Quedas em um mercado em alta devem ser compradas, especialmente em projetos com grandes catalisadores Todos sabemos que a IA é a narrativa deste ciclo, iniciado por ai16z e Virtuals no ano passado. Minha aposta é que o mercado se concentrará em tecnologias mais complexas e sofisticadas, como VLAs, e deixe-me dizer por quê. Os LLMs (Large Language Models) leem e escrevem principalmente texto: eles são ótimos para explicar, planejar e gerar instruções, mas não controlam por si só os motores ou interagem com o mundo físico (como você pode ter experimentado com o chatgpt). Os VLAs (modelos de ação de linguagem de visão) diferem dos LLMs, pois são sistemas multimodais que olham para as coisas (visão), entendem instruções (linguagem) e produzem ações diretamente. É como dizer a um robô para pegar um copo vermelho e depois mover o braço para fazê-lo. Os VLAs são treinados em exemplos que combinam imagens/vídeo + instruções + traços de ação real (como um robô realmente se moveu) e devem ser executados com rapidez e segurança em tempo real. Os LLMs, por sua vez, são treinados em enormes coleções de texto e se concentram em tarefas de raciocínio e linguagem. TL; Os LLMs de DR pensam e falam enquanto os VLAs veem, raciocinam e agem. Como você pode ver, os VLAs são uma grande adição aos LLMs e permitirão notavelmente a próxima inovação de 0 para 1 na economia geral que será a robótica. A maioria dos fundos de investimento está alocando grande parte de seus investimentos neste setor, visto como a próxima evolução lógica na indústria de IA. Já fiz um post há algum tempo sobre o atual líder do mercado de criptomoedas, @codecopenflow, que não levantou capital (lançamento justo), mas está enviando produtos de ponta e atualmente está com US$ 23 milhões de FDV. Para obter informações, outros concorrentes de criptomoedas levantaram US$ 20 milhões (@openmind_agi) no que provavelmente é um $ 200 milhões a US$ 300 milhões ++ FDV, embora nenhum produto ou comunidade tenha sido construído e enviado ainda. O que torna o Codec um projeto líder no setor é que eles abordam um gargalo crucial na robótica e na IA, que é a dificuldade de fazer com que todas as ferramentas de IA interajam juntas. Deixe-me explicar. Sua versão mais recente, OPTR (operador), é um kit de ferramentas que ajuda a criar operadores capazes de interagir em várias plataformas, como robôs, desktops, navegadores ou simulações. O objetivo de um operador é ver, raciocinar e agir (VLA) nos mundos digital (computadores) e físico (robôs). Esse kit de ferramentas serve como infraestrutura central para equipes robóticas que desejam testar seus produtos e aprimorar o processo geral, fornecendo uma experiência unificada em vez de uma experiência separada para navegadores da Web, simulações ou robôs. Isso essencialmente torna o operador adaptável e autônomo, independentemente de seu ambiente. Então você entende, economizará muito tempo para empresas e desenvolvedores que anteriormente tinham que passar por cada etapa manualmente e onde você pode economizar tempo, você pode economizar dinheiro. Também permitirá que a Codec construa seus próprios projetos de operadoras e lance novas capacidades relativamente rápido no mercado, principalmente por meio de seu mercado. TL; DR: Você provavelmente já viu vídeos de robôs dobrando lenços, classificando caixas ou pulando em vários elementos. Todos eles foram treinados para este caso de uso muito específico e, infelizmente, uma habilidade não pode ser reutilizada em outro ambiente como um humano poderia fazer. O OPTR da Codec resolve isso tornando as habilidades transferíveis entre ambientes e situações, tornando o treinamento e o desenvolvimento muito mais rápidos e baratos para as empresas. É por isso que o Codec é tão interessante em unificar o mundo digital com o mundo físico. $CODEC, codificado.