Хто такий оператор $CODEC? Саме тут моделі Vision-Language-Action нарешті роблять ШІ корисним для реальної роботи. Оператор – це автономний програмний агент, що працює на моделях VLA, який виконує завдання за допомогою безперервного циклу сприйняття-розум-дія. LLM можуть блискуче думати і говорити, але вони не можуть навести, клацнути або схопити що-небудь. Це чисті розумні двигуни з нульовим заземленням у фізичному світі. VLA поєднують візуальне сприйняття, розуміння мови та структуроване виведення дій за один прохід вперед. У той час як LLM описує, що має статися, модель VLA насправді робить це, випромінюючи координати, керуючі сигнали та виконувані команди. Робочий процес Оператора це: - Сприйняття: робить знімки екрана, трансляції з камери або дані датчиків. - Міркування: обробляє спостереження разом з інструкціями природною мовою за допомогою моделі VLA. - Дія: виконує рішення за допомогою взаємодії з інтерфейсом користувача або керування обладнанням — і все це в одному безперервному циклі. Приклади: LLM проти оператора на базі моделі VLA Планування зустрічі LLM: Надає детальне пояснення управління календарем, описуючи кроки для планування зустрічі. Оператор з моделлю VLA: - Захоплює робочий стіл користувача. - Ідентифікує програму календаря (наприклад, Outlook, Google Calendar). - Перехід до четверга, створення зустрічі о 14:00 та додавання учасників. - Автоматично адаптується до змін інтерфейсу користувача. Робототехніка: сортування об'єктів LLM: генерує точні письмові інструкції для сортування об'єктів, таких як ідентифікація та впорядкування червоних компонентів. Оператор з моделлю VLA: - Спостерігає за робочим простором в режимі реального часу. - Визначає червоні компоненти серед змішаних об'єктів. - Планує траєкторії без зіткнень для роботизованої руки. - Виконує операції підбору та розміщення, динамічно пристосовуючись до нових позицій та орієнтацій. Моделі VLA нарешті долають прірву між штучним інтелектом, який може міркувати про світ, і штучним інтелектом, який насправді може його змінити. Саме вони перетворюють автоматизацію з крихкого дотримання правил на адаптивне вирішення проблем — розумних працівників. «Традиційні скрипти ламаються, коли змінюється середовище, але оператори використовують візуальне розуміння для адаптації в режимі реального часу, обробляючи винятки, а не розбиваючись на них».

Знайомство з картами Emerald Sub Cards: Один рахунок, необмежена кількість карток Користувацькі мітки, індивідуальні ліміти та відстеження витрат – все це доступно в одному

Тестовий майданчик вийшов Спочатку потрібно було багато часу на використання рівня vercel subordinate card, але потім було набагато простіше безпосередньо переключитися на підлеглий cloudrun, і тоді у мене буде можливість навчити вас, як дозволити штучному інтелекту навчити вас крок за кроком доповнювати хмару онлайн вашим APP. Відкрийте «3 дні» Free Trail, щоб усі могли протестувати та пограти, спаліть мій API OpenAI (у мене є бюджет, не використовуйте його занадто жорстко...), безпосередньо підключіться до веб-сайту та введіть інформацію для аналізу, я сподіваюся, що будь-хто, хто має тест, може дати мені відгук, а Git Repo також може допомогти мені поставити зірочку 🙏 Посилання на тести: Git: Я повинен сказати, що є багато речей, які можна змінити в цій структурі, і зміст отриманого звіту непоганий, якщо ви уважно подивитеся (але я тестую, що ефект деяких дрібних монет відносно слабкий, і повинно бути так, що джерело даних, пов'язане поточним аналізом спільноти, відносно погане), а потім підключити більше джерел даних і додати більше агентів має зробити ефект кращим, і, можливо, ви навіть можете підключити MCP, щоб зробити замовлення безпосередньо, і є багато речей, які можна відтворити! Зацікавлені у співпраці чи спонсорстві ласкаво просимо до DM!

