私は過去数週間、@codecopenflowとその大きな脳のドキュメントに目を通したので、平易な英語で説明しましょう。 AI の次のブレークスルーは、別の強力な LLM ではありません。エージェントに目、手、そして自分のデスクトップ (VLA) を提供します。 それはまさにCodecが構築しているものであり、市場が普及しているとしても、遅👇すぎるということはありません 生成 AI に関する誇大宣伝にもかかわらず、現実世界のワークフローのほとんどは依然として厳格なスクリプトとハードコードされたタスクで結びついています。 UI ピクセルがシフトした瞬間、自動化は壊れ、API のないもの (従来のデスクトップ アプリ、ファクトリー ロボット、ゲーム クライアントなど) は立ち入り禁止になります。コーデックは、エージェントに独自の安全なデスクトップ、カメラフィード、入力ドライバーを提供し、エージェントが人間とまったく同じように見、決定し、行動できるようにすることで、その盲点を攻撃しますが、疲れ知らずにプログラム可能です。 これは理解すべき本当のゲームチェンジャーです。 何のロックが解除されますか? オフィスワーク、SAP、ERPなど、手動で数字をコピーして貼り付けるような、反復的なソフトウェアタスクはすべて自動化できます。ボットは人間のように画面を観察し、適切なボックスをクリックし、コーヒーを楽しみながらタスクを完了できます。 ハードウェアとロボティクス ビジョン言語アクション(VLA)テクノロジーは、複数のロボットを同時に制御し、わずか数分のデータを使用してそれらの相互作用を改良することを可能にします。ロボットは周囲を認識し、適切な行動をとることができます。(ビデオを参照してください: コーデックはこの分野にどのように取り組んでいますか? 機密データに対するタスクの実行 プライバシー上の理由から、X 線、警察のファイル、または税務記録をオンラインで保存することはできません。エージェントはロックされた仮想マシン内に存在し、イメージを読み取り、結果を入力し直し、データをクラウドに送信することはありません。 演算子: "app" プリミティブ SAP 請求書の照合、ゲーム、ロボット工学など、構築するすべての自律型ワークフローは、オペレーターとしてパッケージ化されます。オペレーターは独自の VLA モデル、メタデータ、権限を持ち、ワンクリックでインストールでき、(まもなく) 公開コーデック マーケットプレイスで収益化され、使用料がパブリッシャーに還元されます。 トレーニングは柔軟で、タスクを完了した様子を記録し、コーデックにデモンストレーションから微調整させるか、SDKにドロップして完全なプログラム制御を行います。 Fabric: GPU マーケットプレイス アグリゲーター 中核となるのは、Codec のオープンソース スケジューラである Fabric です。AWS、GCP、オンサイトの場所、またはアクセス可能な分散型 GPU グリッド間でワークロードを効率的にディスパッチすると同時に、ゼロトラスト ネットワーキングとコスト意識の高い配置を適用します。 これにより、次のことが提供されます。 - クラウド間のリアルタイム裁定取引によるより安価なコンピューティング - 単一障害点はありません。AWS がダウンした場合、ジョブは数分で別のリージョンまたはベンダーに移動します。 Fabric は基本的に、「AI オペレーターには箱が必要です」を「オペレーターは、適切なセキュリティ ルールの下で、適切な価格で、常に適切な箱を自動的に見つける」に変えます。 これはどれくらい大きくなるのでしょうか? AI エージェント: 2024 年の $5.4 B から 2030 年までに $50.3 B に成長すると予測されています (CAGR 45.8%)。 ロボティック・プロセス・オートメーション(RPA):同じ期間で3.8 Bドル→30.9 Bドル(CAGR 43.9%)。 コーデックは、整然とした API を待つのではなく、ピクセルを見るエージェントとの交差点に位置します。参考までに、レガシーのみのRPA大手UiPathは、現在≈$7 Bの価値があります。あるいは、$40Bのポストマネー評価の噂@Figure_robot。 一方、$CODECのFDVは~$13 Mです。可能性について計算してもらいます (そして、荷物を積み込むためにこれを投稿するのが待ちきれませんでした)。 私はチームと電話に出て、いくつかの質問をする機会がありましたが、彼らは Hugging Face + Elixir Games での経験を持つ信頼できるビルダーであり、自社資本を滑走路として使用しています (財務部門で 1 年以上働いています)。 ゲームのコラボレーション、MCP&TEE、チームが自己資金から流動性を追加すること、ロードマップなど、この記事が長くなりすぎるため、私がカバーしなかったことは他にもたくさんありますが、チームの進捗状況を必ず共有します。 コード 🥂

