Магазин DApp | Web3-центр мероприятий и игр

Актуальные темы

0xFunky

Биомедицинский стартап с искусственным интеллектом - CTO / Kaggle Competition - Магистр / @GooseCityDAO / Основатель @codechainAI

PUMP публичная продажа завершена, изначально я тоже вложил много в Bybit, на блокчейне оставил только 1/2, в итоге только на блокчейне все прошло успешно, хорошо, что не застраховался заранее… Кстати, в последнее время в AI-сообществе много обсуждают VLA (Vision‑Language‑Action) Я специально изучил, есть ли на блокчейне проекты, связанные с VLA, и увидел проект CodecFlow @Codecopenflow, купил немного. == Что делает проект CodecFlow == Кратко о VLA: VLA — это модель, которая позволяет AI не только «говорить», но и «действовать». Традиционные LLM (такие как GPT) могут только понимать язык, давать советы, но они не могут выполнять действия, не могут нажимать на экран, не могут захватывать объекты. Модель VLA объединяет три основные способности: 1. Vision (зрение): понимает изображения, скриншоты, ввод с камеры или данные датчиков 2. Language (язык): понимает команды на естественном языке 3. Action (действие): генерирует исполняемые команды, такие как щелчки мышью, ввод с клавиатуры, управление механической рукой CodecFlow занимается VLA на блокчейне, все операции могут быть записаны в блокчейн, подлежат аудиту, проверке и расчету. Проще говоря, это основа для «AI-робота». == Почему я обращаю на этот проект особое внимание? == Я обнаружил, что их разработчики являются ключевыми участниками самого популярного открытого проекта в области VLA — LeRobot! LeRobot — это топовая база для создания VLA моделей в открытом сообществе, включая SmolVLA и другие легкие VLA, которые могут работать на ноутбуках. Это означает, что эта команда действительно понимает архитектуру VLA и роботов. Я вижу, что они продолжают развиваться, цена токена стабильно растет, я сам очень оптимистично настроен по поводу VLA, и в целом, судя по тенденциям, VLA и роботы действительно являются будущим на рынке. • Крупные игроки Web2 (Google, Meta, Tesla) в настоящее время полностью инвестируют в обучение VLA и роботов; • В проектах Web3 очень мало приложений VLA, способных выполнять задачи, это очень редкость. • VLA имеет возможность проявить огромную ценность в таких сценариях, как DePIN, автоматизация Web, выполнение AI-агентов на блокчейне. CA: 69LjZUUzxj3Cb3Fxeo1X4QpYEQTboApkhXTysPpbpump Всегда проводите собственное исследование (DYOR).

Что такое оператор $CODEC? Это то место, где модели «Визуализация-Язык-Действие» наконец делают ИИ полезным для реальной работы. Оператор — это автономный программный агент, работающий на основе моделей VLA, который выполняет задачи через непрерывный цикл восприятия-рассуждения-действия. Большие языковые модели могут блестяще мыслить и говорить, но они не могут указывать, щелкать или захватывать что-либо. Они являются чистыми двигателями рассуждений без какой-либо связи с физическим миром. Модели VLA объединяют визуальное восприятие, понимание языка и структурированный вывод действий в одном прямом проходе. В то время как LLM описывает, что должно произойти, модель VLA на самом деле делает это, выдавая координаты, управляющие сигналы и исполняемые команды. Рабочий процесс оператора: - Восприятие: захватывает скриншоты, видеопотоки с камер или данные датчиков. - Рассуждение: обрабатывает наблюдения вместе с инструкциями на естественном языке, используя модель VLA. - Действие: выполняет решения через взаимодействие с пользовательским интерфейсом или управление оборудованием — все в одном непрерывном цикле. Примеры: LLM против оператора, работающего на модели VLA Планирование встречи LLM: Предоставляет подробное объяснение управления календарем, описывая шаги для планирования встречи. Оператор с моделью VLA: - Захватывает рабочий стол пользователя. - Определяет приложение для календаря (например, Outlook, Google Календарь). - Переходит к четвергу, создает встречу на 14:00 и добавляет участников. - Автоматически адаптируется к изменениям пользовательского интерфейса. Робототехника: сортировка объектов LLM: Генерирует точные письменные инструкции для сортировки объектов, такие как идентификация и организация красных компонентов. Оператор с моделью VLA: - Наблюдает за рабочей областью в реальном времени. - Определяет красные компоненты среди смешанных объектов. - Планирует траектории без столкновений для роботизированной руки. - Выполняет операции по захвату и размещению, динамически подстраиваясь под новые позиции и ориентации. Модели VLA наконец преодолевают разрыв между ИИ, который может рассуждать о мире, и ИИ, который может его действительно изменить. Они превращают автоматизацию из хрупкого следования правилам в адаптивное решение проблем — интеллектуальных работников. "Традиционные скрипты ломаются, когда среда меняется, но операторы используют визуальное понимание, чтобы адаптироваться в реальном времени, обрабатывая исключения вместо того, чтобы аварийно завершаться."

