PUMPの公募は終わりました、元々私もBybitに大量に持っていましたが、チェーンに1/2しか置かなかったのですが、最終的にはチェーンだけが成功しましたが、幸いなことに事前のヘッジはありませんでした... そういえば、最近、AIコミュニティの多くの人がVLA(Vision-Language-Action)について議論しています。 チェーン上でVLA関連のプロジェクトに取り組んでいる人がいないか具体的に調べたところ、このCodecFlowの@Codecopenflowプロジェクトを見て少し購入しました。 == CodecFlow は何をしているのか == VLAについて簡単に紹介すると、VLAはAIが「話す」だけでなく「実行する」ことを可能にするモデルアーキテクチャです。 従来の LLM (GPT など) は言語を理解して提案することしかできませんが、実践的な操作、画面のクリック、オブジェクトの取得は行いません。 VLA モデルは、次の 3 つの主要な機能を統合していることを意味します。 1. ビジョン: 画面、スクリーンショット、カメラ入力、またはセンサー データを理解する 2. 言語: 人間の自然言語の指示を理解する 3. アクション: マウスのクリック、キーボード入力、ロボット アームの制御などの実行可能なコマンドを生成します。 CodecFlow はチェーン上で VLA を実行しており、すべての操作プロセスをチェーンにアップロードして、監査、検証、決済することもできます。 簡単に言えば「AIボット」のインフラです。 == なぜ私はこのプロジェクトに特別な注意を払ったのですか? == 彼らの開発者は、VLA 分野で最もホットなオープンソース プロジェクトである LeRobot のコア コントリビューターであることがわかりました。 LeRobotは、ラップトップで実行できるSmolVLAなどの軽量VLAを含む、オープンソースの世界でVLAモデルを構築するためのトップベースです。 これは、このチームが VlA アーキテクチャを本当に理解し、ロボットを理解していることを意味します。 彼らも構築を続けており、通貨価格も着実に上昇していることがわかり、私はVLAトラックについて非常に楽観的であり、全体的な傾向から見ると、VLAとロボットは確かに市場の未来です。 • Web2 大手 (Google、Meta、Tesla) は現在、VLA とボットのトレーニングに全力で取り組んでいます。 • Web3 プロジェクトには、タスクを実行できる VLA アプリケーションがほとんどなく、依然として非常に不足しています • VLA には、DePIN、Web 自動化、オンチェーン AI エージェントの実行などのシナリオで大きな価値を発揮する機会があります。 CA:69LjZUUzxj3Cb3Fxeo1X4QpYEQTboApkhXTysPpbポンプ いつもDYORです。