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O PUMP da venda pública terminou, originalmente eu também tinha uma grande quantia na Bybit, deixando apenas 1/2 na blockchain, no final só consegui o que estava na blockchain, ainda bem que não fiz hedge antecipadamente...
Falando nisso, recentemente muitas pessoas na comunidade de IA estão discutindo sobre VLA (Vision‑Language‑Action).
Fui investigar se havia algum projeto na blockchain relacionado ao VLA e encontrei este projeto CodecFlow @Codecopenflow, comprei um pouco.
== O que faz o projeto CodecFlow ==
Uma breve introdução ao VLA, VLA é uma arquitetura de modelo que permite que a IA não apenas "fale", mas também "faça".
Os LLMs tradicionais (como o GPT) só conseguem entender a linguagem e fornecer sugestões, mas não conseguem executar ações, não clicam na tela, não pegam objetos.
O modelo VLA significa que integra três grandes capacidades:
1. Visão: entender imagens, capturas de tela, entradas de câmeras ou dados de sensores.
2. Linguagem: compreender comandos em linguagem natural humana.
3. Ação: gerar comandos executáveis, como cliques do mouse, entradas de teclado, controle de braços robóticos.
O CodecFlow está desenvolvendo VLA na blockchain, todos os processos operacionais podem ser registrados na blockchain, auditáveis, verificáveis e liquidáveis.
Em resumo, é a infraestrutura básica de um "robô de IA".
== Por que estou prestando atenção neste projeto? ==
Descobri que os desenvolvedores deles são contribuintes principais do projeto de código aberto LeRobot, que é o projeto mais popular na área de VLA!
O LeRobot é a base de topo para a construção de modelos VLA no mundo do código aberto, incluindo o SmolVLA, que pode ser executado em laptops.
Isso significa que essa equipe realmente entende a arquitetura VLA e robótica.
Vejo que eles continuam a construir, e o preço da moeda está subindo de forma estável, eu realmente acredito na pista do VLA, e olhando para a tendência geral, VLA e robótica realmente têm um futuro no mercado.
• Os gigantes do Web2 (Google, Meta, Tesla) estão atualmente investindo pesadamente em treinamento de VLA e robótica;
• Há poucos projetos no Web3 que conseguem executar tarefas com aplicações VLA, que ainda são muito raras.
• O VLA tem a oportunidade de gerar um enorme valor em cenários como DePIN, automação na web e execução de agentes de IA na blockchain.
CA: 69LjZUUzxj3Cb3Fxeo1X4QpYEQTboApkhXTysPpbpump
Sempre faça sua própria pesquisa (DYOR).
26/06/2025
O que é um Operador $CODEC?
É onde os modelos de Visão-Linguagem-Ação finalmente tornam a IA útil para o trabalho real.
Um Operador é um agente de software autônomo alimentado por modelos VLA que realiza tarefas através de um ciclo contínuo de perceber-raciocinar-agir.
Os LLMs podem pensar e falar brilhantemente, mas não conseguem apontar, clicar ou pegar nada. Eles são motores de raciocínio puros sem qualquer ancoragem no mundo físico.
Os VLAs combinam percepção visual, compreensão da linguagem e saída de ação estruturada em uma única passagem para frente. Enquanto um LLM descreve o que deve acontecer, um modelo VLA realmente faz isso acontecer emitindo coordenadas, sinais de controle e comandos executáveis.
O fluxo de trabalho do Operador é:
- Percepção: captura capturas de tela, feeds de câmera ou dados de sensores.
- Raciocínio: processa observações juntamente com instruções em linguagem natural usando o modelo VLA.
- Ação: executa decisões através de interações com a interface do usuário ou controle de hardware—tudo em um único loop contínuo.
Exemplos: LLM vs. Operador Alimentado por Modelo VLA
Agendando uma Reunião
LLM: Fornece uma explicação detalhada sobre gerenciamento de calendário, delineando etapas para agendar uma reunião.
Operador com Modelo VLA:
- Captura a área de trabalho do usuário.
- Identifica o aplicativo de calendário (por exemplo, Outlook, Google Calendar).
- Navega até quinta-feira, cria uma reunião às 14h e adiciona participantes.
- Adapta-se automaticamente a mudanças na interface do usuário.
Robótica: Classificação de Objetos
LLM: Gera instruções escritas precisas para classificar objetos, como identificar e organizar componentes vermelhos.
Operador com Modelo VLA:
- Observa o espaço de trabalho em tempo real.
- Identifica componentes vermelhos entre objetos misturados.
- Planeja trajetórias sem colisões para um braço robótico.
- Executa operações de pegar e colocar, ajustando-se dinamicamente a novas posições e orientações.
Os modelos VLA finalmente preenchem a lacuna entre a IA que pode raciocinar sobre o mundo e a IA que pode realmente mudá-lo. Eles são o que transforma a automação de uma simples obediência a regras em resolução de problemas adaptativa—trabalhadores inteligentes.
"Scripts tradicionais quebram quando o ambiente muda, mas os Operadores usam a compreensão visual para se adaptar em tempo real, lidando com exceções em vez de falhar nelas."
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