Scăderile într-o piață bull sunt menite să fie cumpărate, în special pe proiecte cu catalizatori mari Știm cu toții că AI este narațiunea acestui ciclu, început de ai16z și Virtuals anul trecut. Pariul meu este că piața se va concentra pe tehnologii mai complexe și mai sofisticate, cum ar fi VLA-urile, și permiteți-mi să vă spun de ce. LLM-urile (Large Language Models) citesc și scriu în principal text: sunt grozave la explicarea, planificarea și generarea de instrucțiuni, dar nu controlează singure motoarele sau interacționează cu lumea fizică (așa cum este posibil să fi experimentat cu ChatGPT). VLA-urile (Vision Language Action models) diferă de LLM-uri prin faptul că sunt sisteme multimodale care privesc lucrurile (viziune), înțeleg instrucțiuni (limbaj) și produc direct acțiuni. Este ca și cum i-ai spune unui robot să ridice o ceașcă roșie și apoi să-și miște brațul pentru a face acest lucru. VLA-urile sunt antrenate pe exemple care asociază imagini / video + instrucțiuni + urme de acțiuni reale (cum s-a mișcat de fapt un robot) și trebuie să ruleze rapid și în siguranță în timp real. LLM-urile sunt instruite pe colecții uriașe de text și se concentrează pe raționament și sarcini lingvistice. TL; DR LLM-urile gândesc și vorbesc în timp ce VLA văd, raționează și acționează. După cum puteți vedea, VLA sunt o completare majoră a LLM-urilor și vor permite în special următoarea inovație de 0 la 1 în economia generală, care va fi robotica. Majoritatea fondurilor de investiții alocă o mare parte din investițiile lor în acest sector, văzut ca următoarea evoluție logică în industria AI. Am făcut deja o postare cu ceva timp în urmă despre actualul lider pe piața cripto, @codecopenflow, care nu a strâns capital (lansare corectă), dar livrează produse de ultimă oră și se află în prezent la 23 de milioane de dolari FDV. Pentru informare, alți concurenți cripto au strâns 20 de milioane de dolari (@openmind_agi) la ceea ce este probabil un FDV de 200 până la 300 de milioane de dolari ++, în timp ce niciun produs sau comunitate nu a fost încă construit și livrat. Ceea ce face ca Codec să fie un proiect de top în sector este că abordează un blocaj crucial în robotică și AI, și anume dificultatea de a avea toate instrumentele AI să interacționeze împreună. Permiteți-mi să vă explic. Cea mai recentă versiune a lor, OPTR (operator), este un set de instrumente care ajută la construirea operatorilor capabili să interacționeze pe mai multe platforme, cum ar fi roboți, desktop-uri, browsere sau simulări. Obiectivul unui operator este să vadă, să raționeze și să acționeze (VLA) atât în lumea digitală (computere), cât și în cea fizică (roboți). Acest set de instrumente servește ca infrastructură de bază pentru echipele de roboți care doresc să-și testeze produsul și să îmbunătățească procesul general, oferind o experiență unificată în loc de altele separate pentru browsere web, simulări sau roboți. Acest lucru face ca operatorul să fie adaptabil și autonom, indiferent de mediul său. Deci, înțelegeți, va economisi mult timp pentru companiile și dezvoltatorii care anterior trebuiau să parcurgă manual fiecare pas și unde puteți economisi timp, puteți economisi bani. De asemenea, va permite Codec să-și construiască propriile proiecte de operator și să lanseze noi capacități relativ rapid pe piață, în special prin intermediul pieței lor. TL; DR: Probabil că ați văzut videoclipuri cu roboți care pliază șervețele, sortează cutii sau sar pe diverse elemente. Toți au fost instruiți pentru acest caz de utilizare foarte specific și, din păcate, o abilitate nu poate fi reutilizată într-un alt mediu, așa cum ar putea face un om. OPTR de la Codec rezolvă acest lucru făcând abilitățile transferabile între medii și situații, făcând instruirea și dezvoltarea mult mai rapide și mai ieftine pentru întreprinderi. Acesta este motivul pentru care Codec este atât de interesant în unificarea lumii digitale cu lumea fizică. $CODEC, codificat.