Я никогда не использовал U-карту, пока в этот раз не потратил все деньги на кредитной карте во время поездки в Европу, и только вернувшись, начал изучать различные U-карты. Сначала я очень ждал карту Morph, но долго не было новостей, а карта Bybit из-за проблем с регионом не может быть привязана к Apple Pay и я не могу получить физическую карту... Позже я увидел карту Solayer, планирую получить одну, концепция неограниченных дополнительных карт на самом деле довольно полезна. == Познакомим вас с этой картой == • Один набор мнемонических фраз для «неограниченных дополнительных карт» Главная особенность карты — это «функция субкарты», с помощью одной группы мнемонических фраз можно создать несколько субкарт, каждая из которых может иметь свое имя, лимит и назначение. Это равносильно переносу логики разделения счетов и дополнительных карт из традиционного банка в аккаунт со стабильной монетой, и это полностью децентрализованный подход. Я планирую открыть несколько субкарт для использования членами семьи, а моя жена будет использовать основную карту, а я — субкарту, так что она сможет контролировать мои расходы (шутка). • Прямые платежи в стабильной монете + механизм кэшбэка Поддерживает расходы в USDC, можно напрямую привязать к Apple Pay / Google Pay, повседневные покупки без проблем. Депозиты приносят 4-5% годовых, что означает, что вы зарабатываете, пока храните. Каждая покупка будет накапливать баллы, которые в будущем можно обменять на Layer airdrop или привилегии партнеров, что немного похоже на кэшбэк. В настоящее время участники Genesis airdrop или предыдущих публичных продаж предлагают бесплатные или скидочные активации, обычным пользователям нужно 75 U, чтобы получить одну и попробовать.

Платформа бесплатного тестирования временно закрыта, спасибо всем за отзывы и тестирование🙏 За три дня было проведено около 1200 запросов, потребление токенов GPT составило 53 миллиона, общие расходы составили около 90 долларов. В последние дни также проводилась полная оптимизация платформы и агентов, особенно была переработана часть интеграции источников данных. Здесь особенно рекомендую Heurist Mesh от @heurist_ai, который объединяет важные MCP Web3, позволяя разработчикам легко интегрировать несколько источников данных, также благодарю их за предоставление части сотрудничества. Также рекомендую модуль анализа Twitter от @elfa_ai и источник новостей от @UnifaiNetwork, которые показали отличные результаты и стабильное качество. В настоящее время все интегрированные источники данных собраны в приведенной ниже блок-схеме, если у вас есть идеи для сотрудничества, буду рад обсудить! Помимо криптовалют, я также добавил поиск по тайваньскому рынку акций, интегрировав Тайваньскую фондовую биржу и некоторые новостные источники, но, к сожалению, такие платформы, как PTT и Dcard, в настоящее время не имеют доступного API для данных. В будущем я подумаю о разработке системы парсинга для создания базы данных общественного мнения Тайваня (может стать первой в Тайване?) Текущая оптимизированная версия (логика AI Agent и интеграция источников данных) не будет загружена на GitHub, будет открыт только основной каркас и структура сайта, в основном потому, что в ходе этого короткого тестирования я также обнаружил, что это направление действительно востребовано, многие друзья активно обращались ко мне для обсуждения и даже предлагали продвигать это в продукт, так что вы можете ожидать дальнейших планов по продукту, я сам тоже с нетерпением жду, чем смогу помочь всем. От идеи до реализации MVP и до фактического тестирования на рынке прошло менее недели, и почти без затрат была завершена первая проверка. Хотя успех этого продукта в будущем еще неизвестен, можно с уверенностью сказать, что мы находимся на золотой эпохе быстрого воплощения предпринимательских идей с помощью AI.

