 mil millones → $ 30.9 mil millones durante la misma ventana (43.9% CAGR). El códec se encuentra en la intersección con los agentes que miran los píxeles en lugar de esperar a que las API estén ordenadas. Como referencia, el gigante de RPA heredado UiPath vale ≈ $ 7 mil millones en la actualidad. O @Figure_robot rumores de una valoración de $ 40 mil millones después del dinero. Mientras tanto, el FDV de $CODEC está en ~ $ 13 millones. Te dejaré hacer los cálculos sobre el potencial (y sry, no podía esperar para publicar esto para cargar maletas). Tuve la oportunidad de hacer una llamada con el equipo y hacer algunas preguntas, son constructores de confianza con experiencia en Hugging Face + Elixir Games y están utilizando su propio capital como pista (más de un año en tesorería). Hay mucho más que no cubrí, como colaboraciones de juegos, MCP y TEE, el equipo agregando liquidez de sus propios fondos, hoja de ruta, etc., ya que haría que esta publicación fuera demasiado larga, pero definitivamente compartiré los avances realizados por el equipo. Codificado 🥂

Si estás en IA, pasa a la robótica Los modelos VLA cambiarán todo sobre cómo la IA interactúa con el mundo real en tiempo real Los LLM son excelentes para datos históricos (y datos en vivo limitados) VLA lo cambia todo mediante el uso de la visión (transmisiones de video, cámaras, datos de sensores) para tomar decisiones en tiempo real y enviar comandos de acción a un escritorio, NPC de juegos o robot. Uno de los próximos grandes desbloqueos para la IA y todavía estamos muy temprano @codecopenflow maneja la infraestructura de AI x Robotics al permitir a los usuarios poner en marcha escritorios virtuales o entornos de entrenamiento de robots rápidamente para capacitar a sus operadores de IA antes de lanzarlos a producción. AI x Robotics será una industria multimillonaria dentro de unos años. Estoy comprando los picos y las palas

Del silencio y las sombras, un sistema despierta. Entrenado de forma aislada. Construido para percibir, razonar y actuar. La Gran Revelación está cerca. Pero antes de que se abran las puertas Los Ascendidos pueden entrar temprano. El acceso anticipado a CodecFlow ya está disponible:

Acabo de descubrir que tengo 9 códigos de invitación disponibles para la red 👀 de prueba de @anoma Comenta y RT esta publicación, seleccionaré a 9 personas en 24h 🥂

OpenAI acaba de anunciar que su Operator Agent ahora puede controlar una computadora completa para realizar un conjunto complejo de tareas utilizando modelos VLA combinados con modelos LLM Visión Idioma Acción Si tan solo hubiera un proyecto criptográfico que ya pudiera hacer esto... Estudio @codecopenflow Además de controlar las computadoras de escritorio, Codec puede controlar operadores de robótica y juegos Ponga en marcha un entorno de sandbox virtual para entrenar al operador antes de lanzarlo a producción en el mundo real AI x Robotics y la automatización de juegos/escritorios/robots serán el próximo gran paso para el desarrollo de la IA y mi objetivo es posicionarme temprano Codificado codificado

