Spadki na rynku byka są przeznaczone do kupowania, szczególnie w projektach z dużymi katalizatorami. Wszyscy wiemy, że AI jest narracją tego cyklu, rozpoczętą przez ai16z i Virtuals w zeszłym roku. Moje zakłady są takie, że rynek skupi się na bardziej złożonych i zaawansowanych technologiach, takich jak VLAs, i pozwól, że ci powiem dlaczego. LLM (Duże Modele Językowe) głównie czytają i piszą tekst: są świetne w wyjaśnianiu, planowaniu i generowaniu instrukcji, ale same w sobie nie kontrolują silników ani nie wchodzą w interakcje ze światem fizycznym (jak mogłeś doświadczyć z chatgpt). VLAs (Modele Akcji Językowej Wizji) różnią się od LLM, ponieważ są multimodalnymi systemami, które patrzą na rzeczy (wizja), rozumieją instrukcje (język) i bezpośrednio produkują działania. To jak powiedzenie robotowi, aby podniósł czerwony kubek, a następnie poruszenie jego ramieniem, aby to zrobić. VLAs są trenowane na przykładach, które łączą obrazy/wideo + instrukcje + rzeczywiste ślady działań (jak robot faktycznie się poruszał), i muszą działać szybko i bezpiecznie w czasie rzeczywistym. LLM z kolei są trenowane na ogromnych zbiorach tekstów i koncentrują się na rozumowaniu i zadaniach językowych. TL;DR LLM myślą i mówią, podczas gdy VLAs widzą, rozumują i działają. Jak widać, VLAs są istotnym dodatkiem do LLM i znacząco umożliwią innowacje 0 do 1 w całej gospodarce, którą będą robotyka. Większość funduszy inwestycyjnych przeznacza dużą część swoich inwestycji na ten sektor, postrzegany jako następna logiczna ewolucja w branży AI. Już wcześniej opublikowałem post na temat obecnego lidera na rynku kryptowalut, @codecopenflow, który nie pozyskał kapitału (uczciwe uruchomienie), a mimo to dostarcza nowoczesne produkty i obecnie ma wartość FDV na poziomie 23 milionów dolarów. Dla informacji, inni konkurenci kryptowalutowi pozyskali 20 milionów dolarów ( @openmind_agi) przy tym, co prawdopodobnie jest wartością FDV od 200 do 300 milionów dolarów, podczas gdy żaden produkt ani społeczność nie zostały jeszcze zbudowane i dostarczone. Co sprawia, że Codec jest wiodącym projektem w tym sektorze, to fakt, że zajmują się kluczowym wąskim gardłem w robotyce i AI, którym jest trudność w interakcji wszystkich narzędzi AI. Pozwól, że wyjaśnię. Ich najnowsze wydanie, OPTR (operator), to zestaw narzędzi, który pomaga budować operatorów zdolnych do interakcji na wielu platformach, takich jak roboty, komputery stacjonarne, przeglądarki czy symulacje. Celem operatora jest widzieć, rozumieć i działać (VLA) zarówno w świecie cyfrowym (komputery), jak i fizycznym (roboty). Ten zestaw narzędzi służy jako podstawowa infrastruktura dla zespołów robotycznych, które dążą do przetestowania swojego produktu i poprawy całego procesu, zapewniając jednolite doświadczenie zamiast oddzielnych dla przeglądarek internetowych, symulacji czy robotów. To zasadniczo sprawia, że operator jest adaptacyjny i autonomiczny, niezależnie od swojego środowiska. Więc rozumiesz, to zaoszczędzi dużo czasu dla firm i deweloperów, którzy wcześniej musieli przechodzić przez każdy krok ręcznie, a tam, gdzie można zaoszczędzić czas, można zaoszczędzić pieniądze. To również umożliwi Codec budowanie własnych projektów operatorów i szybkie wprowadzanie nowych możliwości na rynek, szczególnie poprzez ich rynek. TL;DR: Prawdopodobnie widziałeś filmy z robotami składającymi chusteczki, sortującymi pudełka lub skaczącymi na różnych elementach. Wszystkie były trenowane do tego bardzo specyficznego przypadku użycia, a niestety jedna umiejętność nie może być użyta w innym środowisku, jak mógłby to zrobić człowiek. OPTR od Codec rozwiązuje to, czyniąc umiejętności przenośnymi między środowiskami i sytuacjami, co znacznie przyspiesza i obniża koszty szkolenia i rozwoju dla przedsiębiorstw. Dlatego Codec jest tak interesujący w jednoczeniu świata cyfrowego z fizycznym. $CODEC, Coded.