Спасибо всем за поддержку Более 600 запросов в день, установленный бюджет OpenAI также достиг половины предупреждения, спасибо всем, кто дал мне советы по улучшению, я постараюсь внести изменения🙏 Ко мне также обратились несколько интересных проектов для обсуждения сотрудничества, посмотрим, сможем ли мы подключить источники данных, и я обнаружил много хороших проектов источников данных web3, в дальнейшем я постараюсь интегрировать их. Бесплатная тестовая версия будет отключена, когда достигнет бюджета API или в пятницу вечером, всем приветствуется продолжать тестирование и давать мне обратную связь. Хотя не знаю, совпадение это или нет, вчера я попросил его проанализировать ETH и BTC, и он рекомендовал их покупать, а сейчас они действительно взлетели до исторического максимума...

Тестовый сайт запущен Сначала я потратил много времени на развертывание на vercel, но потом переключился на развертывание на cloudrun, и стало намного проще. Позже, если будет возможность, я научу всех, как сделать так, чтобы ИИ шаг за шагом помогал вам развернуть ваше приложение в облаке. Я открываю "3 дня" бесплатного пробного периода, чтобы все могли протестировать, используйте мой OpenAI API (у меня установлен бюджет, не тратьте слишком много...) Просто перейдите на сайт, введите информацию, и вы сможете проанализировать. Надеюсь, те, кто протестирует, смогут дать мне обратную связь, а также можете поставить звезду на Git Repo🙏 Ссылка на тестирование: Git: Нельзя не сказать, что этот фреймворк можно изменить, и у него много возможностей. Если внимательно посмотреть на содержание отчета, то оно тоже неплохое (хотя я тестировал некоторые мелкие монеты, и результаты были хуже, вероятно, из-за плохих источников данных для анализа сообщества). В будущем, подключив больше источников данных и добавив больше агентов, результаты должны стать лучше. Возможно, в дальнейшем даже можно будет подключить MCP для прямого размещения заказов, возможностей много! Если кто-то заинтересован в сотрудничестве или спонсорстве, пишите в личные сообщения!

