2026, robotiklerin çıkış yılı ve kimse buna dikkat etmiyor. Modüler teknoloji, pratik kullanım alanları, çılgın soyutlama seviyeleri, sıfır VC ve şu anda satışta; $CODEC şu anda robotikte en serbest ticaret olabilir Gelen likiditeyi 👇🏾 👇🏾 önceden çalıştırmak istiyorsanız daha fazlasını okuyun 1) Robotik girişimlerine VC yatırımları patlama gösterdi; 2023'te 7 milyar doların altından 2025'te 35 milyar doların üzerine çıktı. ScaleAI ve Figure gibi güçlü firmalar geçen yıl toplamda 15,3 milyar dolar topladı. 2) Aynı zamanda Amazon, otomasyonu agresif bir şekilde genişletiyor ve 2033 yılına kadar operasyonlarında %75'e kadar robotik entegrasyonu hedefleyerek satış büyümesini karşılamak istiyor. 3) Prototip dönemi bitti. Startup'lar bu yıl demolardan ticari dağıtıma geçiyor. 4) Hatta $VIRTUALS, büyük yatırımlar ve vizyonla robotiğe aktif olarak genişliyor Değişim net ve 2026 dönüm noktası gibi görünüyor. Şimdiye kadar yapılan atılımlara ve ilerlemelere rağmen, birçok demo hâlâ sakarlık, yüksek güç tüketimi ve güvenlik ile mücadele ediyor. Daha da önemlisi, istihbarat izole bir şekilde izole edilmiştir. Çoğu insansı robotik şirketi, kendi modelleri, eğitim hatları, veri setleri ve dağıtım katmanları gibi özel yığınlar bulundurur. Modüler bir teknoloji yığını olsa bile, zeka hâlâ izole kalıyor. Bu nedenle, yeni katılanlar, istihbaratı her yerde ilerletmek yerine aynı temelleri sıfırdan tekrar tekrar inşa etmek zorunda kalıyor Codec, robotik geliştirme kurallarını yeniden yazıyor @codecopenflow, ekiplerin robotik zekayı bir kez inşa edip makineleri üzerinde çalıştırmasına olanak tanır; böylece algı, karar alma ve kontrol robotlar arasında hareket edebilir, izole özel platformlar yerine. Dört temel temel aracılığıyla çalışır: ➛Birleşik veri: Ortak bir veri şeması, sensör girdilerini standartlaştırarak robotlara ve yapay zeka ajanlarına çevreleri hakkında ortak bir anlayış sağlar. ➛Composable operatörler: Modüler yeniden kullanılabilir beceriler (operatörler olarak da bilinir) için bir pazar yeri. Farklı sektörlerdeki robotlar, yetenekleri sıfırdan yeniden eğitmeden transfer edebiliyor. ➛Fabric ve pazar yeri: Dağıtık bir hesaplama yönlendiricisi, bu operatörlerin herhangi bir donanımda veya bulutta çalışmasını sağlarken, pazar yeri keşif ve telif haklarını yönetir. ➛Bileşik Zeka: Bir operatör geliştiğinde, performans artışı bağlı her robota yayılır... Benimseme daha fazla katkıyı sağlar ve bileşik bir geri bildirim döngüsü (paylaşılan zeka) oluşturur Bunu robotlar için bir internet gibi düşünün. Robotunuz takılıyor, operatörünü (beceri) arıyor, x402 raylarla ödeme yapıyor, kuruyor ve anında yeni bir yetenek kazanıyor. Bazı şirketler filolar arasında zaten öğrenmeyi toplamayı tercih ediyor, ancak bu kapalı, monolit mimarilerde gerçekleşiyor. Figür robotları (genel amaçlı robotlar), eğitilip konuşlandırıldıktan sonra, çeşitli sektörlerdeki her birimden gelen deneyimleri merkezi bir modelde (ortak beyin) toplayabilir. Bir bağlamda