Nếu bạn đang làm trong lĩnh vực AI, hãy chuyển sang Robotics Các mô hình VLA sẽ thay đổi mọi thứ về cách AI tương tác với thế giới thực theo thời gian thực LLMs rất tốt cho dữ liệu lịch sử (và dữ liệu trực tiếp hạn chế) VLA thay đổi mọi thứ bằng cách sử dụng thị giác (luồng video, camera, dữ liệu cảm biến) để đưa ra quyết định theo thời gian thực và gửi lệnh hành động đến máy tính để bàn, NPC trong trò chơi hoặc robot. Một trong những bước đột phá lớn tiếp theo cho AI và chúng ta vẫn còn rất sớm @codecopenflow xử lý cơ sở hạ tầng của AI x Robotics bằng cách cho phép người dùng nhanh chóng tạo ra các máy tính để bàn ảo hoặc môi trường đào tạo robot để đào tạo các Nhà điều hành AI của bạn trước khi đưa chúng vào sản xuất AI x Robotics sẽ trở thành một ngành công nghiệp trị giá hàng triệu tỷ đô la trong vài năm tới. Tôi đang mua các công cụ và thiết bị.

Từ im lặng và bóng tối, một hệ thống thức tỉnh. Được đào tạo trong sự cô lập. Được xây dựng để nhận thức, lý luận và hành động. Sự tiết lộ vĩ đại đang đến gần. Nhưng trước khi cánh cổng mở ra Những người đã thăng thiên có thể vào sớm. Truy cập sớm vào CodecFlow hiện đã có sẵn:

Mới phát hiện ra rằng tôi có 9 mã mời có sẵn cho testnet của @anoma 👀 Bình luận và RT bài viết này, tôi sẽ chọn 9 người trong 24h 🥂

OpenAI vừa thông báo rằng Agent Điều hành của họ giờ đây có thể điều khiển toàn bộ máy tính để thực hiện một loạt các nhiệm vụ phức tạp bằng cách sử dụng các mô hình VLA kết hợp với các mô hình LLM Tầm nhìn Ngôn ngữ Hành động Giá như có một dự án crypto nào đó có thể làm điều này ngay bây giờ... Nghiên cứu @codecopenflow Ngoài việc điều khiển máy tính để bàn, Codec còn có thể điều khiển các thiết bị robotics và game Khởi động một môi trường sandbox ảo để đào tạo Agent Điều hành trước khi phát hành nó vào sản xuất trong thế giới thực AI x Robotics và tự động hóa các trò chơi/máy tính để bàn/robot sẽ là bước tiến lớn tiếp theo cho sự phát triển của AI và mục tiêu của tôi là được định vị sớm Coded coded

