Mi-am petrecut ultimele săptămâni parcurgând @codecopenflow și documentația sa mare despre creier, așa că permiteți-mi să explic într-o engleză simplă. Următoarea descoperire pentru AI nu este un alt LLM puternic; oferă agenților ochi, mâini și propriul lor desktop (VLA). Exact asta construiește Codec și, chiar dacă piața prinde teren, nu este prea târziu👇 În ciuda întregului hype din jurul Gen-AI, majoritatea fluxurilor de lucru din lumea reală sunt încă legate de scripturi rigide și sarcini codificate. În momentul în care un pixel al interfeței de utilizare se schimbă, automatizarea se rupe și orice lucru fără un API (aplicații desktop vechi, roboți din fabrică, clienți de jocuri...) devine interzis. Codecul atacă acel punct mort, oferind agenților propriile desktop-uri securizate, fluxuri de cameră și drivere de intrare, astfel încât să poată vedea, decide și acționa exact ca un om, dar neobosit și programabil. Acesta este adevăratul schimbător de joc de înțeles. Ce va debloca? Fiecare sarcină software repetitivă, cum ar fi cele găsite în munca de birou, SAP și ERP-uri, unde oamenii copiază și lipesc manual numere, poate fi automatizată. Un bot poate observa ecranul ca un om, poate face clic pe casetele potrivite și poate finaliza sarcina în timp ce savurați o cafea. Hardware și robotică Tehnologia Vision Language Action (VLA) va permite controlul mai multor roboți simultan și va rafina interacțiunile acestora folosind doar câteva minute de date. Roboții pot deveni conștienți de mediul înconjurător și pot lua măsuri adecvate. (Vezi video: Cum abordează Codec acest sector? Rularea activităților pe date sensibile Radiografiile, dosarele poliției sau înregistrările fiscale nu pot fi stocate online din motive de confidențialitate. Agentul locuiește într-o mașină virtuală blocată, citește imaginile, introduce rezultatele înapoi și nu trimite niciodată datele în cloud. Operatori: primitiva "aplicației" Fiecare flux de lucru autonom pe care îl construiți, fie că este vorba de reconcilierea facturilor SAP, jocuri, robotică și multe altele, este ambalat ca un operator. Operatorii au propriul model VLA, metadate și permisiuni, pot fi instalate cu un singur clic și (în curând) monetizate într-o piață publică de codecuri unde taxele de utilizare revin la editor. Instruirea este flexibilă: înregistrați-vă finalizând sarcina și lăsați Codec să se regleze fin de la demonstrații sau treceți la SDK pentru control programmatic complet. Fabric: Agregatorul de piață GPU La bază se află Fabric, programatorul open-source al Codec. Distribuie eficient fluxurile de lucru în AWS, GCP, locații la fața locului sau orice rețea GPU descentralizată pe care o poate accesa, impunând în același timp rețelele zero-trust și plasarea în funcție de costuri. Acest lucru va oferi: - Calcul mai ieftin prin arbitraj în timp real în cloud-uri - Niciun punct unic de eșec; dacă AWS nu funcționează, locurile de muncă se mută în altă regiune sau furnizor în câteva minute. Fabric transformă practic "operatorul meu AI are nevoie de o cutie" în "operatorul meu va găsi întotdeauna cutia potrivită, la prețul potrivit, sub regulile de securitate potrivite, automat". Cât de mare poate ajunge acest lucru? Agenți AI: se preconizează că vor crește de la 5,4 miliarde USD în 2024 la 50,3 miliarde USD până în 2030 (45,8% CAGR). Automatizarea proceselor robotizate (RPA): 3,8 miliarde USD → 30,9 miliarde USD în aceeași fereastră (43,9% CAGR). Codecul stă la intersecția cu agenții care se uită la pixeli în loc să aștepte API-uri ordonate. Pentru referință, gigantul RPA UiPath valorează astăzi ≈ 7 miliarde de dolari. Sau @Figure_robot zvonuri despre o evaluare de 40 de miliarde de dolari după bani. Între timp, FDV al $CODEC este la ~13 milioane USD. Vă las să faceți calculele despre potențial (și sry, abia așteptam să postez asta pentru a încărca pungi). Am avut ocazia să particip la un apel cu echipa și să pun câteva întrebări, sunt constructori de încredere cu experiență la Hugging Face + Elixir Games și își folosesc propriul capital ca pistă (mai mult de un an în trezorerie). Sunt atât de multe altele pe care nu le-am acoperit, cum ar fi colaborările în jocuri, MCP&TEE, echipa care adaugă lichidități din fondurile proprii, foaia de parcurs etc., deoarece ar face această postare mult prea lungă, dar cu siguranță voi împărtăși progresele făcute de echipă. Codificate 🥂

