Los VLA son todavía muy nuevos y a mucha gente le resulta difícil entender la diferencia entre los VLA y los LLM. Aquí hay una inmersión profunda en cómo estos sistemas de IA difieren en razonamiento, detección y acción. Parte 1. Analicemos las distinciones clave y cómo los agentes de IA envueltos alrededor de un LLM difieren de los agentes operadores que usan modelos VLA: 1. Sentido: Cómo perciben el mundo Agente (LLM): Procesa texto o datos estructurados, por ejemplo, JSON, API y, a veces, imágenes. Es como un cerebro que trabaja con entradas limpias y abstractas. Piense en leer un manual o analizar una hoja de cálculo. Ideal para entornos estructurados, pero limitado por lo que se le proporciona. Operador (VLA): ve píxeles sin procesar en tiempo real de las cámaras, además de datos del sensor (por ejemplo, tacto, posición) y propiocepción (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 a funciones, herramientas o API. Imagínelo como un gerente que envía instrucciones precisas como "reservar un vuelo a través de la API de Expedia". Es deliberado, pero se basa en herramientas prediseñadas e interfaces claras. Operador: Ejecuta acciones continuas de bajo nivel, como mover el cursor del mouse, escribir o controlar las articulaciones del robot. Es como un trabajador calificado que manipula directamente el entorno, ideal para tareas que requieren precisión en tiempo real. 3. Control: cómo toman decisiones Agente: Sigue un bucle lento y reflexivo: planificar, llamar a una herramienta, evaluar el resultado, repetir. Está vinculado a tokens (limitado por el procesamiento de texto) y a la red (esperando respuestas de API). Esto lo hace metódico pero lento para las tareas en tiempo real. Operador: Opera, tomando decisiones paso a paso en un estrecho ciclo de retroalimentación. Piense en ello como un jugador que reacciona instantáneamente a lo que está en la pantalla. Esta velocidad permite la interacción de fluidos, 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 (Retrieval-Augmented Generation). Aprende de libros, código o preguntas frecuentes, sobresaliendo en el razonamiento sobre el 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 falla: dónde se rompen...