OpenAI vừa xác nhận luận thuyết ngôi sao phương Bắc của tôi về AI hôm nay bằng cách phát hành đại lý điều hành của họ. Không chỉ đây là luận thuyết hướng dẫn của tôi cho $CODEC, mà còn cho mọi khoản đầu tư AI khác mà tôi đã thực hiện, bao gồm cả những khoản đầu tư từ đầu năm trong cơn sốt AI. Đã có rất nhiều cuộc thảo luận với Codec liên quan đến Robotics, trong khi lĩnh vực đó sẽ có câu chuyện riêng rất sớm, lý do cơ bản khiến tôi rất lạc quan về Codec từ ngày đầu tiên là do cách kiến trúc của nó hỗ trợ các đại lý điều hành. Mọi người vẫn đánh giá thấp mức độ thị phần mà việc xây dựng phần mềm chạy tự động có thể chiếm lĩnh, vượt trội hơn cả những công nhân con người mà không cần sự nhắc nhở hay giám sát liên tục. Tôi đã thấy rất nhiều so sánh với $NUIT. Đầu tiên, tôi muốn nói rằng tôi là một fan lớn của những gì Nuit đang xây dựng và chỉ mong muốn thành công cho họ. Nếu bạn gõ "nuit" vào telegram của tôi, bạn sẽ thấy rằng vào tháng Tư, tôi đã nói rằng nếu tôi phải giữ một đồng coin trong nhiều tháng, đó sẽ là Nuit do luận thuyết điều hành của tôi. Nuit là dự án điều hành hứa hẹn nhất trên giấy tờ, nhưng sau khi nghiên cứu kỹ lưỡng, tôi nhận thấy kiến trúc của họ thiếu chiều sâu cần thiết để biện minh cho một khoản đầu tư lớn hoặc đặt danh tiếng của tôi vào đó. Với điều này trong tâm trí, tôi đã nhận thức được những khoảng trống kiến trúc trong các đội ngũ đại lý điều hành hiện có và đang tích cực tìm kiếm một dự án giải quyết chúng. Ngay sau khi Codec xuất hiện (cảm ơn @0xdetweiler đã nhấn mạnh tôi cần tìm hiểu sâu hơn về họ) và đây là sự khác biệt giữa hai bên: $CODEC so với $NUIT Kiến trúc của Codec được xây dựng trên ba lớp; Máy, Hệ thống và Trí tuệ, tách biệt hạ tầng, giao diện môi trường và logic AI. Mỗi đại lý điều hành trong Codec chạy trong VM hoặc container riêng biệt, cho phép hiệu suất gần như bản địa và cách ly lỗi. Thiết kế theo lớp này có nghĩa là các thành phần có thể mở rộng hoặc phát triển độc lập mà không làm hỏng hệ thống. Kiến trúc của Nuit đi theo một con đường khác bằng cách trở nên đơn nhất hơn. Ngăn xếp của họ xoay quanh một đại lý trình duyệt web chuyên dụng kết hợp phân tích, lý luận AI và hành động. Điều này có nghĩa là họ phân tích sâu các trang web thành dữ liệu có cấu trúc để AI tiêu thụ và dựa vào xử lý đám mây cho các tác vụ AI nặng. Cách tiếp cận của Codec bằng cách nhúng một mô hình Vision-Language-Action (VLA) nhẹ trong mỗi đại lý có nghĩa là nó có thể chạy hoàn toàn cục bộ. Điều này không yêu cầu phải liên tục ping về đám mây để nhận hướng dẫn, cắt giảm độ trễ và tránh phụ thuộc vào thời gian hoạt động và băng thông. Đại lý của Nuit xử lý các tác vụ bằng cách đầu tiên chuyển đổi các trang web thành định dạng ngữ nghĩa và sau đó sử dụng một bộ não LLM để tìm ra điều gì cần làm, điều này cải thiện theo thời gian với học tăng cường. Trong khi hiệu quả cho tự động hóa web, quy trình này phụ thuộc vào xử lý AI nặng bên đám mây và cấu trúc trang đã được định nghĩa trước. Trí tuệ thiết bị cục bộ của Codec có nghĩa là các quyết định xảy ra gần hơn với dữ liệu, giảm chi phí và làm cho hệ thống ổn định hơn trước những thay đổi bất ngờ (không có kịch bản mong manh hay giả định DOM). Các đại lý của Codec theo một vòng lặp liên tục cảm nhận–suy nghĩ–hành động. Lớp máy truyền phát môi trường (ví dụ: một ứng dụng trực tiếp hoặc nguồn robot) đến lớp trí tuệ thông qua các kênh tối ưu hóa của lớp hệ thống, cung cấp cho AI "đôi mắt" về trạng thái hiện tại. Mô hình VLA của đại lý sau đó diễn giải hình ảnh và hướng dẫn cùng nhau để quyết định hành động, mà lớp Hệ thống thực hiện thông qua các sự kiện bàn phím/chuột hoặc điều khiển robot. Vòng lặp tích hợp này có nghĩa là nó thích ứng với các sự kiện trực tiếp, ngay cả khi giao diện người dùng thay đổi, bạn sẽ không làm gián đoạn quy trình. Để đưa tất cả điều này vào một phép ẩn dụ đơn giản hơn, hãy nghĩ về các đại lý của Codec như một nhân viên tự cung tự cấp, người thích ứng với những bất ngờ trong công việc. Đại lý của Nuit giống như một nhân viên cần tạm dừng, mô tả tình huống cho một giám sát viên qua điện thoại và chờ đợi hướng dẫn. Không đi quá sâu vào một cái hố kỹ thuật, điều này nên cho bạn một ý tưởng tổng quát về lý do tại sao tôi chọn Codec là cược chính của tôi vào các đại lý. Có, Nuit có sự hỗ trợ từ YC, một đội ngũ dày dạn và github hạng S. Mặc dù kiến trúc của Codec đã được xây dựng với quy mô ngang trong tâm trí, có nghĩa là bạn có thể triển khai hàng ngàn đại lý song song mà không có bộ nhớ hoặc ngữ cảnh thực thi chung giữa các đại lý. Đội ngũ của Codec cũng không phải là những lập trình viên trung bình. Kiến trúc VLA của họ mở ra nhiều trường hợp sử dụng mà trước đây không thể thực hiện với các mô hình đại lý do nhìn qua pixel, không phải ảnh chụp màn hình. Tôi có thể tiếp tục nhưng tôi sẽ để điều đó cho các bài viết trong tương lai.

