Я провел последние недели, изучая @codecopenflow и его обширную документацию, так что позвольте мне объяснить это простым языком. Следующий прорыв в области ИИ — это не еще одна мощная языковая модель; это предоставление агентам глаз, рук и собственного рабочего стола (VLA). Именно это и строит Codec, и даже если рынок начинает осознавать это, еще не поздно👇 Несмотря на весь шум вокруг Gen-AI, большинство реальных рабочих процессов по-прежнему связаны жесткими скриптами и закодированными задачами. В момент, когда пиксель интерфейса изменяется, автоматизация ломается, и все, что не имеет API (наследственные настольные приложения, заводские роботы, игровые клиенты...) становится недоступным. Codec атакует эту слепую зону, предоставляя агентам собственные защищенные рабочие столы, видеопотоки и драйверы ввода, чтобы они могли видеть, принимать решения и действовать точно как человек, но без усталости и с возможностью программирования. Это настоящий изменяющий правила игры момент, который нужно понять. Что это откроет? Каждую повторяющуюся программную задачу, такую как те, что встречаются в офисной работе, SAP и ERP, где люди вручную копируют и вставляют числа, можно автоматизировать. Бот может наблюдать за экраном как человек, нажимать нужные кнопки и завершать задачу, пока вы наслаждаетесь кофе. Аппаратное обеспечение и робототехника Технология Vision Language Action (VLA) позволит управлять несколькими роботами одновременно и уточнять их взаимодействия, используя всего несколько минут данных. Роботы могут осознавать свое окружение и принимать соответствующие меры. (Смотрите видео: Как Codec решает эту задачу? Запуск задач на конфиденциальных данных Рентгеновские снимки, полицейские файлы или налоговые записи не могут храниться в интернете по соображениям конфиденциальности. Агент живет внутри заблокированной виртуальной машины, читает изображения, вводит результаты обратно и никогда не отправляет данные в облако. Операторы: примитив "приложение" Каждый автономный рабочий процесс, который вы создаете, будь то сверка счетов SAP, игры, робототехника и многое другое, упакован как Оператор. Операторы имеют свою собственную модель VLA, метаданные и разрешения, могут быть установлены одним щелчком мыши и (скоро) монетизированы на публичном рынке Codec, где сборы за использование возвращаются издателю. Обучение гибкое: запишите себя, выполняющего задачу, и позвольте Codec доработать на основе демонстраций, или перейдите к SDK для полного программного контроля. Fabric: агрегатор рынка GPU В центре находится Fabric, открытый планировщик Codec. Он эффективно распределяет рабочие нагрузки по AWS, GCP, локальным местам или любой децентрализованной GPU-сети, к которой он может получить доступ, при этом обеспечивая нулевую доверенность в сети и осведомленность о затратах. Это обеспечит: - Более дешевую вычислительную мощность за счет арбитража в реальном времени между облаками - Отсутствие единой точки отказа; если AWS выходит из строя, задания перемещаются в другой регион или к другому поставщику за считанные минуты. Fabric по сути превращает "моему AI-оператору нужна коробка" в "мой оператор всегда найдет нужную коробку, по правильной цене, под правильными правилами безопасности, автоматически." Насколько это может вырасти? AI-агенты: прогнозируется рост с 5,4 миллиарда долларов в 2024 году до 50,3 миллиарда долларов к 2030 году (CAGR 45,8 %). Автоматизация бизнес-процессов (RPA): 3,8 миллиарда долларов → 30,9 миллиарда долларов за тот же период (CAGR 43,9 %). Codec находится на пересечении с агентами, которые смотрят на пиксели, а не ждут аккуратных API. Для справки, гигант RPA только для наследственных систем UiPath стоит примерно 7 миллиардов долларов сегодня. Или слухи о @Figure_robot с оценкой после инвестиций в 40 миллиардов долларов. Тем временем, FDV $CODEC составляет около 13 миллионов долларов. Я позволю вам самим посчитать потенциал (и извините, я не мог дождаться, чтобы опубликовать это и загрузить сумки). У меня была возможность пообщаться с командой и задать несколько вопросов, они надежные строители с опытом работы в Hugging Face + Elixir Games и используют свой собственный капитал в качестве финансовой подушки (более года в казне). Есть еще много того, что я не охватил, например, игровые коллаборации, MCP&TEEs, команда добавляет ликвидность из своих собственных средств, дорожная карта и т.д., так как это сделает этот пост слишком длинным, но я определенно поделюсь успехами, достигнутыми командой. Coded 🥂