Тестовий майданчик вийшов Спочатку потрібно було багато часу на використання рівня vercel subordinate card, але потім було набагато простіше безпосередньо переключитися на підлеглий cloudrun, і тоді у мене буде можливість навчити вас, як дозволити штучному інтелекту навчити вас крок за кроком доповнювати хмару онлайн вашим APP. Відкрийте «3 дні» Free Trail, щоб усі могли протестувати та пограти, спаліть мій API OpenAI (у мене є бюджет, не використовуйте його занадто жорстко...), безпосередньо підключіться до веб-сайту та введіть інформацію для аналізу, я сподіваюся, що будь-хто, хто має тест, може дати мені відгук, а Git Repo також може допомогти мені поставити зірочку 🙏 Посилання на тести: Git: Я повинен сказати, що є багато речей, які можна змінити в цій структурі, і зміст отриманого звіту непоганий, якщо ви уважно подивитеся (але я тестую, що ефект деяких дрібних монет відносно слабкий, і повинно бути так, що джерело даних, пов'язане поточним аналізом спільноти, відносно погане), а потім підключити більше джерел даних і додати більше агентів має зробити ефект кращим, і, можливо, ви навіть можете підключити MCP, щоб зробити замовлення безпосередньо, і є багато речей, які можна відтворити! Зацікавлені у співпраці чи спонсорстві ласкаво просимо до DM!

TradingAgents, проєкт з відкритим вихідним кодом і торговим штучним інтелектом, за останні місяці зріс до 13 тисяч Давайте спочатку поговоримо про висновок: спочатку цей TradingAgent з відкритим вихідним кодом міг аналізувати тільки акції США, але я витратив менше 3 годин, щоб змінити крипто-версію цього TradingAgent з кодуванням AI Vibe, і додав веб-інтерфейс, і безпосередньо відкрив джерело програми (посилання я ввів у повідомленні). Цей TradingAgents - це фреймворк, який використовує Multi-LLM Agents для моделювання роботи реальних торгових установ, таких як розділення аналітиків, дослідників, трейдерів, фахівців з контролю ризиків та інвестиційних офіцерів за допомогою AIAgent, і інтерактивно аналізує до кінця, щоб визначити, як розмістити ордер, PNL, написаний у статті, кращий за багато стратегій, і фактичний тест був проведений, і весь процес сповнений хорошого, і захоплює різні джерела даних для аналізу, історичні ціни , новини, суспільні настрої, технічний, фундаментальний та емоційний аналіз також мають поділ праці. Спочатку він підтримував лише американські акції, але я приєднався, щоб підтримати Crypto (в даний час підтримуючи деякі великі монети), і оскільки сонце CLI вже світиться, я безпосередньо додав веб-інтерфейс! Буде більш інтуїтивно зрозуміло дивитися його в браузері, і я розгорну його для всіх для тестування та використання, коли у мене буде час пізніше (але API KEY слід підготувати самостійно). Я буду продовжувати оновлювати цей репозиторій, а потім планую поступово намагатися додавати більше джерел даних і змінювати Prompt агента, щоб зробити криптоаналіз агента більш реальним часом і точним, і навіть безкоштовно, щоб додати більше агентів, Defi farming і альфа хантер також повинні бути вільними для приєднання на цій рамці, в ідеалі я сподіваюся, що зможу аналізувати навіть MEME, Якщо ви зацікавилися цією річчю і хочете співпрацювати в її розвитку, ви можете написати мені. Зараз здається, що є ще багато людей, які будуть аналізувати, чи написаний код штучним інтелектом, Vibe Coding – це актуальний тренд, Microsoft google вже вжив заходів щодо звільнення співробітників, і зараз ефективність розробки AI висока, і тоді я буду транслювати Vibe Coding у прямому ефірі на SIDEKICK, коли у мене буде час, ви граєте в собак та ігри, я покличу AI грати в Code для розробки речей!

Нічого собі. Дуже круто бачити, що знання Solana настільки поширені, що зовнішні розробники можуть розгалужити все. У відкритому вихідному коді виділяють 3 фази: 1) нікому немає діла до вашого коду 2) всі розгалужують ваш код, але не повертають жодного значення назад в апстрімі 3) фактичний значущий внесок у зворотному напрямку Це не зовсім так, але насправді дуже важко отримати будь-які значущі виправлення помилок від зовнішніх форків. 1/20 в принципі не відстій.