➥ Почему децентрализованная робототехника находится в тупике? Централизованные роботы хрупкие, ограниченные контролируемыми системами. Децентрализованная робототехника (DePAI) открыла путь вперед, но все еще сталкивается с проблемами устаревшей автоматизации. @codecopenflow управляет адаптивными операторами, которые позволяют роботам видеть, рассуждать и действовать в различных средах. Давайте погрузимся в мир Codec за 30 секунд 🧵 — ► Что такое CodecFlow? Робототехника представляет собой возможность, превышающую 40 триллионов долларов, при этом более половины глобальной рабочей силы можно автоматизировать уже сегодня. CodecFlow является слоем выполнения для AI-операторов и робототехники. Использование моделей Vision-Language-Action (VLA) позволяет агентам видеть, рассуждать и действовать в различных средах. Почему это важно: ➤ Мгновенные вычисления в облаке, у партнеров или на месте ➤ Поддержка нескольких ОС от современных до устаревших систем ➤ Безопасность с изоляцией, шифрованием и контролем со стороны человека CodecFlow служит слоем выполнения для масштабирования в это будущее, представляя собой систему, которая продвигает робототехнику, чтобы заменить устаревшую автоматизацию. — ► Codec против устаревшей автоматизации Устаревшая автоматизация зависит от жестких скриптов и API, которые ломаются при небольших изменениях. Это делает системы хрупкими и трудными для масштабирования. CodecFlow идет другим путем. Он адаптируется в реальном времени с помощью зрения и рассуждений в программном обеспечении и робототехнике, что отличается от агентов, которые работают на основе предопределенного цикла. Преимущества: ➤ Адаптируется к обновлениям и ошибкам ➤ Работает в современных и устаревших системах ➤ Учится и улучшает со временем — ► Архитектура CodecFlow CodecFlow работает на трех уровнях, которые делают автоматизацию адаптивной, масштабируемой и готовой к робототехнике. ❶ Машины – Мгновенные вычисления в облаке, у партнеров или на месте, готовые к GPU и связанные с аппаратным обеспечением робототехники. ❷ Системы – Поддержка нескольких ОС от современных до устаревших XP/DOS, с потоковой передачей в реальном времени и унифицированным вводом. ❸ Операторы – AI-работники, которые видят, рассуждают и действуют. Они адаптируются к ошибкам, улучшаются со временем и будут доступны для торговли на рынке операторов. Цикл робототехники CodecFlow: Датчики → Машинный уровень → Модели VLA → Операторы → Приводы CodecFlow стандартизирует этот процесс, устраняя ручное подключение, чтобы разработчики могли сосредоточиться на задачах, в то время как платформа управляет выполнением. ... ► Экосистема $CODEC поддерживает экосистему CodecFlow и теперь доступен на @peaq MachineDEX и @solana. Экосистема: ➤ Рынок операторов – строители зарабатывают, пользователи мгновенно развертывают ➤ Рынок вычислений – участники делятся GPU/CPU и зарабатывают CODEC ➤ Утилита токена – более низкие сборы, приоритетный доступ, дополнительные вознаграждения ➤ Интеграция в цепочке – операторы управляют машинами с помощью телеметрии и DID Стоит отметить, что @peaq интегрировала CODEC в свой DEX, Machinex, что вызвало спекуляции о потенциальной более широкой интеграции в экосистему машин Peaq. — ► Заключение Работа перешла от ручного труда к автоматизации, но почти 90% все еще зависит от устаревших систем. Скрипты и жесткие API часто ломаются при изменениях, что препятствует масштабируемости робототехники. CodecFlow вводит адаптивных операторов для улучшения автоматизации в робототехнике, позволяя эффективно адаптироваться и масштабироваться. Недавно @unmoyai (ведущий разработчик Codec) упомянул о возможности партнерства с ведущими производителями оборудования в Китае для продвинутой робототехники и компонентов, с первым SDK, запланированным к выпуску в этом месяце. Используя Codec Frameworks, производители оборудования могут собирать данные, интегрировать модели и сократить время выхода на рынок (6 месяцев → 1 месяц).
Отметил своих друзей, которые меняют нарратив и поднимают разговор. > @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
— Отказ от ответственности
6,52K