Vad är en $CODEC Operator? Det är där Vision-Language-Action-modeller äntligen gör AI användbar för verkligt arbete. En operatör är en autonom mjukvaruagent som drivs av VLA-modeller som utför uppgifter genom en kontinuerlig perception-reason-act-cykel. LLM:er kan tänka och prata briljant, men de kan inte peka, klicka eller ta tag i något. De är rena resonemangsmotorer med noll förankring i den fysiska världen. VLA:er kombinerar visuell uppfattning, språkförståelse och strukturerad handlingsutdata i en enda framåtpassning. Medan en LLM beskriver vad som ska hända, får en VLA-modell det faktiskt att hända genom att sända ut koordinater, styrsignaler och körbara kommandon. Arbetsflödet för operatören är: - Perception: tar skärmdumpar, kameraflöden eller sensordata. - Resonemang: bearbetar observationer tillsammans med instruktioner på naturligt språk med hjälp av VLA-modellen. - Åtgärd: Utför beslut genom UI-interaktioner eller maskinvarukontroll – allt i en kontinuerlig loop. Exempel: LLM vs. Operatör som drivs av VLA-modell Schemalägga ett möte LLM: Ger en detaljerad förklaring av kalenderhantering och beskriver steg för att schemalägga ett möte. Operatör med VLA-modell: - Avbildar användarens skrivbord. - Identifierar kalenderprogrammet (t.ex. Outlook, Google Kalender). - Navigerar till torsdag, skapar ett möte kl. 14.00 och lägger till deltagare. - Anpassar sig automatiskt till ändringar i användargränssnittet. Robotik: Sortera objekt LLM: Genererar exakta skriftliga instruktioner för sortering av objekt, till exempel identifiering och organisering av röda komponenter. Operatör med VLA-modell: - Observerar arbetsytan i realtid. - Identifierar röda komponenter bland blandade objekt. - Planerar kollisionsfria banor för en robotarm. - Utför pick-and-place-operationer och anpassar sig dynamiskt till nya positioner och orienteringar. VLA-modeller överbryggar äntligen klyftan mellan AI som kan resonera om världen och AI som faktiskt kan förändra den. Det är de som förvandlar automatisering från bräcklig regelefterlevnad till adaptiv problemlösning – intelligenta medarbetare. "Traditionella skript går sönder när miljön ändras, men operatörerna använder visuell förståelse för att anpassa sig i realtid och hantera undantag i stället för att krascha på dem."

Vi presenterar Emerald Sub Cards: Ett konto, obegränsat antal kort Anpassade etiketter, individuella gränser och utgiftsspårning är alla tillgängliga i ett

Testplatsen är ute Till en början tog det mycket tid att använda vercel underordnad kortnivå, men sedan var det mycket lättare att direkt byta till den underordnade cloudrun, och då kommer jag att ha möjlighet att lära dig hur du låter AI lära dig steg för steg för att slutföra molnet online din APP. Öppna "3 dagar" av Free Trail för alla att testa och spela, bränna mitt OpenAI API (jag har en budget, använd den inte för hårt...), anslut direkt till webbplatsen och ange informationen som ska analyseras, jag hoppas att alla som har ett test kan ge mig lite feedback, och Git Repo kan också hjälpa mig att peka en stjärna 🙏 Test länkar: Git: Jag måste säga att det finns en hel del saker som kan ändras inom detta ramverk, och innehållet i den rapport som tagits fram är inte dåligt om man tittar noga (men jag testar att effekten av vissa småmynt är relativt dålig, och det borde vara så att den datakälla som kopplas samman av den nuvarande samhällsanalysen är relativt dålig), och sedan koppla på fler datakällor och lägga till fler agenter borde göra effekten bättre, och kanske kan du till och med ansluta MCP för att göra en beställning direkt, och det finns många saker som kan spelas! Intresserad av samarbete eller sponsring är välkommen till DM!

Testplatsen är ute Till en början tog det mycket tid att använda vercel underordnad kortnivå, men sedan var det mycket lättare att direkt byta till den underordnade cloudrun, och då kommer jag att ha möjlighet att lära dig hur du låter AI lära dig steg för steg för att slutföra molnet online din APP. Öppna "3 dagar" av Free Trail för alla att testa och spela, bränna mitt OpenAI API (jag har en budget, använd den inte för hårt...), anslut direkt till webbplatsen och ange informationen som ska analyseras, jag hoppas att alla som har ett test kan ge mig lite feedback, och Git Repo kan också hjälpa mig att peka en stjärna 🙏 Test länkar: Git: Jag måste säga att det finns en hel del saker som kan ändras inom detta ramverk, och innehållet i den rapport som tagits fram är inte dåligt om man tittar noga (men jag testar att effekten av vissa småmynt är relativt dålig, och det borde vara så att den datakälla som kopplas samman av den nuvarande samhällsanalysen är relativt dålig), och sedan koppla på fler datakällor och lägga till fler agenter borde göra effekten bättre, och kanske kan du till och med ansluta MCP för att göra en beställning direkt, och det finns många saker som kan spelas! Intresserad av samarbete eller sponsring är välkommen till DM!

TradingAgents, ett projekt med öppen källkod med trading AI, har stigit till 13K de senaste månaderna Låt oss prata om slutsatsen först: Ursprungligen kunde denna TradingAgent med öppen källkod bara analysera amerikanska aktier, men jag spenderade mindre än 3 timmar på att ändra kryptoversionen av denna TradingAgent med AI Vibe-kodning, och lade till webbgränssnittet, och jag öppnade direkt programmets källa (länk jag lade in i meddelandet). Detta TradingAgents är ett ramverk som använder Multi-LLM Agents för att göra en simulering av driften av verkliga handelsinstitutioner, såsom att separera analytiker, forskare, handlare, riskkontroll och investeringstjänstemän med AIAgent, och interaktivt analysera till slutet för att avgöra hur man lägger en order, PNL skrivet i tidningen är bättre än många strategier, och det faktiska testet har gjorts, och hela processen är full av bra, och kommer att fånga olika DataSources för analys, historiska priser , nyheter, samhällssentiment, teknisk, grundläggande och emotionell analys har också en arbetsfördelning. Ursprungligen stödde det bara amerikanska aktier, men jag gick med för att stödja Crypto (som för närvarande stöder några stora mynt) och eftersom CLI-solen går upp lade jag direkt till ett webbgränssnitt! Det kommer att vara mer intuitivt att titta på det i en webbläsare, och jag kommer att distribuera det för alla att testa och använda när jag har tid senare (men API-nyckeln bör förberedas av dig själv). Jag kommer att fortsätta att uppdatera detta Repo, och sedan planerar jag att långsamt försöka lägga till fler datakällor, och modifiera agentens uppmaning för att göra agentens kryptoanalys mer realtids- och korrekt, och till och med fri att lägga till fler agenter, Defi-jordbruk och alpha hunter bör också vara fria att gå med i detta ramverk, helst hoppas jag kunna analysera även MEME, Om du är intresserad av den här saken och vill samarbeta i utvecklingen av den kan du DM:a mig. Nu verkar det som att det fortfarande finns många som kommer att analysera om koden är skriven av AI, Vibe Coding är den nuvarande trenden, Microsoft google har redan vidtagit åtgärder för att säga upp anställda, och nu är effektiviteten i AI-utvecklingen hög, och då kommer jag att sända Vibe Coding live på SIDEKICK när jag har tid, du spelar hundar och spel, jag kommer att ringa AI för att spela kod för att utveckla saker!