➥ ¿Por qué la robótica descentralizada está en un punto muerto? Los robots centralizados son frágiles, limitados por sistemas controlados. La robótica descentralizada (DePAI) abrió un camino hacia adelante, pero aún lucha con la automatización heredada. @codecopenflow potencia operadores adaptativos que permiten a los robots ver, razonar y actuar en diferentes entornos. Sumergámonos en el mundo de Codec en 30s 🧵 — ► ¿Qué es CodecFlow? La robótica representa una oportunidad que supera los $40 billones, con más de la mitad de la fuerza laboral global siendo automatizable hoy en día. CodecFlow es la capa de ejecución para operadores de IA y robótica. El uso de modelos de Visión-Lenguaje-Acción (VLA) permite a los agentes ver, razonar y actuar en diferentes entornos. Por qué es importante: ➤ Cálculo instantáneo en la nube, pares o en las instalaciones ➤ Soporte multi-SO desde sistemas modernos hasta heredados ➤ Seguridad con aislamiento, cifrado y supervisión humana CodecFlow sirve como la capa de ejecución para escalar hacia este futuro, representando un sistema que avanza la robótica para reemplazar la automatización obsoleta. — ► Codec vs Automatización Heredada La automatización heredada depende de scripts rígidos y APIs que se rompen con pequeños cambios. Esto hace que los sistemas sean frágiles y difíciles de escalar. CodecFlow toma un camino diferente. Se adapta en tiempo real con visión y razonamiento a través de software y robótica, lo cual es diferente de los agentes que trabajan basándose en un bucle predeterminado. Ventajas: ➤ Se adapta a actualizaciones y errores ➤ Funciona en sistemas modernos y heredados ➤ Aprende y mejora con el tiempo — ► Arquitectura de CodecFlow CodecFlow funciona en tres capas que hacen que la automatización sea adaptativa, escalable y lista para la robótica. ❶ Máquinas – Cálculo instantáneo en la nube, pares o en las instalaciones, listo para GPU y vinculado al hardware robótico. ❷ Sistemas – Soporte multi-SO desde XP/DOS heredado hasta moderno, con transmisión en tiempo real y entrada unificada. ❸ Operadores – Trabajadores de IA que ven, razonan y actúan. Se adaptan a errores, mejoran con el tiempo y serán comerciables en el Mercado de Operadores. Ciclo de Robótica de CodecFlow: Sensores → Capa de Máquina → Modelos VLA → Operadores → Actuadores CodecFlow estandariza este pipeline, eliminando el cableado manual para que los desarrolladores se concentren en tareas mientras la plataforma gestiona la ejecución. ... ► Ecosistema $CODEC alimenta el ecosistema de CodecFlow y ahora está disponible en @peaq MachineDEX y @solana. Ecosistema: ➤ Mercado de Operadores – los creadores ganan, los usuarios despliegan instantáneamente ➤ Mercado de Cálculo – los contribuyentes comparten GPU/CPU y ganan CODEC ➤ Utilidad del Token – tarifas más bajas, acceso prioritario, recompensas adicionales ➤ Integración On-Chain – los operadores controlan máquinas con telemetría y DIDs Vale la pena mencionar que @peaq ha integrado CODEC en su DEX, Machinex, lo que ha suscitado especulaciones sobre una posible integración más amplia dentro del ecosistema de máquinas de Peaq. — ► Conclusión El trabajo ha pasado de un esfuerzo manual a la automatización, sin embargo, casi el 90% aún depende de sistemas heredados. Los scripts y APIs rígidos a menudo se rompen con cambios, obstaculizando la escalabilidad de la robótica. CodecFlow introduce operadores adaptativos para mejorar la automatización en robótica, permitiendo una adaptación y escalabilidad eficientes. Recientemente, @unmoyai (Desarrollador Principal de Codec) mencionó considerar asociaciones con los principales fabricantes de hardware en China para robótica avanzada y componentes, con el primer SDK planeado para ser lanzado este mes. Al utilizar los Frameworks de Codec, los fabricantes de hardware pueden recopilar datos, integrar modelos y reducir el tiempo de comercialización (6 meses → 1 mes).

Etiqueté a mis amigos que remodelan la narrativa y elevan la conversación. > @HouseofChimera > @belizardd > @SherifDefi > @0xCheeezzyyyy > @Mars_DeFi > @90s_DeFi > @nlbkaifine > @Nick_Researcher > @YashasEdu > @Cryptotrissy > @thelearningpill > @cryptorinweb3 > @satyaXBT > @kenodnb > @Tanaka_L2 > @TimHaldorsson > @satyaXBT > @Haylesdefi > @Hercules_Defi > @DeRonin_ > @0xAndrewMoh > @0xDefiLeo > @Defi_Warhol > @CryptMoose_ > @TheDeFiPlug > @arndxt_xo > @CryptoShiro_ > @the_smart_ape

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