Фізичний штучний інтелект (роботизований штучний інтелект) – це, безумовно, наступний великий наратив. Вона назріває з увагою та консенсусом. І я думаю, що @codecopenflow буде одним із ключових гравців у цьому секторі. 🧵 Розбивка про те, чому торгівля робототехнікою заслуговує на вашу увагу:

Штучний інтелект стає фізичним: роботизованим, гуманоїдним, втіленим. Мільярди вливаються в роботизований штучний інтелект: > Figure (підвищення на 1 мільярд доларів, вал на 39 мільярдів доларів) > Apptronik (350 мільйонів доларів) > Agility (ціль у 400 мільйонів доларів) та багато іншого Ми вступаємо в епоху, коли роботи замінюють мільйони людських ролей, і цей імпульс незабаром вдарить по Web3.

Саме тут на допомогу приходить CodecFlow. Інфраструктурні проекти, як правило, найкраще працюють на ранніх стадіях будь-якого великого наративу, включаючи робототехніку. Чому я вважаю @codecopenflow ідеальним розташуванням. Ощадливий, самофінансований і поки що не женеться за венчурними грошима.

CodecFlow має на меті бути місцем, де будь-який фізичний проєкт зі штучним інтелектом або робототехніки може збирати дані, інтегрувати моделі та тренуватися, поки вони не будуть готові до виходу на ринок. Це рівень виконання для операторів робототехніки та штучного інтелекту. За допомогою цього стека проєкти можуть скоротити час розробки з 6 місяців до 1. Єдиний у своєму роді. Не тільки у Web3, а навіть у Web2.

CodecFlow насправді є повноцінною інфраструктурою для фізичних агентів штучного інтелекту: > Machine — налаштування виділених обчислювальних середовищ > Systems — працює на будь-якій ОС або програмному стеку > Оператори — використовуйте штучний інтелект та комп'ютерний зір для візуальної взаємодії Три складові. Безмежні можливості.

Приклад: безпілотний автомобіль. Тестування кожного середовища в реальному житті займає місяці. Але за допомогою CodecFlow ви можете імітувати мільйони миль за години. Ось де з'являється справжня цінність: швидкість, ітерація та масштаб.

Симуляція – це цифровий майданчик для гуманоїдних роботів або агентів штучного інтелекту. Вони можуть мільйони разів виходити з ладу без шкоди, навчаючись швидше і безпечніше. Кожен тест створює сильніше середовище, тренуючи розумніших і здібніших агентів кожного циклу.

Такі варіанти використання будуються на SDK оператора CodecFlow (Optr SDK), який в даний час знаходиться в альфа-версії. Далі: Маркетплейс операторів, де розробники створюють спеціалізованих операторів штучного інтелекту для керування роботами, навігації дронами тощо. Можливості безмежні.