Если вы занимаетесь ИИ, переключитесь на робототехнику Модели VLA изменят все в том, как ИИ взаимодействует с реальным миром в реальном времени LLM отлично подходят для исторических данных (и ограниченных живых данных) VLA меняет все, используя зрение (видеопотоки, камеры, данные датчиков) для принятия решений в реальном времени и отправки команд на рабочий стол, игрового NPC или робота. Одно из следующих больших открытий для ИИ, и мы все еще находимся на очень ранней стадии @codecopenflow управляет инфраструктурой ИИ x Робототехника, позволяя пользователям быстро создавать виртуальные рабочие столы или среды для обучения роботов, чтобы обучить ваших ИИ-операторов перед их запуском в производство ИИ x Робототехника станет многотриллионной индустрией в течение нескольких лет. Я покупаю лопаты и кирки

Из тишины и теней пробуждается система. Обученная в изоляции. Созданная для восприятия, размышления и действия. Великое Открытие близко. Но прежде чем ворота откроются, Вознесенные могут войти раньше. Ранний доступ к CodecFlow теперь доступен:

Только что узнал, что у меня есть 9 приглашений для тестовой сети @anoma 👀 Комментируйте и ретвитните этот пост, я выберу 9 человек через 24 часа 🥂

OpenAI только что объявила, что ее Операторский Агент теперь может управлять целым компьютером для выполнения сложного набора задач с использованием моделей VLA в паре с моделями LLM Зрение Язык Действие Если бы только существовал крипто-проект, который уже мог бы это сделать... Изучите @codecopenflow В дополнение к управлению настольными ПК, Codec может управлять робототехникой и игровыми операторами Создайте виртуальную песочницу для обучения Оператора перед его запуском в реальном мире AI x Робототехника и автоматизация игр/настольных ПК/роботов станут следующим большим шагом в развитии ИИ, и моя цель - занять позицию на ранней стадии Закодировано закодировано

