Los VLAs todavía son muy nuevos y muchas personas encuentran difícil entender la diferencia entre los VLAs y los LLMs. Aquí hay un análisis profundo de cómo estos sistemas de IA difieren en razonamiento, percepción y acción. Parte 1. Desglosemos las principales distinciones y cómo los agentes de IA envueltos en un LLM difieren de los agentes operativos que utilizan modelos VLA: 1. Percepción: Cómo perciben el mundo Agente (LLM): Procesa texto o datos estructurados, por ejemplo, JSON, APIs y a veces imágenes. Es como un cerebro que trabaja con entradas limpias y abstractas. Piensa en leer un manual o analizar una hoja de cálculo. Genial para entornos estructurados, pero limitado por lo que se le alimenta. Operador (VLA): Ve píxeles en bruto y en tiempo real de cámaras, además de datos de sensores (por ejemplo, tacto, posición) y propriocepción (autoconciencia del movimiento). Es como navegar por el mundo con ojos y sentidos, prosperando en entornos dinámicos y desordenados como interfaces de usuario o espacios físicos. 2. Actuar: Cómo interactúan Agente: Actúa llamando funciones, herramientas o APIs. Imagínalo como un gerente que envía instrucciones precisas como “reserva un vuelo a través de la API de Expedia.” Es deliberado pero depende de herramientas preconstruidas e interfaces claras. Operador: Ejecuta acciones continuas y de bajo nivel, como mover un cursor de ratón, escribir o controlar las articulaciones de un robot. Es como un trabajador hábil manipulando directamente el entorno, ideal para tareas que requieren precisión en tiempo real. 3. Control: Cómo toman decisiones Agente: Sigue un ciclo lento y reflexivo: planificar, llamar a una herramienta, evaluar el resultado, repetir. Está limitado por tokens (limitado por el procesamiento de texto) y por la red (esperando respuestas de la API). Esto lo hace metódico pero lento para tareas en tiempo real. Operador: Opera, tomando decisiones paso a paso en un ciclo de retroalimentación ajustado. Piensa en un jugador reaccionando instantáneamente a lo que hay en la pantalla. Esta velocidad permite una interacción fluida pero exige un procesamiento robusto en tiempo real. 4. Datos para aprender: Qué alimenta su entrenamiento Agente: Entrenado en vastos corpus de texto, instrucciones, documentación o conjuntos de datos RAG (Generación Aumentada por Recuperación). Aprende de libros, código o preguntas frecuentes, destacándose en el razonamiento sobre conocimiento estructurado. Operador: Aprende de demostraciones (por ejemplo, videos de humanos realizando tareas), registros de teleoperación o señales de recompensa. Es como aprender observando y practicando, perfecto para tareas donde las instrucciones explícitas son escasas. 5. Modos de fallo: Dónde se rompen...