在牛市中，回调是值得买入的，尤其是那些有重大催化剂的项目。 我们都知道，人工智能是这一周期的叙事，由ai16z和Virtuals在去年开始。 我认为市场将关注更复杂和更先进的技术，如VLA，让我告诉你原因。 LLM（大型语言模型）主要是读取和写作文本：它们擅长解释、规划和生成指令，但它们本身并不控制电机或与物理世界互动（正如你可能在使用chatgpt时体验到的）。 VLA（视觉语言行动模型）与LLM不同，因为它们是多模态系统，能够观察事物（视觉）、理解指令（语言）并直接产生行动。就像告诉机器人去拿一个红色的杯子，然后它的手臂就会移动去做这件事。 VLA是通过将图像/视频 + 指令 + 实际行动轨迹（机器人实际移动的方式）配对的示例进行训练的，并且它们必须在实时中快速且安全地运行。LLM则是通过大量文本集合进行训练，专注于推理和语言任务。 简而言之，LLM思考和说话，而VLA则观察、推理和行动。 正如你所看到的，VLA是对LLM的重大补充，将显著推动整体经济中0到1的创新，即机器人技术。大多数投资基金正在将大量投资分配到这个被视为人工智能行业下一个逻辑演变的领域。 我之前已经发布了一篇关于加密市场当前领导者@codecopenflow的帖子，该项目没有筹集资金（公平启动），但正在推出尖端产品，目前市值为2300万美元。 作为参考，其他加密竞争者筹集了2000万美元（@openmind_agi），其市值可能在2亿到3亿以上，而尚未建立和推出任何产品或社区。 Codec在该领域成为领先项目的原因在于它们解决了机器人和人工智能中的一个关键瓶颈，即让所有人工智能工具相互互动的困难。让我来解释一下。 他们最新发布的OPTR（操作员）是一个工具包，帮助构建能够在多个平台上互动的操作员，如机器人、桌面、浏览器或模拟。操作员的目标是在数字（计算机）和物理（机器人）世界中观察、推理和行动（VLA）。 这个工具包作为机器人团队的核心基础设施，旨在测试他们的产品并通过提供统一的体验来增强整体过程，而不是为网页浏览器、模拟或机器人提供单独的体验。这本质上使得操作员在其环境中具有适应性和自主性。 所以你明白了，这将为那些之前必须手动完成每一步的公司和开发者节省大量时间，而节省时间就意味着节省金钱。 这也将使Codec能够快速构建自己的操作员项目，并通过他们的市场相对快速地推出新能力。 简而言之：你可能见过机器人折叠纸巾、分类箱子或在各种元素上跳跃的视频。它们都是为这个非常特定的用例进行训练的，不幸的是，一项技能无法像人类那样在另一个环境中重复使用。Codec的OPTR通过使技能在环境和情境之间可转移来解决这个问题，使企业的培训和开发变得更快、更便宜。 这就是Codec在统一数字世界与物理世界方面如此有趣的原因。 $CODEC，Coded.