OpenAI только что подтвердил мою северную звезду тезис для ИИ, выпустив своего оператора-агента. Это не только был мой руководящий тезис для $CODEC, но и для всех других инвестиций в ИИ, которые я сделал, включая те, что были сделаны ранее в этом году во время мании ИИ. С Codec было много обсуждений относительно робототехники, и хотя этот вертикаль скоро будет иметь свою собственную нарратив, основная причина, по которой я был так оптимистичен по поводу Codec с первого дня, заключается в том, как его архитектура поддерживает операторов-агентов. Люди все еще недооценивают, сколько доли рынка на кону, создавая программное обеспечение, которое работает автономно, превосходя человеческих работников без необходимости в постоянных подсказках или контроле. Я видел много сравнений с $NUIT. Прежде всего, я хочу сказать, что я большой поклонник того, что строит Nuit, и желаю им только успеха. Если вы наберете "nuit" в моем телеграме, вы увидите, что в апреле я сказал, что если бы мне пришлось держать одну монету в течение нескольких месяцев, это была бы Nuit из-за моего операционного тезиса. Nuit был самым многообещающим операторским проектом на бумаге, но после обширного исследования я обнаружил, что их архитектура не имеет глубины, необходимой для оправдания крупной инвестиции или поддержки своей репутации. С учетом этого, я уже знал о архитектурных пробелах в существующих командах операторов-агентов и активно искал проект, который бы их устранял. Вскоре после этого появился Codec (благодаря @0xdetweiler, который настаивал, чтобы я глубже изучил их), и вот в чем разница между двумя: $CODEC против $NUIT Архитектура Codec построена на трех уровнях: Машина, Система и Интеллект, которые разделяют инфраструктуру, интерфейс окружения и ИИ-логику. Каждый оператор-агент в Codec работает в своем собственном изолированном виртуальном машине или контейнере, что позволяет достичь почти нативной производительности и изоляции ошибок. Этот многослойный дизайн означает, что компоненты могут масштабироваться или развиваться независимо, не нарушая систему. Архитектура Nuit идет другим путем, будучи более монолитной. Их стек вращается вокруг специализированного веб-браузерного агента, который сочетает парсинг, ИИ-рассуждение и действия. Это означает, что они глубоко парсят веб-страницы в структурированные данные для потребления ИИ и полагаются на облачную обработку для тяжелых задач ИИ. Подход Codec к внедрению легкой модели Vision-Language-Action (VLA) в каждом агенте означает, что она может работать полностью локально. Это не требует постоянного обращения к облаку за инструкциями, что сокращает задержку и избегает зависимости от времени работы и пропускной способности. Агент Nuit обрабатывает задачи, сначала преобразуя веб-страницы в семантический формат, а затем используя мозг LLM, чтобы понять, что делать, что со временем улучшается с помощью обучения с подкреплением. Хотя это эффективно для веб-автоматизации, этот поток зависит от тяжелой облачной обработки ИИ и предопределенных структур страниц. Локальный интеллект устройства Codec означает, что решения принимаются ближе к данным, что снижает накладные расходы и делает систему более стабильной к неожиданным изменениям (без хрупких скриптов или предположений о DOM). Операторы Codec следуют непрерывному циклу восприятия–мышления–действия. Машинный уровень передает окружение (например, живое приложение или поток робота) на уровень интеллекта через оптимизированные каналы уровня системы, давая ИИ "глаза" на текущее состояние. Модель VLA агента затем интерпретирует визуальные данные и инструкции вместе, чтобы решить, какое действие предпринять, которое уровень системы выполняет через события клавиатуры/мыши или управление роботом. Этот интегрированный цикл означает, что он адаптируется к живым событиям, даже если интерфейс пользователя меняется, вы не нарушите поток. Чтобы объяснить все это более простым аналогом, подумайте о операторах Codec как о самодостаточном сотруднике, который адаптируется к неожиданностям на работе. Агент Nuit похож на сотрудника, которому нужно остановиться, описать ситуацию супервайзеру по телефону и ждать инструкций. Не углубляясь слишком сильно в технические детали, это должно дать вам общее представление о том, почему я выбрал Codec как свою основную ставку на операторов. Да, Nuit имеет поддержку от YC, сильную команду и уровень S на github. Хотя архитектура Codec была построена с учетом горизонтального масштабирования, что означает, что вы можете развернуть тысячи агентов параллельно без общей памяти или контекста выполнения между агентами. Команда Codec тоже не средние разработчики. Их архитектура VLA открывает множество вариантов использования, которые были невозможны с предыдущими моделями агентов из-за способности видеть через пиксели, а не скриншоты. Я мог бы продолжать, но оставлю это для будущих постов.

Снятие шляпы перед тестовой сетью @anoma! Это супер плавный и увлекательный опыт с побочными квестами и ежедневными задачами. Новый мир UI и UX появляется, и он основан на намерениях ⏳

Если вы знаете, где искать, вы можете заставить его двигаться. @RoboMove $CODEC

$MNT на графиках 👇 > Рыночная капитализация: $2,4B+ (+28% WoW) > Общий объем торгов: $345 млн (+21% DoD) Работает на блокчейне для банковского дела. Кредиты: @CoinMarketCap

Невероятно, что в 2025 году мы все еще наблюдаем такую фрагментацию и проекты, которые прыгают между цепями и уровнями, просто чтобы погнаться за хайпом. 🫳 Arbitrum на Berachain на Base на HyperEVM на [INSERT_NEXT_HYPED_CHAIN] Просто стройте в мире, ориентированном на намерения Стройте на @anoma