Acabei de descobrir que tenho 9 códigos de convite disponíveis para a rede 👀 de teste do @anoma Comente e dê RT neste post, selecionarei 9 pessoas em 24h 🥂

A OpenAI acaba de anunciar que seu Agente Operador agora pode controlar um computador inteiro para executar um conjunto complexo de tarefas usando modelos VLA emparelhados com modelos LLM Visão Idioma Ação Se ao menos houvesse um projeto de criptografia que já pudesse fazer isso... Estudo @codecopenflow Além de controlar desktops, o Codec pode controlar operadores de robótica e jogos Crie um ambiente de sandbox virtual para treinar o Operador antes de lançá-lo em produção no mundo real AI x Robotics e automação de jogos/desktops/robôs serão o próximo grande passo para o desenvolvimento de IA e é meu objetivo ser posicionado cedo Codificado codificado

A OpenAI acaba de confirmar minha tese da estrela do norte para IA hoje, liberando seu agente operador. Essa não foi apenas minha tese orientadora para $CODEC, mas todos os outros investimentos em IA que fiz, incluindo aqueles do início do ano durante a mania de IA. Tem havido muita discussão com o Codec em relação à robótica, embora essa vertical tenha sua própria narrativa muito em breve, a razão subjacente pela qual eu estava tão otimista com o Codec desde o dia 1 é devido à forma como sua arquitetura alimenta os agentes operadores. As pessoas ainda subestimam quanta participação de mercado está em jogo ao criar software que seja executado de forma autônoma, superando os trabalhadores humanos sem a necessidade de avisos ou supervisão constantes. Eu vi muitas comparações com $NUIT. Em primeiro lugar, quero dizer que sou um grande fã do que a Nuit está construindo e não desejo nada além de seu sucesso. Se você digitar "nuit" no meu telegrama, verá que em abril eu disse que se tivesse que segurar uma moeda por vários meses, teria sido Nuit devido à minha tese de operador. Nuit era o projeto de operador mais promissor no papel, mas após uma extensa pesquisa, descobri que sua arquitetura não tinha a profundidade necessária para justificar um grande investimento ou colocar minha reputação por trás dele. Com isso em mente, eu já estava ciente das lacunas arquitetônicas nas equipes de agentes operadores existentes e procurando ativamente por um projeto que as abordasse. Pouco depois que o Codec apareceu (graças a @0xdetweiler insistindo que eu olhasse mais fundo neles) e esta é a diferença entre os dois: $CODEC vs $NUIT A arquitetura do Codec é construída em três camadas; Máquina, Sistema e Inteligência, que separam infraestrutura, interface de ambiente e lógica de IA. Cada agente operador no Codec é executado em sua própria VM ou contêiner isolado, permitindo desempenho quase nativo e isolamento de falhas. Esse design em camadas significa que os componentes podem ser dimensionados ou evoluir de forma independente sem quebrar o sistema. A arquitetura de Nuit segue um caminho diferente por ser mais monolítica. Sua pilha gira em torno de um agente de navegador da Web especializado que combina análise, raciocínio de IA e ação. O que significa que eles analisam profundamente as páginas da web em dados estruturados para a IA consumir e dependem do processamento em nuvem para tarefas pesadas de IA. A abordagem do Codec de incorporar um modelo leve de Visão-Linguagem-Ação (VLA) em cada agente significa que ele pode ser executado totalmente localmente. O que não requer ping constante de volta à nuvem para obter instruções, eliminando a latência e evitando a dependência de tempo de atividade e largura de banda. O agente da Nuit processa tarefas primeiro convertendo páginas da web em um formato semântico e, em seguida, usando um cérebro LLM para descobrir o que fazer, o que melhora com o tempo com o aprendizado por reforço. Embora eficaz para automação da Web, esse fluxo depende do processamento pesado de IA do lado da nuvem e de estruturas de página predefinidas. A inteligência do dispositivo local do Codec significa que as decisões acontecem mais perto dos dados, reduzindo a sobrecarga e tornando o sistema mais estável a mudanças inesperadas (sem scripts frágeis ou suposições DOM). Os operadores do codec seguem um loop contínuo de perceber-pensar-agir. A camada de máquina transmite o ambiente (por exemplo, um aplicativo ao vivo ou feed de robô) para a camada de inteligência por meio dos canais otimizados da camada do sistema, dando à IA "olhos" sobre o estado atual. O modelo VLA do agente interpreta os visuais e as instruções juntos para decidir sobre uma ação, que a camada do sistema executa por meio de eventos de teclado/mouse ou controle de robô. Esse loop integrado significa que ele se adapta a eventos ao vivo, mesmo que a interface do usuário mude, você não interromperá o fluxo. Para colocar tudo isso em uma analogia mais simples, pense nos operadores da Codec como um funcionário autossuficiente que se adapta às surpresas no trabalho. O agente de Nuit é como um funcionário que precisa fazer uma pausa, descrever a situação para um supervisor por telefone e aguardar instruções. Sem entrar muito em uma toca de coelho técnica, isso deve lhe dar uma ideia de alto nível sobre por que escolhi o Codec como minha principal aposta em Operadores. Sim, Nuit tem o apoio da YC, uma equipe empilhada e do github de nível S. Embora a arquitetura do Codec tenha sido construída com o dimensionamento horizontal em mente, o que significa que você pode implantar milhares de agentes em paralelo com zero memória compartilhada ou contexto de execução entre os agentes. A equipe do Codec também não é um desenvolvedor comum. Sua arquitetura VLA abre uma infinidade de casos de uso que não eram possíveis com os modelos de agentes anteriores devido à visualização através de pixels, não de capturas de tela. Eu poderia continuar, mas vou guardar isso para posts futuros.

