➥ 为什么去中心化机器人处于僵局？ 集中式机器人脆弱，受限于受控系统。 去中心化机器人（DePAI）开辟了一条前进的道路，但仍然在与遗留自动化的斗争中。 @codecopenflow 驱动自适应操作员，让机器人能够在不同环境中看、推理和行动。 让我们在30秒内深入了解Codec的世界 🧵 — ► CodecFlow是什么？ 机器人技术代表着超过40万亿美元的机会，全球一半以上的劳动力今天都可以实现自动化。 CodecFlow是AI操作员和机器人技术的执行层。 使用视觉-语言-行动（VLA）模型使代理能够在不同环境中看、推理和行动。 为什么这很重要： ➤ 云端、对等或本地的即时计算 ➤ 从现代到遗留系统的多操作系统支持 ➤ 通过隔离、加密和人工监督提供安全性 CodecFlow作为执行层，助力于迈向未来，代表着一个推动机器人技术替代过时自动化的系统。 — ► Codec与遗留自动化 遗留自动化依赖于僵化的脚本和API，这些在小的变化下会崩溃。这使得系统脆弱且难以扩展。 CodecFlow采取了不同的路径。它通过视觉和推理实时适应软件和机器人，这与基于预定循环工作的代理不同。 优势： ➤ 适应更新和错误 ➤ 在现代和遗留系统中工作 ➤ 随着时间的推移学习和改进 — ► CodecFlow架构 CodecFlow运行在三个层次上，使自动化具有自适应性、可扩展性和机器人准备就绪。 ❶ 机器 – 云端、对等或本地的即时计算，支持GPU并与机器人硬件连接。 ❷ 系统 – 从现代到遗留XP/DOS的多操作系统支持，具有实时流媒体和统一输入。 ❸ 操作员 – 能够看、推理和行动的AI工作者。它们适应错误，随着时间的推移改进，并将在操作员市场中可交易。 CodecFlow机器人周期： 传感器 → 机器层 → VLA模型 → 操作员 → 执行器 CodecFlow标准化了这个管道，消除了手动接线，使开发人员能够专注于任务，而平台则管理执行。 ... ► 生态系统 $CODEC 为CodecFlow生态系统提供动力，现在可在@peaq MachineDEX和@solana上获得。 生态系统： ➤ 操作员市场 – 建设者获利，用户即时部署 ➤ 计算市场 – 贡献者分享GPU/CPU并赚取CODEC ➤ 代币实用性 – 降低费用，优先访问，额外奖励 ➤ 链上集成 – 操作员通过遥测和DID控制机器 值得注意的是，@peaq已将CODEC集成到他们的DEX Machinex中，引发了对Peaq机器生态系统内潜在更广泛集成的猜测。 — ► 总结 工作已经从手动努力转向自动化，但近90%仍依赖于遗留系统。脚本和僵化的API在变化时常常崩溃，阻碍了机器人技术的可扩展性。 CodecFlow引入自适应操作员，以增强机器人技术中的自动化，实现高效的适应和可扩展性。 最近，@unmoyai（Codec的首席开发者）提到考虑与中国领先的硬件制造商建立合作关系，以获取先进的机器人和组件，计划在本月发布第一个SDK。 通过利用Codec框架，硬件制造商可以收集数据，集成模型，并缩短上市时间（6个月→1个月）。

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