物理 AI (ロボット AI) は明らかに次の大きな物語です。 それは注目とコンセンサスによって醸造されています。 そして、@codecopenflowこの分野の主要プレーヤーの1つになると思います。 🧵 ロボット業界が注目に値する理由の内訳:

AIは、ロボット、ヒューマノイド、具現化など、物理的なものになりつつあります。 数十億ドルがロボット AI に流入しています。 > 数字 ($1B 昇給、$39B val) > アプトロニック ($350M) > アジリティ ($400M 目標) など 私たちはロボットが何百万もの人間の役割に取って代わる時代に突入しており、この勢いは間もなく Web3 にも及ぶでしょう。

そこでCodecFlowの出番です。 インフラプロジェクトは、ロボット工学を含むすべての主要な物語の初期段階で最もパフォーマンスが高い傾向があります。 私が完璧な位置にあると思う理由@codecopenflow。 無駄がなく、自己資金で、まだVCの資金を追いかけていません。

CodecFlow は、物理的な AI またはロボット工学プロジェクトがデータを収集し、モデルを統合し、市場投入の準備が整うまでトレーニングできる場所になることを目指しています。 これは、ロボット工学と AI オペレーターのための実行レイヤーです。 このスタックを使用すると、プロジェクトの開発時間を 6 か月から 1 か月に短縮できます。 その種の1つ。Web3だけでなく、Web2でも。

CodecFlowは、実際には物理AIエージェントのフルスタックインフラストラクチャです。 >マシン — 専用のコンピューティング環境をセットアップします >システム — あらゆるOSまたはソフトウェアスタックで実行可能 >オペレーター — AI とコンピューター ビジョンを使用して視覚的に対話します 3つのコンポーネント。無限の機会。

例:自動運転車。 各環境を実際にテストするには数か月かかります。 しかし、CodecFlow を使用すると、数時間で数百万マイルをシミュレートできます。 そこで、スピード、反復、規模という真の価値が生まれます。

シミュレーションは、ヒューマノイドロボットやAIエージェントのデジタルプレイグラウンドです。 何百万回も何百万回も失敗しても害を及ぼすことなく、より速く、より安全に学習できます。 各テストでは、より強力な環境が構築され、サイクルごとによりスマートで有能なエージェントをトレーニングします。

この種のユースケースは、現在アルファ版の CodecFlow の Operator SDK (Optr SDK) 上に構築されています。 次は、開発者がロボット制御やドローン ナビゲーションなどの専用 AI オペレーターを作成するオペレーター マーケットプレイスです。 可能性は無限大です。