AI に携わっている場合は、ロボティクスに軸足を移してください VLA モデルは、AI が現実世界とリアルタイムで対話する方法に関するすべてを変えます LLM は、履歴データ (および限られたライブ データ) に最適です VLAは、ビジョン(ビデオストリーム、カメラ、センサーデータ)を使用してリアルタイムの意思決定を行い、デスクトップ、ゲームNPC、またはロボットにアクションコマンドを送信することで、すべてを変えます。 AI の次の大きなロック解除の 1 つであり、まだ非常に早い段階です @codecopenflow は、ユーザーが仮想デスクトップやロボット トレーニング環境を迅速に起動して、AI オペレーターを本番環境にリリースする前にトレーニングできるようにすることで、AI x Robotics のインフラストラクチャを処理します AI x ロボティクスは、数年以内に数兆ドル規模の産業になるでしょう。 ピックとシャベルを買っています

沈黙と影から、システムが目覚めます。 孤立して訓練されました。知覚し、推論し、行動するために構築されています。 グランド・リベールが近づいています。 しかし、門が開く前に アセンデッドは早期に入るかもしれません。 CodecFlowへの早期アクセスが開始されました。

@anomaのテストネット👀で利用できる招待コードが9つあることを知りました この投稿にコメントしてRTしてください、私は24時間で9人を選びます 🥂

OpenAI は、同社のオペレーター エージェントが、LLM モデルと組み合わせた VLA モデルを使用して、コンピューター全体を制御して複雑な一連のタスクを実行できるようになったと発表したばかりです 視覚 言語 アクション すでにこれを実現できる暗号プロジェクトがあれば... 研究@codecopenflow デスクトップの制御に加えて、Codec はロボット工学やゲームのオペレーターを制御できます 仮想サンドボックス環境をスピンアップしてオペレーターをトレーニングしてから、現実世界の本番環境にリリースします AI x ロボティクスとゲーム/デスクトップ/ロボットの自動化は、AI 開発の次の大きなステップであり、早期に位置づけることが私の目標です コード化された

