¿Qué es un operador $CODEC? Es donde los modelos de Visión-Lenguaje-Acción finalmente hacen que la IA sea útil para el trabajo real. Un operador es un agente de software autónomo impulsado por modelos VLA que realiza tareas a través de un ciclo continuo de percepción-razón-acción. Los LLM pueden pensar y hablar de manera brillante, pero no pueden señalar, hacer clic o agarrar nada. Son motores de razonamiento puro sin conexión a tierra en el mundo físico. Las VLA combinan la percepción visual, la comprensión del lenguaje y la salida de acción estructurada en un solo paso hacia adelante. Mientras que un LLM describe lo que debería suceder, un modelo VLA en realidad lo hace mediante la emisión de coordenadas, señales de control y comandos ejecutables. El flujo de trabajo del operador es: - Percepción: captura capturas de pantalla, imágenes de cámaras o datos de sensores. - Razonamiento: procesa las observaciones junto con las instrucciones del lenguaje natural utilizando el modelo VLA. - Acción: ejecuta decisiones a través de interacciones de la interfaz de usuario o control de hardware, todo en un bucle continuo. Ejemplos: LLM vs. Operador impulsado por el modelo VLA Programación de una reunión LLM: Proporciona una explicación detallada de la administración del calendario, describiendo los pasos para programar una reunión. Operador con modelo VLA: - Captura el escritorio del usuario. - Identifica la aplicación de calendario (por ejemplo, Outlook, Google Calendar). - Navega hasta el jueves, crea una reunión a las 2 p.m. y agrega asistentes. - Se adapta automáticamente a los cambios en la interfaz de usuario. Robótica: Clasificación de objetos LLM: Genera instrucciones escritas precisas para clasificar objetos, como identificar y organizar componentes rojos. Operador con modelo VLA: - Observa el espacio de trabajo en tiempo real. - Identifica los componentes rojos entre los objetos mezclados. - Planifica trayectorias sin colisiones para un brazo robótico. - Ejecuta operaciones de selección y colocación, ajustándose dinámicamente a nuevas posiciones y orientaciones. Los modelos VLA finalmente cierran la brecha entre la IA que puede razonar sobre el mundo y la IA que realmente puede cambiarlo. Son los que transforman la automatización de un frágil seguimiento de reglas en una resolución de problemas adaptativa: trabajadores inteligentes. "Los scripts tradicionales se rompen cuando cambia el entorno, pero los operadores utilizan la comprensión visual para adaptarse en tiempo real, manejando las excepciones en lugar de bloquearse en ellas".

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TradingAgents, un proyecto de código abierto con IA comercial, ha subido a 13K en los últimos meses Hablemos primero de la conclusión: Originalmente, este TradingAgent de código abierto solo podía analizar acciones de EE. UU., pero pasé menos de 3 horas para cambiar la versión criptográfica de este TradingAgent con codificación AI Vibe, agregué la interfaz web y abrí directamente la fuente del programa (enlace que puse en el mensaje). Este TradingAgents es un marco que utiliza agentes Multi-LLM para hacer una simulación del funcionamiento de instituciones comerciales reales, como separar analistas, investigadores, comerciantes, oficiales de control de riesgos e inversiones con AIAgent, y analizar interactivamente hasta el final para determinar cómo colocar una orden, el PNL escrito en el documento es mejor que muchas estrategias, y la prueba real se ha realizado, y todo el proceso está lleno de bienes, y capturará diferentes fuentes de datos para el análisis, precios históricos , las noticias, el sentimiento de la comunidad, el análisis técnico, fundamental y emocional también tienen una división del trabajo. Originalmente, solo admitía acciones de EE. UU., pero me uní para respaldar Crypto (actualmente admite algunas monedas grandes) y debido a que el sol de CLI está saliendo, ¡agregué directamente una interfaz web! Será más intuitivo verlo en un navegador, y lo implementaré para que todos lo prueben y lo usen cuando tenga tiempo más tarde (pero la clave API debe ser preparada por usted mismo). Continuaré actualizando este Repo, y luego planeo tratar lentamente de agregar más fuentes de datos y modificar el Prompt del Agente para hacer que el análisis criptográfico del Agente sea más preciso y en tiempo real, e incluso libre para agregar más Agentes, la agricultura Defi y el cazador de alfa también deberían ser libres de unirse a este marco, idealmente espero poder analizar incluso MEME, Si está interesado en esto y desea cooperar en el desarrollo del mismo, puede enviarme un mensaje directo. Ahora parece que todavía hay muchas personas que analizarán si el código está escrito por IA, Vibe Coding es la tendencia actual, Microsoft Google ya ha tomado medidas para despedir empleados, y ahora la eficiencia del desarrollo de IA es alta, y luego transmitiré Vibe Coding en vivo en SIDEKICK cuando tenga tiempo, juegas a los perros y juegos, llamaré a la IA para jugar a Code para desarrollar cosas!

Uau. Es genial ver que el conocimiento de solana está tan extendido que los desarrolladores externos pueden bifurcar todo. Hay 3 fases en el código abierto: 1) A nadie le importa tu código 2) Todo el mundo bifurca su código pero no devuelve ningún valor aguas arriba 3) Contribuciones significativas reales de vuelta aguas arriba No es del todo así, pero es realmente muy difícil obtener correcciones de errores significativas de bifurcaciones externas. 1/20 no apesta básicamente.