➥ Hvorfor er desentralisert robotikk i en fastlåst situasjon? Sentraliserte roboter er skjøre, begrenset av kontrollerte systemer. Desentralisert robotikk (DePAI) åpnet en vei fremover, men sliter fortsatt med eldre automatisering. @codecopenflow driver adaptive operatører som lar roboter se, resonnere og handle på tvers av miljøer. La oss dykke inn i Codec-verdenen på 30-tallet 🧵 — ►Hva er CodecFlow? Robotikk representerer en mulighet på over 40 billioner dollar, med mer enn halvparten av den globale arbeidsstyrken som kan automatiseres i dag. CodecFlow er utførelseslaget for AI-operatører og robotikk. Ved hjelp av VLA-modeller (Vision-Language-Action) kan agenter se, resonnere og handle på tvers av miljøer. Hvorfor det er viktig: ➤ Øyeblikkelig databehandling i skyen, peers eller lokalt ➤ Multi-OS-støtte fra moderne til eldre systemer ➤ Sikkerhet med isolasjon, kryptering og menneskelig tilsyn CodecFlow fungerer som utførelseslaget for å skalere inn i denne fremtiden, og representerer et system som fremmer robotikk for å erstatte utdatert automatisering. — ► Kodek vs eldre automatisering Eldre automatisering er avhengig av rigide skript og API-er som bryter med små endringer. Dette gjør systemene skjøre og vanskelige å skalere. CodecFlow tar en annen vei. Den tilpasser seg i sanntid med visjon og resonnement på tvers av programvare og robotikk, som skiller seg fra agenter som jobber basert på den forhåndsbestemte sløyfen. Fordeler: ➤ Tilpasser seg oppdateringer og feil ➤ Fungerer i moderne og eldre systemer ➤ Lærer og forbedrer seg over tid — ► CodecFlow-arkitektur CodecFlow kjører på tre lag som gjør automatisering tilpasningsdyktig, skalerbar og klar for robotikk. ❶ Maskiner – Øyeblikkelig databehandling i skyen, jevnaldrende eller lokalt, GPU-klar og koblet til robotmaskinvare. ❷ Systemer – Multi-OS-støtte fra moderne til eldre XP/DOS, med sanntidsstreaming og enhetlig input. ❸ Operatører – AI-arbeidere som ser, resonnerer og handler. De tilpasser seg feil, forbedres over tid og vil kunne omsettes på operatørmarkedsplassen. CodecFlow-robotikksyklus: Sensorer → maskinlag → VLA-modeller → operatører → aktuatorer CodecFlow standardiserer denne pipelinen, og fjerner manuelle ledninger slik at utviklere fokuserer på oppgaver mens plattformen administrerer utførelsen. ... ► Økosystem $CODEC driver CodecFlow-økosystemet og er nå tilgjengelig på @peaq MachineDEX og @solana. Økosystem: ➤ Operator Marketplace – byggherrer tjener, brukere distribuerer umiddelbart ➤ Compute Marketplace - bidragsytere deler GPU / CPU og tjener CODEC ➤ Token Utility - lavere avgifter, prioritert tilgang, ekstra belønninger ➤ On-Chain Integration – operatører styrer maskiner med telemetri og DID-er Det er verdt å merke seg at @peaq har integrert CODEC i deres DEX, Machinex, noe som utløser spekulasjoner om potensiell bredere integrasjon i Peaq-maskinøkosystemet. — ► Oppsummering Arbeidet har gått over fra manuell innsats til automatisering, men nesten 90 % er fortsatt avhengige av eldre systemer. Skript og rigide APIer bryter ofte med endringer, noe som hindrer skalerbarheten til robotikk. CodecFlow introduserer adaptive operatører for å forbedre automatisering innen robotikk, noe som muliggjør effektiv tilpasning og skalerbarhet. Nylig nevnte @unmoyai (Lead Dev of Codec) å vurdere partnerskap med ledende maskinvareprodusenter i Kina for avansert robotikk og komponenter med 1st SDK planlagt utgitt denne måneden. Ved å bruke Codec Frameworks kan maskinvareprodusenter samle inn data, integrere modeller og redusere tiden til markedet (6 måneder → 1 måned).

Tagget vennene mine som omformer fortellingen og løfter samtalen. > @HouseofChimera > @belizardd > @SherifDefi > @0xCheeezzyyyy > @Mars_DeFi > @90s_DeFi > @nlbkaifine > @Nick_Researcher > @YashasEdu > @Cryptotrissy > @thelearningpill > @cryptorinweb3 > @satyaXBT > @kenodnb > @Tanaka_L2 > @TimHaldorsson > @satyaXBT > @Haylesdefi > @Hercules_Defi > @DeRonin_ > @0xAndrewMoh > @0xDefiLeo > @Defi_Warhol > @CryptMoose_ > @TheDeFiPlug > @arndxt_xo > @CryptoShiro_ > @the_smart_ape

— Ansvarsfraskrivelse