在牛市中，回調是值得買入的，尤其是那些有重大催化劑的項目。 我們都知道，人工智慧是這一周期的敘事，由ai16z和Virtuals在去年開始。 我認為市場將關注更複雜和更先進的技術，如VLA，讓我告訴你原因。 LLM（大型語言模型）主要是閱讀和寫作文本：它們擅長解釋、規劃和生成指令，但它們本身並不控制電機或與物理世界互動（正如你可能在使用chatgpt時體驗到的）。 VLA（視覺語言行動模型）與LLM不同，因為它們是多模態系統，能夠觀察事物（視覺）、理解指令（語言）並直接產生行動。就像告訴機器人去拿一個紅色的杯子，然後它的手臂就會移動去做這件事。 VLA是通過將圖像/視頻 + 指令 + 實際行動軌跡（機器人實際移動的方式）配對的示例進行訓練的，並且它們必須在實時中快速且安全地運行。LLM則是通過大量文本集合進行訓練，專注於推理和語言任務。 簡而言之，LLM思考和說話，而VLA則觀察、推理和行動。 正如你所看到的，VLA是對LLM的重大補充，將顯著推動整體經濟中0到1的創新，即機器人技術。大多數投資基金正在將大量投資分配到這個被視為人工智慧行業下一個邏輯演變的領域。 我之前已經發布了一篇關於加密市場當前領導者@codecopenflow的帖子，該項目沒有籌集資金（公平啟動），但正在推出尖端產品，目前市值為2300萬美元。 作為參考，其他加密競爭者籌集了2000萬美元（@openmind_agi），其市值可能在2億到3億以上，而尚未建立和推出任何產品或社區。 Codec在該領域成為領先項目的原因在於它們解決了機器人和人工智慧中的一個關鍵瓶頸，即讓所有人工智慧工具相互互動的困難。讓我來解釋一下。 他們最新發布的OPTR（操作員）是一個工具包，幫助構建能夠在多個平台上互動的操作員，如機器人、桌面、瀏覽器或模擬。操作員的目標是在數字（計算機）和物理（機器人）世界中觀察、推理和行動（VLA）。 這個工具包作為機器人團隊的核心基礎設施，旨在測試他們的產品並通過提供統一的體驗來增強整體過程，而不是為網頁瀏覽器、模擬或機器人提供單獨的體驗。這本質上使得操作員在其環境中具有適應性和自主性。 所以你明白了，這將為那些之前必須手動完成每一步的公司和開發者節省大量時間，而節省時間就意味著節省金錢。 這也將使Codec能夠快速構建自己的操作員項目，並通過他們的市場相對快速地推出新能力。 簡而言之：你可能見過機器人折疊紙巾、分類箱子或在各種元素上跳躍的視頻。它們都是為這個非常特定的用例進行訓練的，不幸的是，一項技能無法像人類那樣在另一個環境中重複使用。Codec的OPTR通過使技能在環境和情境之間可轉移來解決這個問題，使企業的培訓和開發變得更快、更便宜。 這就是Codec在統一數字世界與物理世界方面如此有趣的原因。 $CODEC，Coded.