ほとんどの人はまだ気づいていませんが、ツイートするだけで本物のロボットを制御できるようになりました。 @RoboMoveは、VLA エージェントのインフラストラクチャを構築している CodecFlow 上で実行されます。つまり、ロボットは目の前にあるものを見て、あなたが何を尋ねているのかを理解し、それに基づいて行動するのであり、すべてスクリプトやハードコーディングなしで行われます。 次のようになります。 > 「赤い箱を拾う」のようなコマンドをツイートする > ロボットがシムで試す > 試行のビデオ返信が届きます > その試行により、ロボットのポリシーが更新されます すべてのインタラクションはトレーニング ループの一部です。 そして、プロセス全体がオンチェーンで追跡可能で、透明性があります。それはインターネット上でロボットを群衆訓練するようなもので、ちょっとクレイジーなものです。 シミュレーションにより、ロボットを安全かつ大規模に教えることができます。現実世界に触れる前に、バランス、ナビゲーション、オブジェクトの取り扱い、回復をすべて制御された環境で学ぶことができます。これにより、損傷やリスクを回避しながら学習が大幅に加速されます。ユーザーが関与すればするほど、これらのポリシーの進化と一般化が早くなります。これにより、大規模な物理インフラストラクチャを必要とせずに、現実世界に対応したロボットを手に入れることができます。 これまで、ロボットの行動を訓練することは、テスラやグーグルなどの場所で密室でしか行われていませんでした。 現在は誰でも参加でき、モデルはリアルタイムで改善されています。 マーケットプレイスも登場します。 > 有用なロボットの動作を売買する > ライセンススキル > チャレンジをアップロードし、ロボットがそれを理解したときに報酬を受け取ります 基本的に、学習したスキルはロボットアプリのように取引可能になります。 そして、@RoboMoveはインターフェースにすぎません。その背後には、ロボットが自分で考え、行動する能力を与えるコーデックのVLAエージェントがあります。 これは、Google が RT-2 で披露したのと同じ種類の技術ですが、Codec が RT-2 をオープンで分散化し、誰でも参加できるように暗号通貨に結び付けていることを除いては、RT-2 です。 最初はAIが動きでしたが、現在はロボット工学/VLAが引き継いでいます。 $Codec + @RoboMove = これがどこへ向かうのかを早期に垣間見る: 私たちから学ぶロボット。 取引またはライセンスを取得できる動作。 今日のオンチェーンのソフトウェアエージェントと同じように、自律的なマシンが機能し、収益を上げ、調整する世界です。 これが機械経済の始まりです。