VLA:t ovat vielä hyvin uusia, ja monien ihmisten on vaikea ymmärtää eroa VLA:n ja LLM:n välillä. Tässä on syväsukellus siihen, miten nämä tekoälyjärjestelmät eroavat toisistaan päättelyssä, aistimisessa ja toiminnassa. Osa 1. Tarkastellaan keskeisiä eroja ja sitä, miten LLM:n ympärille käärityt tekoälyagentit eroavat VLA-malleja käyttävistä operaattoriagenteista: 1. Aisti: Miten he näkevät maailman Agentti (LLM): Käsittelee tekstiä tai strukturoitua dataa, kuten JSONia, API:ita ja joskus kuvia. Se on kuin aivot, jotka työskentelevät puhtaiden, abstraktien syötteiden kanssa. Ajattele käsikirjan lukemista tai laskentataulukon jäsentämistä. Sopii erinomaisesti jäsenneltyihin ympäristöihin, mutta sitä rajoittaa se, mitä siihen syötetään. Operaattori (VLA): Näkee kameroiden raa'at, reaaliaikaiset pikselit sekä anturitiedot (esim. kosketus, sijainti) ja proprioseption (liikkeen itsetietoisuus). Se on kuin navigoisi maailmassa silmin ja aistein ja kukoistaisi dynaamisissa, sotkuisissa ympäristöissä, kuten käyttöliittymässä tai fyysisissä tiloissa. 2. Toimi: Kuinka he ovat vuorovaikutuksessa Agentti: Toimii kutsumalla funktioita, työkaluja tai ohjelmointirajapintoja. Kuvittele se johtajana, joka lähettää tarkkoja ohjeita, kuten "varaa lento Expedia API:n kautta". Se on tarkoituksellista, mutta perustuu valmiisiin työkaluihin ja selkeisiin käyttöliittymiin. Operaattori: Suorittaa jatkuvia, matalan tason toimintoja, kuten hiiren osoittimen liikuttamista, kirjoittamista tai robottinivelten ohjaamista. Se on kuin taitava työntekijä, joka manipuloi suoraan ympäristöä, ihanteellinen reaaliaikaista tarkkuutta vaativiin tehtäviin. 3. Hallinta: Kuinka he tekevät päätöksiä Agentti: Seuraa hidasta, pohdiskelevaa silmukkaa: suunnittele, kutsu työkalua, arvioi tulos, toista. Se on token-sidottu (tekstinkäsittelyn rajoittama) ja verkkoon sidottu (odottaa API-vastauksia). Tämä tekee siitä järjestelmällisen, mutta hitaan reaaliaikaisissa tehtävissä. Käyttäjä: Toimii ja tekee vaiheittaisia päätöksiä tiukassa palautesilmukassa. Ajattele sitä kuin pelaaja, joka reagoi välittömästi siihen, mitä ruudulla on. Tämä nopeus mahdollistaa nesteen vuorovaikutuksen, mutta vaatii vankkaa reaaliaikaista käsittelyä. 4. Opittava data: Mikä ruokkii heidän koulutustaan Agentti: Koulutettu laajoihin tekstikorpuksiin, ohjeisiin, dokumentaatioon tai RAG-tietojoukkoihin (Retrieval-Augmented Generation). Se oppii kirjoista, koodista tai usein kysytyistä kysymyksistä ja on erinomainen päättelyssä jäsennellyn tiedon sijaan. Operaattori: Oppii demonstraatioista (esim. videot ihmisistä suorittamassa tehtäviä), etäkäyttölokeista tai palkitsemissignaaleista. Se on kuin oppimista katsomalla ja harjoittelemalla, täydellinen tehtäviin, joissa selkeät ohjeet ovat niukkoja. 5. Vikatilat: Missä ne rikkoutuvat...