最近私が慣れているプロジェクトの1つは、このコーデックです。 当時は7Mくらいで、最高点のATHも2倍速く、VLAとロボットトラックについては楽観的な見方が続きました。 少し前に、Googleはヒューマノイドロボット(Apollo)であり、シリーズAで$403M以上を調達し、評価額が1.5BのGoogle DeepMindのVLAモデルを輸入したWeb2スタートアップであるApptronikとの提携を発表し、市場がこのテクノロジーに対して非常に楽観的であることを直接証明しています。 もう少し上を見ると、物流自動化ロボットを専門とするSymboticのような企業は、VLAモデルを使用していませんが、時価総額は$30Bであり、ロボット+オートメーショントラック全体が次の市場のブレークポイントになるはずです。 コーデックは VLA モデル プラットフォームそのものであり、インテリジェント エージェント全体の「頭脳の中核」であり、このトラックを実行している Web3 上の数少ないプラットフォームの 1 つです。
0xFunky
0xFunky7月13日 20:47
PUMPのパブリックセールが終わって、もともと私もBybitで大量に、チェーンの1/2だけだった、結局、チェーンだけが成功し、幸いにも事前にヘッジはなかった... 最近、AIコミュニティではVLA(Vision-Language-Action)について多くの議論が交わされています 特に、チェーン上でVLA関連のプロジェクトをやっている人はいないか調べに行ったのですが、このCodecFlow@Codecopenflowプロジェクトを見て少し購入しました。 == CodecFlowは何をしているのか == AIが「話す」だけでなく「行う」ことを可能にするモデルアーキテクチャであるVLAの簡単な紹介。 従来のLLM(GPTなど)は、言語を理解して提案することしかできませんが、ハンズオン、画面のクリック、オブジェクトのつかみ合いはできません。 VLA モデルは、次の 3 つの機能を統合していることを意味します。 1. ビジョン:画像、スクリーンショット、カメラ入力、またはセンサーデータを理解する 2.言語:人間の自然言語の指示を理解する 3. アクション: マウスのクリック、キーボード入力、ロボットアームの制御などの実行可能コマンドを生成します CodecFlowはチェーン上でVLAを行っており、すべてのプロセスをチェーンにアップロードすることもでき、監査、検証、および決済できます。 簡単に言えば、「AIボット」のインフラです。 == なぜこのアイテムに特別な注意を払っているのですか? == 彼らの開発者は、VLAスペースで最もホットなオープンソースプロジェクトであるLeRobotのコアコントリビューターであることがわかりました。 LeRobotは、SmolVLAなどのラップトップで実行できる軽量VLAを含む、オープンソースの世界でVLAモデルを構築するためのトップベースです。 これは、このチームがVlAアーキテクチャとロボットを本当に理解していることを意味します。 彼らも構築を続けており、通貨の価格も着実に上昇しているのがわかります、私はVLAトラックについて非常に楽観的であり、全体的な傾向から、VLAとロボットは確かに市場の未来です。 • Web2の巨人(Google、Meta、Tesla)は、現在、VLAとボットのトレーニングに全力で取り組んでいます。 • Web3プロジェクトは、タスクを実行できるVLAアプリケーションが不足している • VLAは、DePIN、Web Automation、オンチェーンAIエージェントの実行などのシナリオで大きな役割を果たす機会があります。 CA:69LjZUUzxj3Cb3Fxeo1X4QpYEQTboApkhXTysPpbpump 常にDYOR。
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