Недавно обсуждаемая тема — это проект с открытым исходным кодом, связанный с торговыми AI — TradingAgents, количество звезд за последние несколько месяцев возросло до 13K. Сначала скажу вывод: изначально этот открытый TradingAgent мог анализировать только американские акции, я потратил менее 3 часов, используя AI Vibe coding, чтобы создать крипто-версию этого TradingAgent и добавить веб-интерфейс, код я сразу же открыл (ссылку оставлю в комментариях). Этот TradingAgents использует Multi-LLM Agents для создания структуры, имитирующей работу реальных торговых организаций, как бы разделяя аналитиков, исследователей, трейдеров, риск-менеджеров и инвестиционных директоров на независимые AI-агенты, которые взаимодействуют и анализируют, чтобы в конечном итоге решить, как размещать заказы. В статье указано, что PNL лучше, чем у многих стратегий, я провел практическое тестирование, и весь процесс оказался довольно неплохим, он будет собирать различные источники данных для анализа: исторические цены, новости, общественное мнение, технический, фундаментальный и эмоциональный анализ также распределены. Изначально поддерживались только американские акции, я добавил поддержку Crypto (в настоящее время поддерживаются некоторые крупные монеты), и поскольку CLI был слишком простым, я сразу добавил веб-интерфейс! Управлять и просматривать в браузере будет более интуитивно, позже, когда будет время, я разверну его для тестирования (но API KEY нужно будет подготовить самостоятельно). Этот репозиторий я буду постоянно обновлять, в будущем планирую постепенно пытаться добавить больше источников данных и изменить подсказки агента, чтобы агент мог более оперативно и точно анализировать криптовалюту, и даже можно будет свободно добавлять больше агентов, DeFi farming и alpha hunter также можно будет свободно интегрировать в эту структуру. В идеале я надеюсь, что можно будет анализировать даже MEME, если кто-то заинтересован в этом и хочет сотрудничать в разработке, можете написать мне в личные сообщения. Сейчас, похоже, еще много людей анализируют, написан ли код AI, Vibe Coding уже является текущей тенденцией, Microsoft и Google уже начали сокращения, сейчас эффективность разработки с использованием AI так высока, что позже, когда у меня будет время, я проведу стрим по Vibe Coding на SIDEKICK, вы будете играть в игры, а я буду заставлять AI писать код для разработки!

Недавно обсуждаемая тема — это проект с открытым исходным кодом, связанный с торговыми AI — TradingAgents, количество звезд за последние несколько месяцев возросло до 13K. Сначала скажу вывод: изначально этот открытый TradingAgent мог анализировать только американские акции, я потратил менее 3 часов, используя AI Vibe coding, чтобы создать крипто-версию этого TradingAgent и добавить веб-интерфейс, код я сразу же открыл (ссылку оставлю в комментариях). Этот TradingAgents использует Multi-LLM Agents для создания структуры, имитирующей работу реальных торговых организаций, как бы разделяя аналитиков, исследователей, трейдеров, риск-менеджеров и инвестиционных директоров на независимые AI-агенты, которые взаимодействуют и анализируют, чтобы в конечном итоге решить, как размещать заказы. В статье указано, что PNL лучше, чем у многих стратегий, я провел практическое тестирование, и весь процесс оказался довольно неплохим, он будет собирать различные источники данных для анализа: исторические цены, новости, общественное мнение, технический, фундаментальный и эмоциональный анализ также распределены. Изначально поддерживались только американские акции, я добавил поддержку Crypto (в настоящее время поддерживаются некоторые крупные монеты), и поскольку CLI был слишком простым, я сразу добавил веб-интерфейс! Управлять и просматривать в браузере будет более интуитивно, позже, когда будет время, я разверну его для тестирования (но API KEY нужно будет подготовить самостоятельно). Этот репозиторий я буду постоянно обновлять, в будущем планирую постепенно пытаться добавить больше источников данных и изменить подсказки агента, чтобы агент мог более оперативно и точно анализировать криптовалюту, и даже можно будет свободно добавлять больше агентов, DeFi farming и alpha hunter также можно будет свободно интегрировать в эту структуру. В идеале я надеюсь, что можно будет анализировать даже MEME, если кто-то заинтересован в этом и хочет сотрудничать в разработке, можете написать мне в личные сообщения. Сейчас, похоже, еще много людей анализируют, написан ли код AI, Vibe Coding уже является текущей тенденцией, Microsoft и Google уже начали сокращения, сейчас эффективность разработки с использованием AI так высока, что позже, когда у меня будет время, я проведу стрим по Vibe Coding на SIDEKICK, вы будете играть в игры, а я буду заставлять AI писать код для разработки!

Топ

Рейтинг

Избранное

В тренде ончейн

В тренде в Х

Самые инвестируемые

Наиболее известные