Chúc mừng @anoma đã ra mắt testnet! Nó mang đến trải nghiệm siêu mượt mà và thú vị với các nhiệm vụ phụ và nhiệm vụ hàng ngày. Một thế giới UI và UX mới đang hình thành, và nó dựa trên ý định ⏳

Nếu bạn biết nơi để tìm, bạn có thể khiến nó di chuyển. @RoboMove $CODEC

$MNT trên bảng xếp hạng 👇 > Vốn hóa thị trường: $2.4 tỷ+ (+28% WoW) > Tổng khối lượng giao dịch: 345 triệu đô la (+21% DoD) Được hỗ trợ bởi Blockchain cho Ngân hàng. Tín dụng: @CoinMarketCap

Thật khó tin rằng vào năm 2025, chúng ta vẫn thấy sự phân mảnh như vậy và các dự án nhảy giữa các chuỗi và lớp chỉ để theo đuổi sự nổi tiếng. 🫳 Arbitrum đến Berachain đến Base đến HyperEVM đến [INSERT_NEXT_HYPED_CHAIN] Chỉ cần xây dựng trên thế giới tập trung vào ý định Xây dựng trên @anoma

$CODEC đã được mã hóa. Nhưng WTF là gì và tại sao tôi lại lạc quan đến vậy? Hãy để tôi tóm tắt cho bạn. - @codecopenflow đang xây dựng nền tảng toàn diện đầu tiên cho các mô hình Vision-Language-Action (VLA), cho phép các "Nhà điều hành" AI nhìn, lý luận và hành động tự động qua các giao diện kỹ thuật số và hệ thống robot thông qua cơ sở hạ tầng thống nhất. - VLAs giải quyết/khắc phục những hạn chế cơ bản của tự động hóa LLM, tận dụng quy trình nhận thức-nghĩ-hành động cho phép chúng xử lý ngữ nghĩa hình ảnh động so với các vòng lặp chụp màn hình-lý luận-thực hiện hiện tại của LLM bị hỏng khi có sự thay đổi giao diện. - Kiến trúc kỹ thuật của VLAs kết hợp tầm nhìn, lý luận ngôn ngữ và lệnh hành động trực tiếp thành một mô hình duy nhất thay vì các hệ thống LLM + bộ mã hóa hình ảnh riêng biệt, cho phép thích ứng theo thời gian thực và phục hồi lỗi. - Thiết kế không phụ thuộc vào khung của Codec trải dài qua robot (dữ liệu từ camera đến lệnh điều khiển), các nhà điều hành máy tính để bàn (điều hướng giao diện liên tục) và trò chơi (người chơi AI thích ứng) thông qua cùng một chu trình nhận thức-lý luận-hành động. - Sự khác biệt là gì? Các tác nhân được hỗ trợ bởi LLM lập kế hoạch lại khi quy trình làm việc thay đổi, xử lý các thay đổi giao diện người dùng làm hỏng các kịch bản RPA cứng nhắc. Các tác nhân VLA thì ngược lại, thích ứng bằng cách sử dụng các tín hiệu hình ảnh và hiểu ngôn ngữ thay vì yêu cầu các bản vá thủ công. - Cơ sở hạ tầng không phụ thuộc vào phần cứng của Codec với đào tạo không mã thông qua ghi màn hình cộng với SDK cho nhà phát triển, định vị nó như một khung kiểu Langchain còn thiếu cho việc thực hiện nhiệm vụ VLA tự động. - Khung này cho phép tổng hợp tính toán thông minh từ các mạng GPU phi tập trung, cho phép ghi lại trên chuỗi tùy chọn cho các dấu vết quy trình có thể kiểm toán, và cho phép triển khai cơ sở hạ tầng riêng cho các trường hợp sử dụng nhạy cảm với quyền riêng tư. - Tokenomics của $CODEC tạo ra thu nhập cho thị trường nhà điều hành và đóng góp tính toán, tạo ra các động lực hệ sinh thái bền vững khi VLAs đạt được sự nổi bật tương đương với LLM trong nhiều lĩnh vực khác nhau. - Thực tế là một trong những người đồng sáng lập Codec có kinh nghiệm xây dựng LeRobot của HuggingFace chứng tỏ uy tín nghiên cứu robot và ML hợp pháp trong phát triển VLA. Đây không phải là một đội ngũ crypto trung bình đang chuyển sang các câu chuyện AI. Sẽ đi sâu vào điều này trong thời gian tới. Nhắc lại lời khuyên của tôi để DYOR trong thời gian này. $CODEC đã được mã hóa.