$CODEC 已經編碼。 但 WTF 它是什麼，為什麼我這麼看好它？ 讓我給你一個 TL;DR - @codecopenflow 正在建立首個全面的視覺-語言-行動 (VLA) 模型平台，使 AI "操作員" 能夠在數位介面和機器人系統中通過統一基礎設施自主地看、推理和行動。 - VLA 解決/克服了基本 LLM 自動化的限制，利用感知-思考-行動的流程，使其能夠處理動態視覺語義，而不是當前 LLM 的截圖-推理-執行循環，這在介面變更時會中斷。 - VLA 的技術架構將視覺、語言推理和直接行動命令合併為單一模型，而不是分開的 LLM + 視覺編碼器系統，實現實時適應和錯誤恢復。 - Codec 的框架無關設計涵蓋機器人技術（從攝像頭影像到控制命令）、桌面操作員（持續介面導航）和遊戲（自適應 AI 玩家），通過相同的感知-推理-行動循環。 - 有什麼區別？LLM 驅動的代理在工作流程變更時重新規劃，處理 UI 變化，這會破壞僵化的 RPA 腳本。而 VLA 代理則通過視覺線索和語言理解進行適應，而不需要手動修補。 - Codec 的硬體無關基礎設施通過屏幕錄製進行無代碼訓練，加上開發者 SDK，將其定位為自動 VLA 任務執行的缺失 Langchain 風格框架。 - 該框架使來自去中心化 GPU 網絡的智能計算聚合成為可能，支持可選的鏈上錄製以便於可審計的工作流程追蹤，並允許隱私敏感用例的私有基礎設施部署。 - $CODEC 代幣經濟學為操作員市場和計算貢獻提供貨幣化，創造可持續的生態系統激勵，隨著 VLA 在各個領域達到預期的 LLM 水平的顯著性。 - Codec 的一位共同創始人擁有建立 HuggingFace 的 LeRobot 的經驗，證明了在 VLA 開發中具有合法的機器人技術和機器學習研究的可信度。這不是你普通的加密團隊轉向 AI 敘事。 我將很快深入探討這一點。 同時重申我的建議，請自行研究 (DYOR)。 $CODEC 已經編碼。