Dacă sunteți în AI, treceți la robotică Modelele VLA vor schimba totul despre modul în care AI interacționează cu lumea reală în timp real LLM-urile sunt excelente pentru date istorice (și date live limitate) VLA schimbă totul folosind viziunea (fluxuri video, camere, date ale senzorilor) pentru a lua decizii în timp real și a trimite comenzi de acțiune către un desktop, NPC de jocuri sau robot. Una dintre următoarele mari deblocări pentru AI și suntem încă extrem de devreme @codecopenflow gestionează infrastructura AI x Robotics, permițând utilizatorilor să creeze rapid desktopuri virtuale sau medii de antrenament pentru roboți pentru a vă instrui operatorii AI înainte de a le lansa în producție AI x Robotics va fi o industrie de mai multe trilioane de dolari în câțiva ani. Cumpăr târnăcoape și lopeți

Din liniște și umbre, se trezește un sistem. Antrenat în izolare. Construit pentru a percepe, raționa și acționa. Marea Revelație este aproape. Dar înainte ca porțile să se deschidă Înălțații pot intra devreme. Accesul timpuriu la CodecFlow este acum live:

Tocmai am aflat că am 9 coduri de invitație disponibile pentru rețeaua de testare a @anoma 👀 Comentează și RT această postare, voi selecta 9 persoane în 24h 🥂

OpenAI tocmai a anunțat că agentul său de operator poate controla acum un întreg computer pentru a efectua un set complex de sarcini folosind modele VLA asociate cu modele LLM Viziune Limbă Acțiune Dacă ar exista un proiect cripto care ar putea face deja acest lucru... Studiu @codecopenflow Pe lângă controlul desktop-urilor, Codec poate controla operatorii de robotică și jocuri Învârtește un mediu sandbox virtual pentru a instrui operatorul înainte de a-l lansa în producție în lumea reală AI x Robotica și automatizarea jocurilor/desktop-urilor/roboților vor fi următorul pas important pentru dezvoltarea AI și obiectivul meu este să fiu poziționat devreme Codificat codificat