öğrenilen yeni yetenekler, başka bir sektördeki robotlara hızla aktarılabilir, böylece özelliklerin farklı sektörlerde yayımlanmasını hızlandırırken, veri kıtlığı sorunlarını da çözer. Codec bu yaklaşımı ölçekli ölçekte güçlendirir. Herkesin katkıda bulunmasına izin veren açık kaynak modeliyle geliştiriciler, araştırmacılar ve girişimler çatal, ayar yapabilir ve yükseltmeleri ağa geri gönderebilir. Kapalı sistemler bu hızla rekabet edemez. Codec, kolektif öğrenme, topluluk odaklı yenilik ve veri toplama yoluyla zekayı güçlendiriyor. Şunu hayal edin: Foidlerle gotik bir parti düzenliyorsunuz, ama dekorasyonu bilmeyen genel amaçlı robotunuz yapmalıdır. Yapmanız gereken tek şey Codec marketplace'te "goth temalı dekorasyon" operatörünü aramak, beceri için ödeme yapmak ve kurmak. Uygulamalar kurumsal iş akışı, üretim montajı, perakende zinciri, konaklama gibi alanlara kadar uzanır. Örneğin bir KOBİ (küçük ve orta ölçekli işletme) uygulaması düşünün. Farklı depo aydınlatması altında düzensiz şekilli paketlerle mücadele eden bir depo robotu, operatörle uzaktan güncellenebilir. Yöneticinin sadece bir operatör için ödül ödemesi yeterlidir: "düşük ışık koşullarında adaptif paket tutma" Bir serbest robotik mühendisi daha sonra bir çözüm sunar: Evde simüle edilen veriler üzerinde eğitilmiş bir Vision-Language-Action (VLA) ince ayarı (örneğin, ev eşyalarını proxy olarak kullanmak). Robot işlevlerini sonsuz ölçeklenebilir kılan ekosistemdeki katkıcılar sayesinde uygulamalar sonsuzdur. "Ancak robot operasyonunu gerçek dünyada eğitmek, yoğun şekilde simülasyon, büyük ölçekli yapay zeka eğitimi ve sürekli öğrenme döngüleri gerektirir" Eskiden böyle olurdu. 16 Şubat'ta @codecopenflow SimArena'yı tanıttı Katılımcıların neredeyse sıfır hesaplama, maliyet ve teknik yeteneklerle robotları eğitmesini sağlayan tarayıcı tabanlı bir simülasyon motoru SimArena ile katkıda bulunanlar şunları yapabilir: ➛Tam robotik simülasyonları doğrudan tarayıcıda çalıştırın (yerel kurulum veya ağır yapılandırma yok) ➛Basit metin istemleriyle fizikle tam 3D simülasyon dünyaları oluşturun (World Labs tarafından desteklenir) ➛Kendi robotlarınızı, donanımlarınızı ve sensörlerinizi takarak gerçek dünya koşullarını yansıtın. ➛Robotik modelleri eğitmek ve geliştirmek için yeniden kullanılabilecek simülasyon verilerini katkı sağlamak Şimdi elinizde: ➛VLA ajanları algılayabilen, düşünebilen ve hareket edebilen ➛Zekayı izole etmek yerine bileşik oluşturan açık bir istihbarat katmanı ➛Anında otomasyon için bir beceri pazarı ➛Tarayıcıya özgü bir simülasyon motoru Henüz şu konuları ele almadık: ➞Ortaklıklar Listesi ➞ Codec canlı ürünler ➞Canlı kullanım örnekleri zaten görüyoruz ➞Token—ekosistem sinav Ayı piyasası en iyi girişleri sunar, sadece piyasa koşulları ne olursa olsun kimin inşa ettiğine dikkat etmeniz gerekiyor

Dehşet devam ediyor ama ben de devam ediyorum

Dip noktasına ulaşan taşları bulmaya çalışarak sol siperlerini inceledikten sonra potansiyel bir rakip buldum. $fdry