Trendaavat aiheet
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
PUMPin julkinen myynti on ohi, alun perin minulla oli myös iso summa Bybitissä, vain 1/2 laitettiin ketjuun, ja lopulta vain ketju onnistui, mutta onneksi suojausta ei ollut etukäteen...
Siitä puheen ollen, monet tekoälyyhteisön ihmiset ovat keskustelleet VLA:sta (Vision-Language-Action) viime aikoina.
Tutkin erityisesti, työskenteleekö kukaan ketjun VLA:han liittyvien projektien parissa, ja näin tämän CodecFlow @Codecopenflow -projektin ja ostin vähän.
== Mitä CodecFlow tekee ==
Lyhyt johdatus VLA:han, VLA on malliarkkitehtuuri, jonka avulla tekoäly voi paitsi "puhua" myös "tehdä".
Perinteiset LLM:t (kuten GPT) voivat vain ymmärtää kieltä ja antaa ehdotuksia, mutta se ei tee käytännön toimintoja, napsauta näyttöjä tai tartu esineisiin.
VLA-malli tarkoittaa, että se integroi kolme pääominaisuutta:
1. Näkö: Ymmärrä näytöt, kuvakaappaukset, kameratulot tai anturitiedot
2. Kieli: Ymmärrä ihmisen luonnollisen kielen ohjeet
3. Toiminto: Luo suoritettavia komentoja, kuten hiiren napsautuksia, näppäimistösyötteitä ja ohjaa robottikäsivarsia
CodecFlow tekee VLA:ta ketjussa, ja kaikki toimintaprosessit voidaan myös ladata ketjuun, joka voidaan tarkastaa, todentaa ja selvittää.
Yksinkertaisesti sanottuna se on "AI-bottien" infrastruktuuri.
== Miksi kiinnitin erityistä huomiota tähän projektiin? ==
Huomasin, että heidän kehittäjänsä ovat keskeisiä avustajia LeRobotissa, VLA-avaruuden kuumimmassa avoimen lähdekoodin projektissa!
LeRobot on paras tukikohta VLA-mallien rakentamiseen avoimen lähdekoodin maailmassa, mukaan lukien kevyet VLA:t, kuten SmolVLA, jotka voivat toimia kannettavissa tietokoneissa.
Se tarkoittaa, että tämä tiimi todella ymmärtää Vla-arkkitehtuurin ja ymmärtää robotin.
Näen, että he myös jatkavat rakentamista, ja myös valuutan hinta nousee tasaisesti, olen erittäin optimistinen VLA-radan suhteen, ja yleisen trendin perusteella VLA ja robotit ovat todellakin tulevaisuus markkinoilla.
• Web2-jättiläiset (Google, Meta, Tesla) ovat tällä hetkellä täysin sitoutuneita VLA- ja bottikoulutukseen;
• Web3-projekteissa on harvoin VLA-sovelluksia, jotka pystyvät suorittamaan tehtäviä, ja niitä on edelleen hyvin vähän
• VLA:illa on mahdollisuus olla valtavasti arvokkaita skenaarioissa, kuten DePIN, Web Automation, ketjun sisäinen AI-agentin suoritus jne.
CA:69LjZUUzxj3Cb3Fxeo1X4QpYEQTboApkhXTysPpbpump
Aina DYOR。

26.6.2025
Mikä on $CODEC-operaattori?
Siellä Vision-Language-Action -mallit tekevät tekoälystä vihdoin hyödyllisen todellisessa työssä.
Operaattori on VLA-malleihin perustuva autonominen ohjelmistoagentti, joka suorittaa tehtäviä jatkuvan havaitsemis-syy-toimintasyklin kautta.
LLM:t osaavat ajatella ja puhua loistavasti, mutta he eivät osaa osoittaa, napsauttaa tai tarttua mihinkään. Ne ovat puhtaita päättelymoottoreita, joilla ei ole maadoitusta fyysisessä maailmassa.
VLA:t yhdistävät visuaalisen havainnon, kielen ymmärtämisen ja jäsennellyn toiminnan tuotoksen yhdellä eteenpäin suuntautuvalla syötöllä. Vaikka LLM kuvaa, mitä pitäisi tapahtua, VLA-malli itse asiassa saa sen tapahtumaan lähettämällä koordinaatteja, ohjaussignaaleja ja suoritettavia komentoja.
Operaattorin työnkulku on:
- Havainto: tallentaa kuvakaappauksia, kamerasyötteitä tai anturitietoja.
- Päättely: käsittelee havaintoja luonnollisen kielen ohjeiden rinnalla VLA-mallin avulla.
- Toiminto: suorittaa päätökset käyttöliittymän vuorovaikutuksen tai laitteiston ohjauksen avulla – kaikki yhdessä jatkuvassa silmukassa.
Esimerkkejä: LLM vs. VLA-mallilla toimiva operaattori
Kokouksen ajoittaminen
LLM: Tarjoaa yksityiskohtaisen selityksen kalenterin hallinnasta ja hahmottelee kokouksen ajoittamisen vaiheet.
Operaattori VLA-mallilla:
- Kaappaa käyttäjän työpöydän.
- Tunnistaa kalenterisovelluksen (esim. Outlook, Google-kalenteri).
- Siirtyy torstaihin, luo kokouksen klo 14 ja lisää osallistujia.
- Mukautuu automaattisesti käyttöliittymän muutoksiin.
Robotiikka: Objektien lajittelu
LLM: Luo tarkat kirjalliset ohjeet objektien lajitteluun, kuten punaisten komponenttien tunnistamiseen ja järjestämiseen.
Operaattori VLA-mallilla:
- Tarkkailee työtilaa reaaliajassa.
- Tunnistaa punaiset komponentit sekaobjektien joukosta.
- Suunnittelee törmäyksettömät lentoradat robottikäsivarrelle.
- Suorittaa poiminta- ja sijoitustoimintoja mukautuen dynaamisesti uusiin paikkoihin ja suuntiin.
VLA-mallit kurovat vihdoin umpeen kuilun tekoälyn, joka osaa järkeillä maailmasta, ja tekoälyn välillä, joka voi todella muuttaa sitä. Ne muuttavat automaation hauraasta sääntöjen noudattamisesta mukautuvaksi ongelmanratkaisuksi – älykkäiksi työntekijöiksi.
"Perinteiset komentosarjat rikkoutuvat, kun ympäristö muuttuu, mutta operaattorit käyttävät visuaalista ymmärrystä sopeutuakseen reaaliajassa ja käsittelevät poikkeuksia sen sijaan, että kaatuisivat niihin."

11,22K
Johtavat
Rankkaus
Suosikit