Nhớ những người chơi đã có hàng trăm thanh thiếu niên chơi Axie Infinity cho họ kiếm Magic Love Potions không? Vâng, điều đó đã xảy ra cách đây 4 năm. Bây giờ bạn chỉ cần đào tạo và khởi động 100 Nhà điều hành Codec Tự động để chơi cho bạn thay vì ...và kiếm tiền từ đó và bán cho người khác ✅ AI x Robotics Câu chuyện AI x Robotics đang nóng lên thực sự với các mô hình VLA ​ Tại giai đoạn này trong hệ sinh thái AI, phần lớn các giao thức và tác nhân đang sử dụng các động cơ LLM dựa trên văn bản hoặc ảnh chụp tĩnh để diễn giải dữ liệu ​ Nhưng hãy nhớ rằng hầu hết thế giới thực không có quyền truy cập API, bạn cần tầm nhìn, quyết định và hành động. Thế giới thực phải được nhìn thấy trong các pixel và đây là nơi các mô hình VLA xuất hiện ​ @Codecopenflow cho phép tự động hóa phần mềm và robotics thông qua tầm nhìn sử dụng một công nghệ được xây dựng từ đầu ✅ Các Nhà điều hành CODEC ​ Các Nhà điều hành là các tác nhân phần mềm tự động có thể thực hiện các nhiệm vụ thông qua chu trình nhận thức-lý luận-hành động. Khả năng nhìn thấy màn hình (hoặc luồng camera hoặc dữ liệu cảm biến) cho phép họ đưa ra quyết định mà các LLM không thể làm được ​ • Nhận thức: Chụp ảnh màn hình, luồng camera hoặc dữ liệu cảm biến • Lý luận: Xử lý quan sát và hướng dẫn bằng cách sử dụng các mô hình ngôn ngữ-vision • Hành động: Thực hiện quyết định thông qua tương tác UI hoặc điều khiển phần cứng ​ Trong một vòng lặp liên tục Các Nhà điều hành có thể chạy trên máy chủ bare-metal, Máy ảo (trên bất kỳ hệ điều hành nào), hoặc thậm chí trên robot. ​ Mỗi nhà điều hành tự động nhận được một máy tính chuyên dụng (VM hoặc phiên bản container cách ly), và có thể được bảo mật bằng TEEs (cách ly cấp phần cứng) cho mã và dữ liệu nhạy cảm. ​ ✅ Lớp Trí tuệ AI ​ Các Nhà điều hành có thể được cấu hình để sử dụng một hoặc nhiều mô hình (LLM hoặc VLA) kết hợp như "bộ não" của chúng ​ Ví dụ, kết hợp mô hình ngôn ngữ Mixtral-8×7B giá rẻ với mô hình tầm nhìn mã nguồn mở CogVLM cho phép các Nhà điều hành đọc văn bản trên màn hình và diễn giải luồng màn hình hoặc camera trực tiếp - tất cả với chi phí chỉ một phần nhỏ so với GPT-4. ​ Một mô hình VLA (Vision-Language-Action) cho phép tác nhân diễn giải đầu vào hình ảnh, và sau đó quyết định hành động dựa trên những gì nó thấy ✅ Các Trường hợp Sử dụng ​ 🔹 Tự động hóa Desktop ​ Có thể tự động hóa các nhiệm vụ văn phòng lặp đi lặp lại bằng cách điều khiển GUIs. Như điền vào bảng tính, cập nhật lịch hoặc các nhiệm vụ khác yêu cầu tương tác GUI ​ Có thể xử lý các cập nhật UI vì nó thực sự có thể thấy những gì nó đang làm ​ 🔹 Tác nhân Gaming ​ Các Nhà điều hành có thể điều khiển người chơi hoặc thử nghiệm video game. Các tác nhân đang phát trực tiếp màn hình và có thể thực hiện hành động dựa trên những gì họ thấy bằng cách gửi lệnh bàn phím hoặc chuột đến trò chơi. ​ Có thể được sử dụng cho kiểm tra QA, hoặc thậm chí là đối thủ NPC nâng cao hoặc tự động hóa các trò chơi web3 ​ 🔹 Robotics ​ Các Nhà điều hành có thể điều khiển các robot vật lý. Lớp máy sẽ kết nối với phần cứng của robot với cảm biến và bộ truyền động, và tác nhân có thể gửi lệnh để di chuyển một cánh tay hoặc điều hướng. ​ Ví dụ, nó có thể chụp một luồng camera của các vật thể di chuyển trên băng chuyền và thực hiện hành động dựa trên chuyển động. Nếu có một chướng ngại vật trên đường đi, Nhà điều hành có thể thấy nó và điều khiển robot để tránh nó ​ ✅ Thu thập Dữ liệu và các biện pháp an toàn Onchain ​ Bằng cách đưa thông tin của các Nhà điều hành lên chuỗi đến Solana, họ có thể cung cấp nhật ký hành động không thể thay đổi từ tất cả các hành động đã thực hiện ​ Trong tương lai, chúng ta có thể thấy một thời điểm mà các công ty Robotics sẽ được yêu cầu đặt cược một token để đảm bảo rằng các Nhà điều hành của họ sẽ không làm cho một robot tiếp xúc vật lý với con người với một lực nhất định. Nếu họ vi phạm, họ sẽ bị cắt giảm một phần token đã đặt cược (như EigenLayer / Symbiotic restaking) ​ ✅ Môi trường Đào tạo cho Robotics ​ Với Codec, các mô hình ảo chưa được đào tạo có thể được triển khai vào một môi trường đào tạo động, độ trung thực cao, không cần robot vật lý. ​ Mô phỏng, đào tạo và tinh chỉnh các hành vi phức tạp ở quy mô đám mây, sau đó chuyển các chính sách đó sang phần cứng thực tế với sự tự tin. Các môi trường đào tạo có thể được khởi động nhanh chóng cho tất cả các loại Nhà điều hành (Phần mềm, Gaming hoặc Robotics) ​ ✅ Codec SDK ​ Một SDK và API đầy đủ đã được phát triển để các nhà phát triển có thể triển khai các Nhà điều hành của họ một cách dễ dàng ​ ✅ Thị trường Nhà điều hành ​ Các Nhà điều hành có thể (trong tương lai) được bán trên một thị trường tùy chỉnh. ​ Sẽ có một phần doanh thu để bạn có thể vận chuyển và kiếm tiền từ Nhà điều hành VLA của mình, có nghĩa là nếu bạn đào tạo các Nhà điều hành hiệu quả, bạn có thể có thêm các nguồn doanh thu ​ ✅ Những suy nghĩ kết thúc ​ Tôi nghĩ rằng chúng ta sẽ thấy những phát triển lớn trong lĩnh vực VLA trong năm tới. Chúng ta đã thấy tốc độ phát triển của các LLM, chỉ mới vài năm trước khi GPT-1 được ra mắt. Robotics và các Mô hình Tầm nhìn rất có thể sẽ trở thành một câu chuyện nóng vào một thời điểm nào đó trong chu kỳ này, và tôi thích được định vị sớm ​ Ôi và tôi có đề cập rằng các đồng sáng lập đến từ Hugging Face và Elixir games 👀 ​ Lưu ý: Slappjakke có nhiều túi $CODEC lớn, và đây là một trong những lần tôi càng trở nên lạc quan hơn khi viết chủ đề này và đã thêm nhiều hơn nữa ​ Điều này như mọi khi không phải là lời khuyên tài chính và là một khoản đầu tư rủi ro cao, vì vậy hãy tự nghiên cứu.