Las caídas en un mercado alcista están destinadas a ser compradas, especialmente en proyectos con grandes catalizadores. Todos sabemos que la IA es la narrativa de este ciclo, iniciada por ai16z y Virtuals el año pasado. Mi apuesta es que el mercado se centrará en tecnologías más complejas y sofisticadas como los VLAs, y déjame decirte por qué. Los LLMs (Modelos de Lenguaje Grande) principalmente leen y escriben texto: son excelentes para explicar, planificar y generar instrucciones, pero no controlan motores ni interactúan con el mundo físico por sí mismos (como puedes haber experimentado con chatgpt). Los VLAs (Modelos de Lenguaje Visual y Acción) difieren de los LLMs ya que son sistemas multimodales que observan cosas (visión), entienden instrucciones (lenguaje) y producen acciones directamente. Es como decirle a un robot que recoja una taza roja y luego mover su brazo para hacerlo. Los VLAs se entrenan con ejemplos que emparejan imágenes/video + instrucciones + trazas de acción reales (cómo se movió realmente un robot), y deben funcionar rápido y de manera segura en tiempo real. Los LLMs, por su parte, se entrenan en enormes colecciones de texto y se centran en tareas de razonamiento y lenguaje. Resumen: los LLMs piensan y hablan mientras que los VLAs ven, razonan y actúan. Como puedes ver, los VLAs son una gran adición a los LLMs y permitirán notablemente la próxima innovación de 0 a 1 en la economía en general, que será la robótica. La mayoría de los fondos de inversión están asignando una gran parte de sus inversiones a este sector, visto como la próxima evolución lógica en la industria de la IA. Ya hice una publicación hace un tiempo sobre el actual líder en el mercado de criptomonedas, @codecopenflow, que no recaudó capital (lanzamiento justo) pero está entregando productos de vanguardia y actualmente tiene un FDV de $23M. Para información, otros competidores de criptomonedas recaudaron $20m (@openmind_agi) en lo que probablemente es un FDV de $200M a $300M ++ mientras que no se ha construido ni enviado ningún producto o comunidad aún. Lo que hace que Codec sea un proyecto líder en el sector es que abordan un cuello de botella crucial en la robótica y la IA, que es la dificultad de hacer que todas las herramientas de IA interactúen entre sí. Déjame explicar. Su último lanzamiento, OPTR (operador), es un kit de herramientas que ayuda a construir operadores capaces de interactuar en múltiples plataformas como robots, escritorios, navegadores o simulaciones. El objetivo de un operador es ver, razonar y actuar (VLA) en mundos tanto digitales (computadoras) como físicos (robots). Este kit de herramientas sirve como infraestructura central para equipos robóticos que buscan probar su producto y mejorar el proceso general al proporcionar una experiencia unificada en lugar de separadas para navegadores web, simulaciones o robots. Esto esencialmente hace que el operador sea adaptativo y autónomo independientemente de su entorno. Así que lo entiendes, ahorrará mucho tiempo para las empresas y desarrolladores que anteriormente tenían que pasar por cada paso manualmente y donde puedes ahorrar tiempo, puedes ahorrar dinero. También permitirá a Codec construir sus propios proyectos de operadores y lanzar nuevas capacidades relativamente rápido en el mercado, notablemente a través de su mercado. Resumen: Probablemente has visto videos de robots doblando pañuelos, clasificando cajas o saltando sobre varios elementos. Todos han sido entrenados para este caso de uso muy específico, y desafortunadamente, una habilidad no puede ser reutilizada en otro entorno como un humano podría hacerlo. OPTR de Codec resuelve esto haciendo que las habilidades sean transferibles entre entornos y situaciones, haciendo que el entrenamiento y desarrollo sean mucho más rápidos y baratos para las empresas. Por eso Codec es tan interesante al unificar el mundo digital con el mundo físico. $CODEC, Coded.