Ho trascorso le ultime settimane a esaminare @codecopenflow e la sua documentazione molto dettagliata, quindi lasciami spiegarlo in parole semplici. La prossima grande innovazione per l'IA non è un altro potente LLM; è dare agli agenti occhi, mani e il proprio desktop (VLA). Questo è esattamente ciò che Codec sta costruendo, e anche se il mercato sta iniziando a capirlo, non è troppo tardi👇 Nonostante tutto il clamore attorno al Gen-AI, la maggior parte dei flussi di lavoro nel mondo reale è ancora legata a script rigidi e compiti hardcoded. Nel momento in cui un pixel dell'interfaccia utente si sposta, l'automazione si interrompe, e qualsiasi cosa senza un'API (app desktop legacy, robot di fabbrica, client di gioco...) diventa inaccessibile. Codec affronta questo punto cieco dando agli agenti i propri desktop sicuri, feed di telecamere e driver di input in modo che possano vedere, decidere e agire esattamente come un umano, ma instancabili e programmabili. Questo è il vero cambiamento di gioco da comprendere. Cosa sbloccherà? Ogni compito software ripetitivo, come quelli che si trovano nel lavoro d'ufficio, SAP e ERP, dove le persone copiano e incollano manualmente numeri, può essere automatizzato. Un bot può osservare lo schermo come un umano, cliccare sulle caselle giuste e completare il compito mentre tu ti godi un caffè. Hardware e Robotica La tecnologia Vision Language Action (VLA) consentirà il controllo simultaneo di più robot e affinerà le loro interazioni utilizzando solo pochi minuti di dati. I robot possono diventare consapevoli del loro ambiente e prendere decisioni appropriate. (Guarda il video: Come sta affrontando Codec questo settore? Esegui compiti su dati sensibili Radiografie, file della polizia o registri fiscali non possono essere memorizzati online per motivi di privacy. L'agente vive all'interno di una macchina virtuale bloccata, legge le immagini, inserisce i risultati e non invia mai dati al cloud. Operatori: il primitivo "app" Ogni flusso di lavoro autonomo che costruisci, che si tratti di riconciliare fatture SAP, giochi, robotica e altro, è confezionato come un Operatore. Gli Operatori portano il proprio modello VLA, metadati e permessi, possono essere installati con un clic e (presto) monetizzati in un marketplace pubblico di Codec dove le spese di utilizzo tornano all'editore. La formazione è flessibile: registra te stesso mentre completi il compito e lascia che Codec perfezioni le dimostrazioni, oppure scendi nel SDK per un controllo programmatico completo. Fabric: L'aggregatore del marketplace GPU Al centro c'è Fabric, il pianificatore open-source di Codec. Gestisce in modo efficiente i carichi di lavoro su AWS, GCP, sedi locali o qualsiasi rete GPU decentralizzata a cui può accedere, mentre applica una rete zero-trust e una collocazione consapevole dei costi. Questo fornirà: - Calcolo più economico attraverso arbitraggio in tempo reale tra i cloud - Nessun singolo punto di guasto; se AWS va giù, i lavori si spostano in un'altra regione o fornitore in pochi minuti. Fabric trasforma fondamentalmente "il mio operatore AI ha bisogno di una scatola" in "il mio operatore troverà sempre la scatola giusta, al prezzo giusto, sotto le giuste regole di sicurezza, automaticamente." Quanto può crescere? Agenti AI: si prevede che crescano da 5,4 miliardi di dollari nel 2024 a 50,3 miliardi di dollari entro il 2030 (CAGR del 45,8%). Automazione dei processi robotici (RPA): 3,8 miliardi di dollari → 30,9 miliardi di dollari nello stesso intervallo (CAGR del 43,9%). Codec si trova all'incrocio con agenti che guardano i pixel invece di aspettare API ordinate. Per riferimento, il gigante RPA legacy UiPath vale circa 7 miliardi di dollari oggi. O le voci su @Figure_robot di una valutazione post-money di 40 miliardi di dollari. Nel frattempo, il FDV di $CODEC è di circa 13 milioni di dollari. Ti lascerò fare i conti sul potenziale (e scusa, non potevo aspettare di postare questo per caricare le borse). Ho avuto l'opportunità di fare una chiamata con il team e porre alcune domande, sono costruttori fidati con esperienza in Hugging Face + Elixir Games e stanno usando il proprio capitale come runway (più di un anno in tesoreria). C'è molto di più che non ho coperto come collaborazioni nel gaming, MCP&TEEs, il team che aggiunge liquidità dai propri fondi, roadmap, ecc. poiché renderebbe questo post troppo lungo, ma condividerò sicuramente i progressi fatti dal team. Coded 🥂

