VLAs sind noch sehr neu und viele Menschen finden es schwierig, den Unterschied zwischen VLAs und LLMs zu verstehen. Hier ist ein tiefer Einblick, wie sich diese KI-Systeme in Bezug auf Denken, Wahrnehmung und Handeln unterscheiden. Teil 1. Lass uns die wichtigsten Unterschiede aufschlüsseln und wie KI-Agenten, die um ein LLM gewickelt sind, sich von Operator-Agenten unterscheiden, die VLA-Modelle verwenden: 1. Wahrnehmung: Wie sie die Welt wahrnehmen Agent (LLM): Verarbeitet Text oder strukturierte Daten, z.B. JSON, APIs und manchmal Bilder. Es ist wie ein Gehirn, das mit sauberen, abstrahierten Eingaben arbeitet. Denk an das Lesen eines Handbuchs oder das Parsen einer Tabelle. Großartig für strukturierte Umgebungen, aber begrenzt durch das, was ihm zugeführt wird. Operator (VLA): Sieht rohe, Echtzeit-Pixel von Kameras, plus Sensordaten (z.B. Berührung, Position) und Propriozeption (Selbstwahrnehmung der Bewegung). Es ist wie das Navigieren in der Welt mit Augen und Sinnen, das in dynamischen, chaotischen Umgebungen wie UIs oder physischen Räumen gedeiht. 2. Handeln: Wie sie interagieren Agent: Handelt, indem er Funktionen, Werkzeuge oder APIs aufruft. Stell dir vor, es ist ein Manager, der präzise Anweisungen gibt wie „Buche einen Flug über die Expedia-API.“ Es ist absichtlich, aber abhängig von vorgefertigten Werkzeugen und klaren Schnittstellen. Operator: Führt kontinuierliche, niedrigstufige Aktionen aus, wie das Bewegen eines Mauszeigers, Tippen oder das Steuern von Robotergelenken. Es ist wie ein geschickter Arbeiter, der direkt mit der Umgebung interagiert, ideal für Aufgaben, die Echtzeit-Präzision erfordern. 3. Kontrolle: Wie sie Entscheidungen treffen Agent: Folgt einem langsamen, reflektierenden Zyklus: planen, ein Werkzeug aufrufen, das Ergebnis bewerten, wiederholen. Es ist tokengebunden (begrenzt durch die Textverarbeitung) und netzwerkgebunden (wartet auf API-Antworten). Das macht es methodisch, aber träge für Echtzeitanwendungen. Operator: Arbeitet, trifft schrittweise Entscheidungen in einem engen Feedback-Zyklus. Denk an einen Gamer, der sofort auf das reagiert, was auf dem Bildschirm zu sehen ist. Diese Geschwindigkeit ermöglicht flüssige Interaktionen, erfordert jedoch eine robuste Echtzeitverarbeitung. 4. Daten zum Lernen: Was ihr Training antreibt Agent: Wird auf riesigen Textkorpora, Anleitungen, Dokumentationen oder RAG (Retrieval-Augmented Generation) Datensätzen trainiert. Er lernt aus Büchern, Code oder FAQs und glänzt im Denken über strukturiertes Wissen. Operator: Lernt aus Demonstrationen (z.B. Videos von Menschen, die Aufgaben ausführen), Teleoperationsprotokollen oder Belohnungssignalen. Es ist wie Lernen durch Zuschauen und Üben, perfekt für Aufgaben, bei denen explizite Anweisungen rar sind. 5. Fehlermodi: Wo sie versagen...