OpenAI acaba de confirmar mi tesis de la estrella del norte para la IA hoy al lanzar su agente operador. No solo fue esta mi tesis rectora para $CODEC, sino para todas las demás inversiones en IA que hice, incluidas las de principios de año durante la manía de la IA. Ha habido mucha discusión con Codec con respecto a la robótica, aunque esa vertical tendrá su propia narrativa muy pronto, la razón subyacente por la que fui tan optimista sobre Codec desde el día 1 se debe a cómo su arquitectura impulsa a los agentes operadores. La gente todavía subestima cuánta participación de mercado está en juego al crear software que se ejecuta de forma autónoma, superando a los trabajadores humanos sin la necesidad de indicaciones o supervisión constantes. He visto muchas comparaciones con $NUIT. En primer lugar, quiero decir que soy un gran admirador de lo que Nuit está construyendo y no deseo nada más que su éxito. Si escribes "nuit" en mi telegrama, verás que en abril dije que si tuviera que mantener una moneda durante varios meses, habría sido Nuit debido a mi tesis de operador. Nuit era el proyecto de operador más prometedor sobre el papel, pero después de una extensa investigación, descubrí que su arquitectura carecía de la profundidad necesaria para justificar una inversión importante o poner mi reputación detrás de ella. Con esto en mente, ya era consciente de las brechas arquitectónicas en los equipos de agentes operadores existentes y buscaba activamente un proyecto que las abordara. Poco después apareció Codec (gracias a @0xdetweiler insistiendo en que los investigara más profundamente) y esta es la diferencia entre los dos: $CODEC frente a $NUIT La arquitectura de Codec se construye en tres capas; Máquina, sistema e inteligencia, que separan la infraestructura, la interfaz del entorno y la lógica de IA. Cada agente de operador en Codec se ejecuta en su propia máquina virtual o contenedor aislado, lo que permite un rendimiento casi nativo y aislamiento de fallas. Este diseño en capas significa que los componentes pueden escalar o evolucionar de forma independiente sin romper el sistema. La arquitectura de Nuit toma un camino diferente al ser más monolítica. Su pila gira en torno a un agente de navegador web especializado que combina análisis, razonamiento de IA y acción. Lo que significa que analizan profundamente las páginas web en datos estructurados para que la IA los consuma y se basan en el procesamiento en la nube para tareas pesadas de IA. El enfoque de Codec de incrustar un modelo ligero de Visión-Lenguaje-Acción (VLA) dentro de cada agente significa que puede ejecutarse completamente local. Lo que no requiere un ping constante a la nube para obtener instrucciones, lo que reduce la latencia y evita la dependencia del tiempo de actividad y el ancho de banda. El agente de Nuit procesa las tareas convirtiendo primero las páginas web a un formato semántico y luego usando un cerebro LLM para averiguar qué hacer, lo que mejora con el tiempo con el aprendizaje por refuerzo. Si bien es efectivo para la automatización web, este flujo depende del procesamiento pesado de IA del lado de la nube y las estructuras de página predefinidas. La inteligencia de dispositivos locales de Codec significa que las decisiones ocurren más cerca de los datos, lo que reduce la sobrecarga y hace que el sistema sea más estable ante cambios inesperados (sin scripts frágiles ni suposiciones DOM). Los operadores de Codec siguen un bucle continuo de percibir-pensar-actuar. La capa de la máquina transmite el entorno (por ejemplo, una aplicación en vivo o una fuente de robot) a la capa de inteligencia a través de los canales optimizados de la capa del sistema, lo que le da a la IA "ojos" en el estado actual. Luego, el modelo VLA del agente interpreta las imágenes y las instrucciones juntas para decidir una acción, que la capa del sistema ejecuta a través de eventos de teclado / mouse o control de robot. Este bucle integrado significa que se adapta a eventos en vivo, incluso si la interfaz de usuario cambia, no interrumpirá el flujo. Para poner todo esto en una analogía más simple, piense en los operadores de Codec como un empleado autosuficiente que se adapta a las sorpresas en el trabajo. El agente de Nuit es como un empleado que necesita hacer una pausa, describir la situación a un supervisor por teléfono y esperar instrucciones. Sin caer demasiado en una madriguera de conejo técnica, esto debería darle una idea de alto nivel de por qué elegí Codec como mi apuesta principal en Operadores. Sí, Nuit cuenta con el respaldo de YC, un equipo apilado y un github de nivel S. Aunque la arquitectura de Codec se ha construido teniendo en cuenta el escalado horizontal, lo que significa que puede implementar miles de agentes en paralelo sin memoria compartida ni contexto de ejecución entre agentes. El equipo de Codec tampoco es un desarrollador promedio. Su arquitectura VLA abre una multitud de casos de uso que no eran posibles con los modelos de agentes anteriores debido a la visión a través de píxeles, no capturas de pantalla. Podría continuar, pero lo guardaré para futuras publicaciones.

¡Me quito el sombrero ante la red de prueba de @anoma! Tiene una experiencia súper fluida y divertida con misiones secundarias y tareas diarias. Está surgiendo un nuevo mundo de UI y UX, y se basa en ⏳ la intención

Si sabes dónde mirar, puedes hacer que se mueva. @RoboMove $CODEC

$MNT en las listas 👇 Capitalización de mercado de >: $2.4B+ (+28% WoW) > Volumen total de operaciones: $345M (+21% DoD) Impulsado por Blockchain for Banking. Créditos: @CoinMarketCap

Es increíble que en 2025 sigamos viendo tanta fragmentación y proyectos que rebotan entre cadenas y capas solo para perseguir el hype. 🫳 Arbitrum a Berachain a Base a HyperEVM a [INSERT_NEXT_HYPED_CHAIN] Solo tienes que basarte en el mundo centrado en la intención Construya sobre @anoma