Se sei nel settore dell'AI, passa alla Robotica I modelli VLA cambieranno tutto riguardo a come l'AI interagisce con il mondo reale in tempo reale I LLM sono ottimi per i dati storici (e dati live limitati) Il VLA cambia tutto utilizzando la visione (flussi video, telecamere, dati dei sensori) per prendere decisioni in tempo reale e inviare comandi d'azione a un desktop, NPC di gioco o robot. Uno dei prossimi grandi sblocchi per l'AI e siamo ancora estremamente all'inizio @codecopenflow gestisce l'infrastruttura di AI x Robotica permettendo agli utenti di avviare rapidamente desktop virtuali o ambienti di addestramento per robot per addestrare i tuoi Operatori AI prima di rilasciarli in produzione AI x Robotica sarà un'industria da multi-trilioni di dollari entro pochi anni. Sto comprando picche e pale

Dal silenzio e dalle ombre, un sistema si risveglia. Addestrato in isolamento. Creato per percepire, ragionare e agire. Il Grande Rivelamento è vicino. Ma prima che le porte si aprano Gli Ascensionati possono entrare in anticipo. L'accesso anticipato a CodecFlow è ora attivo:

Ho appena scoperto di avere 9 codici invito disponibili per il testnet di @anoma 👀 Commenta e RT questo post, selezionerò 9 persone in 24 ore 🥂

OpenAI ha appena annunciato che il suo Operatore Agente può ora controllare un intero computer per eseguire un complesso insieme di compiti utilizzando modelli VLA abbinati a modelli LLM Visione Lingua Azione Se solo ci fosse un progetto crypto che potesse già fare questo... Studia @codecopenflow Oltre a controllare desktop, Codec può controllare operatori di robotica e giochi Avvia un ambiente sandbox virtuale per addestrare l'Operatore prima di rilasciarlo in produzione nel mondo reale AI x Robotica e automazione di giochi/desktop/robot sarà il prossimo grande passo per lo sviluppo dell'AI e il mio obiettivo è posizionarmi presto Codificato codificato

