VLA masih sangat baru dan banyak orang merasa sulit untuk memahami perbedaan antara VLA dan LLM. Berikut adalah penyelaman mendalam tentang bagaimana sistem AI ini berbeda dalam penalaran, penginderaan, dan tindakan. Bagian 1. Mari kita uraikan perbedaan utama dan bagaimana agen AI yang dibungkus di sekitar LLM berbeda dari agen operator yang menggunakan model VLA: 1. Rasa: Bagaimana mereka memandang dunia Agen (LLM): Memproses teks atau data terstruktur misalnya JSON, API, dan terkadang gambar. Ini seperti otak yang bekerja dengan input yang bersih dan abstrak. Pikirkan membaca manual atau mengurai spreadsheet. Bagus untuk lingkungan terstruktur tetapi dibatasi oleh apa yang diumpankan ke dalamnya. Operator (VLA): Melihat piksel mentah dan real-time dari kamera, ditambah data sensor (misalnya, sentuhan, posisi) dan proprioception (kesadaran diri akan gerakan). Ini seperti menavigasi dunia dengan mata dan indera, berkembang dalam pengaturan yang dinamis dan berantakan seperti UI atau ruang fisik. 2. Bertindak: Bagaimana mereka berinteraksi Agen: Bertindak dengan memanggil fungsi, alat, atau API. Bayangkan sebagai manajer yang mengirimkan instruksi yang tepat seperti "pesan penerbangan melalui Expedia API." Ini disengaja tetapi bergantung pada alat yang dibuat sebelumnya dan antarmuka yang jelas. Operator: Menjalankan tindakan tingkat rendah yang berkelanjutan, seperti menggerakkan kursor mouse, mengetik, atau mengontrol sambungan robot. Ini seperti pekerja terampil yang secara langsung memanipulasi lingkungan, ideal untuk tugas-tugas yang membutuhkan presisi waktu nyata. 3. Kontrol: Bagaimana mereka membuat keputusan Agen: Mengikuti perulangan reflektif yang lambat: rencanakan, panggil alat, evaluasi hasilnya, ulangi. Ini terikat token (dibatasi oleh pemrosesan teks) dan terikat jaringan (menunggu respons API). Ini membuatnya metodis tetapi lamban untuk tugas waktu nyata. Operator: Beroperasi, membuat keputusan bertahap dalam lingkaran umpan balik yang ketat. Anggap saja seperti seorang gamer yang bereaksi langsung terhadap apa yang ada di layar. Kecepatan ini memungkinkan interaksi yang lancar tetapi menuntut pemrosesan real-time yang kuat. 4. Data untuk Dipelajari: Apa yang mendorong pelatihan mereka Agen: Dilatih pada corpora teks, instruksi, dokumentasi, atau himpunan data RAG (Retrieval-Augmented Generation) yang luas. Itu belajar dari buku, kode, atau FAQ, unggul dalam penalaran daripada pengetahuan terstruktur. Operator: Belajar dari demonstrasi (misalnya, video manusia melakukan tugas), log teleoperasi, atau sinyal hadiah. Ini seperti belajar dengan menonton dan berlatih, sempurna untuk tugas-tugas di mana instruksi eksplisit langka. 5. Mode Kegagalan: Di mana mereka rusak...