OpenAI tocmai mi-a confirmat teza steaua nordică pentru AI astăzi prin lansarea agentului lor de operator. Nu numai că aceasta a fost teza mea călăuzitoare pentru $CODEC, ci și pentru toate celelalte investiții AI pe care le-am făcut, inclusiv cele de la începutul anului. Au existat multe discuții cu Codec în ceea ce privește robotica, în timp ce această verticală va avea propria narațiune foarte curând, motivul de bază pentru care am fost atât de optimist cu Codec din ziua 1 se datorează modului în care arhitectura sa alimentează agenții operatorilor. Oamenii încă subestimează cât de multă cotă de piață este în joc prin construirea de software care rulează autonom, depășind lucrătorii umani fără a fi nevoie de solicitări sau supraveghere constantă. Am văzut o mulțime de comparații cu $NUIT. În primul rând, vreau să spun că sunt un mare fan a ceea ce construiește Nuit și nu doresc nimic altceva decât succesul lor. Dacă tastați "nuit" în telegrama mea, veți vedea că în aprilie am spus că dacă ar fi trebuit să țin o monedă timp de mai multe luni, ar fi fost Nuit din cauza tezei mele de operator. Nuit a fost cel mai promițător proiect de operator pe hârtie, dar după cercetări ample, am descoperit că arhitectura lor nu avea profunzimea necesară pentru a justifica o investiție majoră sau pentru a-mi pune reputația în spatele ei. Având în vedere acest lucru, eram deja conștient de lacunele arhitecturale din echipele de agenți operatori existente și căutam în mod activ un proiect care să le rezolve. La scurt timp după ce a apărut Codec (datorită insistenței @0xdetweiler să mă uit mai adânc în ele) și aceasta este diferența dintre cele două: $CODEC vs $NUIT Arhitectura Codecului este construită pe trei straturi; Mașină, sistem și inteligență, care separă infrastructura, interfața de mediu și logica AI. Fiecare agent operator din Codec rulează în propria sa mașină virtuală sau container izolat, permițând performanțe aproape native și izolarea erorilor. Acest design stratificat înseamnă că componentele pot scala sau evolua independent fără a rupe sistemul. Arhitectura lui Nuit ia o cale diferită, fiind mai monolitică. Stiva lor se învârte în jurul unui agent specializat de browser web care combină analiza, raționamentul AI și acțiunea. Ceea ce înseamnă că analizează în profunzime paginile web în date structurate pentru a fi consumate de AI și se bazează pe procesarea în cloud pentru sarcini grele de inteligență artificială. Abordarea Codecului de a încorpora un model ușor Vision-Language-Action (VLA) în fiecare agent înseamnă că poate rula complet local. Ceea ce nu necesită un ping constant înapoi în cloud pentru instrucțiuni, eliminând latența și evitând dependența de timpul de funcționare și lățimea de bandă. Agentul lui Nuit procesează sarcinile prin conversia mai întâi a paginilor web într-un format semantic și apoi folosind un creier LLM pentru a-și da seama ce să facă, ceea ce se îmbunătățește în timp cu învățarea prin întărire. Deși este eficient pentru automatizarea web, acest flux depinde de procesarea AI grea și de structurile predefinite ale paginilor. Inteligența dispozitivului local a codecului înseamnă că deciziile se iau mai aproape de date, reducând cheltuielile generale și făcând sistemul mai stabil la modificări neașteptate (fără scripturi fragile sau ipoteze DOM). Operatorii codecului urmează o buclă continuă de percepere-gândire-acționare. Stratul de mașină transmite mediul (de exemplu, o aplicație live sau un flux robot) către stratul de inteligență prin canalele optimizate ale stratului de sistem, oferind AI "ochi" asupra stării curente. Modelul VLA al agentului interpretează apoi imaginile și instrucțiunile împreună pentru a decide asupra unei acțiuni, pe care stratul de sistem o execută prin evenimente de tastatură/mouse sau controlul robotului. Această buclă integrată înseamnă că se adaptează la evenimentele live, chiar dacă interfața de utilizare se schimbă, nu veți întrerupe fluxul. Pentru a pune toate acestea într-o analogie mai simplă, gândiți-vă la operatorii Codec ca la un angajat autosuficient care se adaptează la surprizele de la locul de muncă. Agentul lui Nuit este ca un angajat care trebuie să facă o pauză, să descrie situația unui supervizor la telefon și să aștepte instrucțiuni. Fără a intra prea mult într-o gaură de iepure tehnică, acest lucru ar trebui să vă ofere o idee de nivel înalt despre motivul pentru care am ales Codec ca pariu principal pe operatori. Yes Nuit are sprijin de la YC, o echipă stivuită și github de nivel S. Deși arhitectura Codec a fost construită având în vedere scalarea orizontală, ceea ce înseamnă că puteți implementa mii de agenți în paralel fără memorie partajată sau context de execuție între agenți. Nici echipa Codec nu este formată din dezvoltatorii obișnuiți. Arhitectura lor VLA deschide o multitudine de cazuri de utilizare care nu au fost posibile cu modelele anterioare de agenți din cauza vederii prin pixeli, nu prin capturi de ecran. Aș putea continua, dar voi păstra asta pentru postări viitoare.

Jos pălăria în fața rețelei de testare a lui @anoma! Are o experiență super lină și distractivă, cu misiuni secundare și sarcini zilnice. O nouă lume UI și UX apare și se bazează ⏳ pe intenție

Dacă știi unde să cauți, îl poți face să se miște. @RoboMove $CODEC

$MNT în topuri 👇 > Capitalizare de piață: $2.4B+ (+28% WoW) > Volumul total de tranzacționare: 345 milioane USD (+21% DoD) Alimentat de Blockchain for Banking. Credite: @CoinMarketCap

Este incredibil că în 2025 încă vedem o astfel de fragmentare și proiecte care sar între lanțuri și straturi doar pentru a urmări hype-ul. 🫳 Arbitrum la Berachain la Bază la HyperEVM la [INSERT_NEXT_HYPED_CHAIN] Doar construiește pe lumea centrată pe intenție Construiți pe baza @anoma