OpenAI ha appena confermato la mia tesi della stella polare per l'IA oggi rilasciando il loro agente operatore. Non solo questa è stata la mia tesi guida per $CODEC, ma anche per ogni altro investimento in IA che ho fatto, inclusi quelli all'inizio dell'anno durante la mania dell'IA. C'è stata molta discussione con Codec riguardo alla Robotica; mentre quel settore avrà presto la sua narrativa, il motivo sottostante per cui sono stato così ottimista su Codec fin dal primo giorno è dovuto a come la sua architettura alimenta gli agenti operatori. Le persone sottovalutano ancora quanto mercato sia in gioco costruendo software che funziona autonomamente, superando i lavoratori umani senza la necessità di costanti sollecitazioni o supervisione. Ho visto molte comparazioni con $NUIT. Prima di tutto voglio dire che sono un grande fan di ciò che Nuit sta costruendo e non desidero altro che il loro successo. Se digiti "nuit" nel mio telegram, vedrai che già ad aprile ho detto che se avessi dovuto tenere una moneta per diversi mesi sarebbe stata Nuit a causa della mia tesi sugli operatori. Nuit era il progetto operatore più promettente sulla carta, ma dopo un'ampia ricerca, ho scoperto che la loro architettura mancava della profondità necessaria per giustificare un investimento significativo o per mettere la mia reputazione dietro di essa. Tenendo presente questo, ero già consapevole delle lacune architettoniche nei team di agenti operativi esistenti e stavo attivamente cercando un progetto che le affrontasse. Poco dopo è apparso Codec (grazie a @0xdetweiler che ha insistito affinché guardassi più a fondo in loro) e questa è la differenza tra i due: $CODEC vs $NUIT L'architettura di Codec è costruita su tre livelli; Macchina, Sistema e Intelligenza, che separano infrastruttura, interfaccia ambientale e logica IA. Ogni agente operatore in Codec funziona nel proprio VM o contenitore isolato, consentendo prestazioni quasi native e isolamento dei guasti. Questo design a strati significa che i componenti possono scalare o evolversi indipendentemente senza rompere il sistema. L'architettura di Nuit segue un percorso diverso essendo più monolitica. Il loro stack ruota attorno a un agente browser web specializzato che combina parsing, ragionamento IA e azione. Ciò significa che analizzano profondamente le pagine web in dati strutturati per l'IA da consumare e si basa sull'elaborazione cloud per compiti pesanti di IA. L'approccio di Codec di incorporare un modello Vision-Language-Action (VLA) leggero all'interno di ogni agente significa che può funzionare completamente in locale. Questo non richiede costanti richieste al cloud per istruzioni, eliminando la latenza e evitando la dipendenza da uptime e larghezza di banda. L'agente di Nuit elabora i compiti convertendo prima le pagine web in un formato semantico e poi utilizzando un cervello LLM per capire cosa fare, che migliora nel tempo con l'apprendimento per rinforzo. Sebbene sia efficace per l'automazione web, questo flusso dipende da un'elaborazione pesante dell'IA sul lato cloud e da strutture di pagina predefinite. L'intelligenza locale del dispositivo di Codec significa che le decisioni avvengono più vicino ai dati, riducendo i costi e rendendo il sistema più stabile ai cambiamenti imprevisti (niente script fragili o assunzioni DOM). Gli operatori di Codec seguono un ciclo continuo di percepire-pensare-agire. Il livello macchina trasmette l'ambiente (ad es. un'app live o un feed robotico) al livello intelligenza tramite i canali ottimizzati del livello sistema, dando all'IA "occhi" sullo stato attuale. Il modello VLA dell'agente interpreta quindi insieme le immagini e le istruzioni per decidere un'azione, che il livello Sistema esegue tramite eventi di tastiera/mouse o controllo robotico. Questo ciclo integrato significa che si adatta agli eventi dal vivo, anche se l'interfaccia utente cambia, non interromperai il flusso. Per mettere tutto questo in un'analogia più semplice, pensa agli operatori di Codec come a un dipendente autosufficiente che si adatta alle sorprese sul lavoro. L'agente di Nuit è come un dipendente che deve fermarsi, descrivere la situazione a un supervisore al telefono e aspettare istruzioni. Senza scendere troppo in un buco tecnico, questo dovrebbe darti un'idea ad alto livello sul perché ho scelto Codec come la mia scommessa principale sugli operatori. Sì, Nuit ha il supporto di YC, un team eccezionale e un github di livello S. Anche se l'architettura di Codec è stata costruita tenendo presente la scalabilità orizzontale, il che significa che puoi distribuire migliaia di agenti in parallelo senza memoria condivisa o contesto di esecuzione tra gli agenti. Il team di Codec non è nemmeno composto da sviluppatori medi. La loro architettura VLA apre una moltitudine di casi d'uso che non erano possibili con i modelli di agenti precedenti a causa della visione attraverso i pixel, non degli screenshot. Potrei continuare, ma lo riserverò per post futuri.

Un applauso al testnet di @anoma! Offre un'esperienza super fluida e divertente con missioni secondarie e compiti giornalieri. Un nuovo mondo di UI e UX sta emergendo, ed è basato sull'intento ⏳

Se sai dove guardare, puoi farlo muovere. @RoboMove $CODEC

$MNT sulle classifiche 👇 > capitalizzazione di mercato: $2,4 miliardi+ (+28% su base trimestrale) Volume totale degli scambi >: 345 milioni di dollari (+21% DoD) Alimentato dalla blockchain per il settore bancario. Crediti: @CoinMarketCap

È incredibile che nel 2025 vediamo ancora una tale frammentazione e progetti che rimbalzano tra catene e livelli solo per inseguire l'hype. 🫳 Arbitrum a Berachain a Base a HyperEVM a [INSERT_NEXT_HYPED_CHAIN] Costruisci semplicemente su un mondo incentrato sull'intento Costruisci su @anoma