➥ Tại sao Robotics Phi tập trung lại đang ở thế bế tắc? Robot tập trung thì dễ bị tổn thương, bị giới hạn bởi các hệ thống được kiểm soát. Robotics phi tập trung (DePAI) đã mở ra một con đường phía trước nhưng vẫn gặp khó khăn với tự động hóa kế thừa. @codecopenflow cung cấp năng lượng cho các nhà điều hành thích ứng cho phép robot nhìn, lý luận và hành động trong các môi trường khác nhau. Hãy cùng khám phá thế giới của Codec trong 30 giây 🧵 — ► CodecFlow là gì? Robotics đại diện cho một cơ hội vượt quá 40 nghìn tỷ đô la, với hơn một nửa lực lượng lao động toàn cầu có thể tự động hóa ngày nay. CodecFlow là lớp thực thi cho các nhà điều hành AI và robotics. Sử dụng các mô hình Vision-Language-Action (VLA) cho phép các tác nhân nhìn, lý luận và hành động trong các môi trường khác nhau. Tại sao điều này quan trọng: ➤ Tính toán tức thì trên đám mây, đồng nghiệp hoặc tại chỗ ➤ Hỗ trợ đa hệ điều hành từ hệ thống hiện đại đến kế thừa ➤ Bảo mật với cách ly, mã hóa và giám sát của con người CodecFlow phục vụ như một lớp thực thi để mở rộng vào tương lai này, đại diện cho một hệ thống tiến bộ robotics để thay thế tự động hóa lỗi thời. — ► Codec so với Tự động hóa Kế thừa Tự động hóa kế thừa phụ thuộc vào các kịch bản cứng nhắc và API mà bị hỏng với những thay đổi nhỏ. Điều này làm cho các hệ thống trở nên dễ bị tổn thương và khó mở rộng. CodecFlow đi theo một con đường khác. Nó thích ứng theo thời gian thực với tầm nhìn và lý luận qua phần mềm và robotics, điều này khác với các tác nhân hoạt động dựa trên vòng lặp đã được xác định trước. Lợi thế: ➤ Thích ứng với các bản cập nhật và lỗi ➤ Hoạt động trong các hệ thống hiện đại và kế thừa ➤ Học hỏi và cải thiện theo thời gian — ► Kiến trúc CodecFlow CodecFlow hoạt động trên ba lớp giúp tự động hóa thích ứng, có thể mở rộng và sẵn sàng cho robotics. ❶ Máy – Tính toán tức thì trên đám mây, đồng nghiệp hoặc tại chỗ, sẵn sàng GPU và liên kết với phần cứng robotics. ❷ Hệ thống – Hỗ trợ đa hệ điều hành từ hiện đại đến kế thừa XP/DOS, với phát trực tiếp theo thời gian thực và đầu vào thống nhất. ❸ Nhà điều hành – Công nhân AI nhìn, lý luận và hành động. Họ thích ứng với lỗi, cải thiện theo thời gian và sẽ có thể giao dịch trong Thị trường Nhà điều hành. Chu trình Robotics CodecFlow: Cảm biến → Lớp Máy → Mô hình VLA → Nhà điều hành → Bộ truyền động CodecFlow chuẩn hóa quy trình này, loại bỏ việc kết nối thủ công để các nhà phát triển tập trung vào các nhiệm vụ trong khi nền tảng quản lý việc thực thi. ... ► Hệ sinh thái $CODEC cung cấp năng lượng cho hệ sinh thái CodecFlow và hiện có sẵn trên @peaq MachineDEX và @solana. Hệ sinh thái: ➤ Thị trường Nhà điều hành – các nhà xây dựng kiếm tiền, người dùng triển khai ngay lập tức ➤ Thị trường Tính toán – các nhà đóng góp chia sẻ GPU/CPU và kiếm CODEC ➤ Tiện ích Token – phí thấp hơn, quyền truy cập ưu tiên, phần thưởng thêm ➤ Tích hợp On-Chain – các nhà điều hành kiểm soát máy móc với telemetry và DIDs Đáng lưu ý rằng @peaq đã tích hợp CODEC vào DEX của họ, Machinex, gây ra suy đoán về khả năng tích hợp rộng rãi hơn trong hệ sinh thái máy móc Peaq. — ► Tóm tắt Công việc đã chuyển từ nỗ lực thủ công sang tự động hóa, tuy nhiên gần 90% vẫn phụ thuộc vào các hệ thống kế thừa. Các kịch bản và API cứng nhắc thường bị hỏng với những thay đổi, cản trở khả năng mở rộng của robotics. CodecFlow giới thiệu các nhà điều hành thích ứng để nâng cao tự động hóa trong robotics, cho phép thích ứng và khả năng mở rộng hiệu quả. Gần đây, @unmoyai (Dev trưởng của Codec) đã đề cập đến việc xem xét các đối tác với các nhà sản xuất phần cứng hàng đầu ở Trung Quốc cho robotics tiên tiến và các thành phần với SDK đầu tiên dự kiến sẽ được phát hành trong tháng này. Bằng cách sử dụng Codec Frameworks, các nhà sản xuất phần cứng có thể thu thập dữ liệu, tích hợp các mô hình và giảm thời gian ra thị trường (6 tháng → 1 tháng).

Đã gắn thẻ những người bạn của tôi, những người định hình lại câu chuyện và nâng cao cuộc trò chuyện. > @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

— Tuyên bố từ chối trách nhiệm