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 🥂