$CODEC 已经编码。 但 WTF 它是什么，我为什么如此看好？ 让我给你一个 TL;DR - @codecopenflow 正在构建第一个全面的视觉-语言-行动 (VLA) 模型平台，使 AI "操作员" 能够在数字界面和机器人系统中通过统一基础设施自主地看、推理和行动。 - VLA 解决/克服了 LLM 自动化的基本限制，利用感知-思考-行动的流程，使其能够处理动态视觉语义，而不是当前 LLM 的截图-推理-执行循环，这在界面变化时会中断。 - VLA 的技术架构将视觉、语言推理和直接行动命令合并为单一模型，而不是分开的 LLM + 视觉编码器系统，从而实现实时适应和错误恢复。 - Codec 的框架无关设计涵盖了机器人（从摄像头馈送到控制命令）、桌面操作员（持续界面导航）和游戏（自适应 AI 玩家），通过相同的感知-推理-行动循环。 - 有什么区别？LLM 驱动的代理在工作流程变化时重新规划，处理打破僵化 RPA 脚本的 UI 变化。而 VLA 代理则通过视觉线索和语言理解进行适应，而不需要手动修补。 - Codec 的硬件无关基础设施通过屏幕录制实现无代码训练，加上开发者 SDK，使其成为缺失的 Langchain 风格框架，用于自主 VLA 任务执行。 - 该框架支持来自去中心化 GPU 网络的智能计算聚合，支持可选的链上记录以便审计工作流程痕迹，并允许针对隐私敏感用例进行私有基础设施部署。 - $CODEC 代币经济通过运营商市场和计算贡献进行货币化，创造可持续的生态系统激励，因为 VLA 在各个领域达到预期的 LLM 级别的显著性。 - Codec 的一位联合创始人拥有构建 HuggingFace 的 LeRobot 的经验，证明了在 VLA 开发中具有合法的机器人和机器学习研究可信度。这不是你普通的加密团队转向 AI 叙事。 我会很快深入探讨这个话题。 在此期间重申我的建议，DYOR。 $CODEC 已经编码。