Tiro o chapéu para a rede de testes de @anoma! Tem uma experiência super suave e divertida com missões secundárias e tarefas diárias. Um novo mundo de UI e UX está surgindo e é baseado em ⏳ intenção

Se você souber onde procurar, poderá fazê-lo se mover. @RoboMove $CODEC

$MNT nas paradas 👇 > Capitalização de mercado: US$ 2,4 bilhões + (+28% WoW) > Volume total de negociação: US$ 345 milhões (+21% DoD) Alimentado pelo Blockchain para Bancos. Créditos: @CoinMarketCap

É inacreditável que, em 2025, ainda vejamos essa fragmentação e projetos saltando entre cadeias e camadas apenas para perseguir o hype. 🫳 Arbitrum para Berachain para Base para HyperEVM para [INSERT_NEXT_HYPED_CHAIN] Basta construir sobre o mundo centrado na intenção Construa em @anoma

$CODEC é codificado. Mas WTF é isso e por que estou tão otimista? Deixe-me dar-lhe um TL; DR - A @codecopenflow está construindo a primeira plataforma abrangente para modelos Vision-Language-Action (VLA), permitindo que os "operadores" de IA vejam, raciocinem e ajam de forma autônoma em interfaces digitais e sistemas robóticos por meio de infraestrutura unificada. - Os VLAs resolvem/superam as limitações fundamentais de automação do LLM, aproveitando um pipeline de perceber-pensar-agir que lhes permite processar semântica visual dinâmica versus os loops atuais de captura de tela-razão-execução do LLM que quebram nas alterações da interface. - A arquitetura técnica dos VLAs mescla visão, raciocínio de linguagem e comandos de ação direta em um único modelo, em vez de sistemas LLM + codificadores visuais separados, permitindo adaptação em tempo real e recuperação de erros. - O design independente de estrutura do Codec abrange robótica (feeds de câmera para controlar comandos), operadores de desktop (navegação contínua de interface) e jogos (jogadores de IA adaptáveis) por meio do mesmo ciclo de percepção-razão-ação. - Qual é a diferença? Os agentes com tecnologia LLM replanejam quando os fluxos de trabalho mudam, lidando com mudanças de interface do usuário que quebram scripts RPA rígidos. Os agentes VLA, por outro lado, se adaptam usando dicas visuais e compreensão da linguagem, em vez de exigir patches manuais. - Infraestrutura independente de hardware do codec com treinamento sem código por meio de gravação de tela e SDK do desenvolvedor, posicionando-o como a estrutura de estilo Langchain ausente para execução autônoma de tarefas VLA. - A estrutura permite a agregação de computação mart de redes GPU descentralizadas, permite a gravação onchain opcional para rastreamentos de fluxo de trabalho auditáveis e permite a implantação de infraestrutura privada para casos de uso sensíveis à privacidade. - $CODEC tokenomics monetizam o mercado da operadora e calculam a contribuição, criando incentivos de ecossistema sustentável à medida que os VLAs atingem a proeminência esperada no nível de LLM em vários setores. - O fato de um co-fundador do Codec ter experiência na construção do LeRobot da HuggingFace evidencia a credibilidade legítima da pesquisa de robótica e ML no desenvolvimento do VLA. Esta não é uma equipe de criptomoedas comum que está mudando para narrativas de IA. Vou mergulhar nisso com mais profundidade em breve. Reiterando minha recomendação para DYOR nesse meio tempo. $CODEC é codificado.

Por que a $CODEC é pioneira no futuro dos agentes autônomos @codecopenflow A próxima fronteira da IA não são mais prompts de texto. É ação. A maioria dos agentes de IA hoje está presa em um loop de leitura de capturas de tela e saída de texto. Eles não veem ambientes, não entendem a mudança e não podem agir com intenção no mundo real. É aí que a arquitetura VLA (Vision-Language-Action) da Codec se destaca. Imagine agentes que não apenas falam, mas observam, raciocinam e fazem. Esse é o coração do Codec. Estes não são scripts frágeis ou bots rígidos. Os operadores de VLA interagem com software, jogos ou até mesmo robôs físicos percebendo continuamente o ambiente, decidindo o que fazer e executando comandos: assim como um humano faria. ✅ Agentes de desktop que se adaptam às mudanças nas interfaces do usuário ✅ Agentes de jogos que aprendem mecânicas e criam estratégias em tempo real ✅ Agentes robóticos que respondem aos dados do sensor e controlam o hardware ✅ Treinamento e simulação em escala, sem necessidade de robô A arquitetura modular do Codec permite emparelhar modelos de visão com modelos de linguagem (como CogVLM + Mixtral) para criar agentes inteligentes que podem ler, assistir, entender e agir, tudo em um único pipeline. Cada agente é executado em sua própria unidade de computação (VM, servidor ou contêiner) e todas as decisões tomadas podem ser registradas onchain. Isso significa ações rastreáveis, garantias de segurança e o potencial para sistemas de incentivo baseados em criptomoedas e camadas de responsabilidade em ambientes de alto risco. Estamos caminhando para um mundo onde os Operadores podem ser treinados, negociados e monetizados. Seja para testes de controle de qualidade, automação de tarefas robóticas ou até mesmo exércitos de bots descentralizados em jogos. Assim como os aplicativos transformaram o smartphone, os pacotes de habilidades transformarão os robôs. Hardware de código aberto + inteligência para download = o equivalente robótico do desenvolvimento de software. Isso não é ficção científica. Está acontecendo agora. Por último e talvez o mais importante, o gráfico é otimista pra caralho

Domingo Acordar Explosão superior $HYPE ATH Explosão superior $CODEC ATH Vou bater em algum esporte A vida é boa