➥ 分散型ロボティクスが膠着状態にあるのはなぜですか? 集中型ロボットは壊れやすく、制御されたシステムによって制限されます。 分散型ロボティクス (DePAI) は前進する道を切り開きましたが、依然として従来の自動化に苦労しています。 @codecopenflowは、ロボットが環境を超えて見、推論し、行動できるようにする適応型オペレーターを強化します。 30 年代🧵のコーデックの世界に飛び込んでみよう — ► CodecFlowとは何ですか? ロボット工学は40兆ドルを超える機会を表しており、現在、世界の労働力の半分以上が自動化可能です。 CodecFlowは、AIオペレーターとロボット工学の実行層です。 Vision-Language-Action(VLA)モデルを使用すると、エージェントは環境全体で見て、推論し、行動することができます。 なぜそれが重要なのか: ➤ クラウド、ピア、またはオンプレミスでのインスタントコンピューティング ➤ 最新のシステムからレガシーシステムまでのマルチOSのサポート ➤ 分離、暗号化、人間による監視によるセキュリティ CodecFlow は、この未来にスケールするための実行レイヤーとして機能し、時代遅れの自動化に取って代わるロボット工学を進歩させるシステムを表しています。 — ► コーデックとレガシー自動化 従来の自動化は、小さな変更で壊れる厳格なスクリプトと API に依存しています。これにより、システムは脆弱になり、拡張が困難になります。 CodecFlow は別のパスをたどります。ソフトウェアやロボット工学全体で視覚と推論にリアルタイムで適応し、あらかじめ決められたループに基づいて動作するエージェントとは異なります。 利点： ➤ 更新とエラーに適応します ➤ 最新のシステムとレガシーシステムで動作します ➤ 時間の経過とともに学習し、改善します — ► CodecFlow アーキテクチャ CodecFlowは、自動化を適応性、拡張性、ロボティクス対応にする3つのレイヤーで実行されます。 ❶ マシン – クラウド、ピア、またはオンプレミスでのインスタントコンピューティング、GPU 対応、ロボティクス ハードウェアへのリンク。 ❷ システム – リアルタイムストリーミングと統合入力により、最新のXP / DOSからレガシーXP / DOSまでのマルチOSサポート。 ❸ オペレーター – 見て、推論し、行動する AI ワーカー。エラーに適応し、時間の経過とともに改善され、オペレーター マーケットプレイスで取引できるようになります。 CodecFlow ロボティクス サイクル: センサー→機械層→VLAモデル→オペレーター→アクチュエーター CodecFlow はこのパイプラインを標準化し、手動配線を排除して、プラットフォームが実行を管理する間、開発者はタスクに集中できるようにします。 ... ► エコシステム $CODEC は CodecFlow エコシステムを促進し、@peaq MachineDEX および @solana で利用できるようになりました。 生態系： ➤ オペレーター マーケットプレイス – ビルダーは収益を上げ、ユーザーは即座に展開します ➤ コンピューティング マーケットプレイス – コントリビューターは GPU/CPU を共有し、コーデックを獲得 ➤ トークンユーティリティ – 手数料の削減、優先アクセス、追加の報酬 ➤ オンチェーン統合 – オペレーターはテレメトリとDIDを使用してマシンを制御します @peaq が CODEC を自社の DEX である Machinex に統合しており、Peaq マシン エコシステム内でのより広範な統合の可能性についての憶測を引き起こしていることは注目に値します。 — ► まとめ 作業は手作業から自動化に移行しましたが、90%近くが依然としてレガシーシステムに依存しています。スクリプトや硬直した API は変更によって壊れることが多く、ロボット工学のスケーラビリティが妨げられます。 CodecFlow は、ロボット工学の自動化を強化するために適応型オペレーターを導入し、効率的な適応と拡張性を可能にします。 最近、@unmoyai (コーデックのリード開発) は、今月リリース予定の第 1 SDK を備えた高度なロボット工学とコンポーネントについて、中国の大手ハードウェア メーカーとのパートナーシップを検討していることに言及しました。 コーデック フレームワークを利用することで、ハードウェア メーカーはデータを収集し、モデルを統合し、市場投入までの時間を短縮できます (6 か月→ 1 か月)。

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