As quedas num mercado em alta devem ser aproveitadas, especialmente em projetos com grandes catalisadores. Todos sabemos que a IA é a narrativa deste ciclo, iniciada pela ai16z e pelos Virtuals no ano passado. A minha aposta é que o mercado se concentrará em tecnologias mais complexas e sofisticadas, como os VLAs, e deixe-me explicar por quê. Os LLMs (Modelos de Linguagem de Grande Escala) leem e escrevem principalmente texto: são ótimos para explicar, planejar e gerar instruções, mas não controlam motores nem interagem com o mundo físico (como você pode ter experienciado com o chatgpt). Os VLAs (Modelos de Ação de Linguagem Visual) diferem dos LLMs, pois são sistemas multimodais que observam coisas (visão), entendem instruções (linguagem) e produzem ações diretamente. É como dizer a um robô para pegar um copo vermelho e depois mover seu braço para fazê-lo. Os VLAs são treinados com exemplos que combinam imagens/vídeos + instruções + rastros de ação reais (como um robô realmente se moveu), e devem operar rapidamente e com segurança em tempo real. Os LLMs, por sua vez, são treinados em enormes coleções de texto e se concentram em raciocínio e tarefas de linguagem. Resumindo: os LLMs pensam e falam, enquanto os VLAs veem, raciocinam e agem. Como você pode ver, os VLAs são uma grande adição aos LLMs e permitirão notavelmente a próxima inovação de 0 a 1 na economia geral, que será a robótica. A maioria dos fundos de investimento está alocando uma grande parte de seus investimentos neste setor, visto como a próxima evolução lógica na indústria de IA. Já fiz uma postagem há algum tempo sobre o atual líder no mercado de cripto, @codecopenflow, que não levantou capital (lançamento justo), mas está entregando produtos de ponta e atualmente está avaliado em $23M FDV. Para informação, outros concorrentes de cripto levantaram $20m (@openmind_agi) em um FDV que provavelmente é de $200M a $300M ++, enquanto nenhum produto ou comunidade foi construído e lançado ainda. O que torna a Codec um projeto líder no setor é que eles abordam um gargalo crucial na robótica e na IA, que é a dificuldade de fazer todas as ferramentas de IA interagirem entre si. Deixe-me explicar. O seu último lançamento, OPTR (operador), é um kit de ferramentas que ajuda a construir operadores capazes de interagir em várias plataformas, como robôs, desktops, navegadores ou simulações. O objetivo de um operador é ver, raciocinar e agir (VLA) tanto no mundo digital (computadores) quanto no físico (robôs). Este kit de ferramentas serve como infraestrutura central para equipes robóticas que visam testar seu produto e aprimorar o processo geral, proporcionando uma experiência unificada em vez de separadas para navegadores da web, simulações ou robôs. Isso essencialmente torna o operador adaptável e autônomo, independentemente do seu ambiente. Então, você entendeu, isso economizará muito tempo para empresas e desenvolvedores que anteriormente tinham que passar por cada etapa manualmente e onde você pode economizar tempo, pode economizar dinheiro. Isso também permitirá que a Codec construa seus próprios projetos de operador e lance novas capacidades relativamente rápido no mercado, notavelmente através de seu marketplace. Resumindo: Você provavelmente já viu vídeos de robôs dobrando lenços, classificando caixas ou pulando em vários elementos. Todos foram treinados para este caso de uso muito específico e, infelizmente, uma habilidade não pode ser reutilizada em outro ambiente como um humano poderia fazer. O OPTR da Codec resolve isso tornando as habilidades transferíveis entre ambientes e situações, tornando o treinamento e o desenvolvimento muito mais rápidos e baratos para as empresas. É por isso que a Codec é tão interessante ao unificar o mundo digital com o mundo físico. $CODEC, Coded.