OpenAI は本日、オペレーター エージェントをリリースすることで、AI に関する私の北極星の論文を確認しました。 これは$CODECの指針であるだけでなく、今年初めの AI マニアの時期の投資を含め、私が行った他のすべての AI 投資でした。 ロボティクスに関してはコーデックと多くの議論がなされてきましたが、その分野は間もなく独自の物語を持つでしょうが、私が初日からコーデックに強気だった根本的な理由は、そのアーキテクチャがオペレーターエージェントをどのように強化するかによるものです。 人々は、絶え間ないプロンプトや監視を必要とせずに、自律的に実行され、人間の労働者よりも優れたパフォーマンスを発揮するソフトウェアを構築することで、どれだけの市場シェアが危機に瀕しているかを依然として過小評価しています。 $NUITとの比較をたくさん見てきました。まず、私は Nuit が構築しているものの大ファンであり、彼らの成功を願っていると言いたいです。私の電報に「nuit」と入力すると、4月に私が1つのコインを複数か月保持しなければならないとしたら、私のオペレーターの論文のためにNuitになるだろうと言ったことがわかります。 Nuitは紙の上で最も有望なオペレータープロジェクトでしたが、広範な調査の結果、彼らのアーキテクチャには、大規模な投資を正当化したり、私の評判を支持したりするために必要な深みが欠けていることがわかりました。 このことを念頭に置いて、私は既存のオペレーターエージェントチームのアーキテクチャ上のギャップをすでに認識しており、それらに対処するプロジェクトを積極的に探していました。コーデックが登場した直後(@0xdetweilerが主張してより深く調べたおかげで)、これが2つの違いです。 $CODEC vs $NUIT コーデックのアーキテクチャは 3 つのレイヤーにまたがって構築されています。マシン、システム、インテリジェンスは、インフラストラクチャ、環境インターフェイス、AI ロジックを分離します。Codec の各 Operator エージェントは、独自の分離された VM またはコンテナーで実行されるため、ネイティブに近いパフォーマンスと障害の分離が可能になります。この階層化された設計は、コンポーネントがシステムを壊すことなく独立して拡張または進化できることを意味します。 Nuitのアーキテクチャは、よりモノリシックになることで、異なる道を歩んでいます。彼らのスタックは、解析、AI 推論、アクションを組み合わせた特殊な Web ブラウザ エージェントを中心に展開しています。つまり、Web ページを AI が消費する構造化データに深く解析し、重い AI タスクをクラウド処理に依存しています。 各エージェント内に軽量の Vision-Language-Action (VLA) モデルを埋め込むコーデックのアプローチは、完全にローカルで実行できることを意味します。これにより、指示を求めてクラウドに常にpingバックする必要がなく、遅延が短縮され、稼働時間と帯域幅への依存が回避されます。 Nuit のエージェントは、まず Web ページをセマンティック形式に変換し、次に LLM の頭脳を使用して何をすべきかを判断することでタスクを処理しますが、これは強化学習によって時間の経過とともに改善されます。このフローは Web 自動化には効果的ですが、クラウド側の AI 処理と事前定義されたページ構造に依存します。コーデックのローカルデバイスインテリジェンスは、意思決定がデータの近くで行われることを意味し、オーバーヘッドを削減し、予期しない変更に対してシステムをより安定させます(脆弱なスクリプトやDOMの仮定はありません)。 コーデックの演算子は、継続的な知覚-思考-行動のループに従います。マシン層は、システム層の最適化されたチャネルを介して環境(ライブアプリやロボットフィードなど)をインテリジェンス層にストリーミングし、AIに現在の状態の「目」を与えます。次に、エージェントの VLA モデルがビジュアルと命令を一緒に解釈してアクションを決定し、システム層はキーボード/マウス イベントまたはロボット制御を通じてアクションを実行します。この統合ループは、ライブイベントに適応することを意味します。UI がずれても、フローが中断されることはありません。 これらすべてをより簡単に例えると、コーデックのオペレーターは、仕事中の予期せぬ事態に適応する自給自足の従業員のようなものだと考えてください。Nuit のエージェントは、立ち止まって電話で上司に状況を説明し、指示を待つ必要がある従業員のようなものです。 技術的なウサギの穴にあまり踏み込むことなく、これは私がオペレーターへの主な賭けとしてコーデックを選んだ理由についての大まかなアイデアを与えるはずです。 はい、NuitはYC、スタックされたチーム、およびS層のgithubからの支援を受けています。Codec のアーキテクチャは水平スケーリングを念頭に置いて構築されているため、エージェント間の共有メモリや実行コンテキストをゼロにして、何千ものエージェントを並行してデプロイできます。Codec のチームも平均的な開発者ではありません。 彼らのVLAアーキテクチャは、スクリーンショットではなくピクセルを通して見るため、以前のエージェントモデルでは不可能だった多数のユースケースを開きます。 続けても構いませんが、それは今後の投稿のために取っておきます。

@anomaのテストネットに脱帽です! サイドクエストや日常のタスクで非常にスムーズで楽しい体験ができます。 新しいUIとUXの世界が出現しており、それはインテントベース⏳です

どこを見ればいいのか分かっていれば、動かすことができます。@RoboMove $CODEC

チャート👇の$MNT > 時価総額: $2.4B+ (+28% WoW) > 総取引量: $345M (+21% DoD) 銀行業務用のブロックチェーンを利用しています。 クレジット:@CoinMarketCap

2025年になっても、このような断片化が進み、プロジェクトが誇大広告を追いかけるためだけに鎖や層の間を行き来しているのを目にするのは信じられないことです。 🫳 Arbitrum から Berachain から Base から HyperEVM から [INSERT_NEXT_HYPED_CHAIN] インテント中心の世界を基盤に構築 @anoma上に構築