VLA はまだ非常に新しいものであり、多くの人が VLA と LLM の違いを理解するのが難しいと感じています。 ここでは、これらの AI システムが推論、センシング、行動においてどのように異なるかを詳しく説明します。パート 1. 主な違いと、LLM をラップする AI エージェントが VLA モデルを使用するオペレーター エージェントとどのように異なるかを詳しく見てみましょう。 1. 感覚: 彼らが世界をどのように認識するか エージェント (LLM): テキストまたは構造化データ (JSON、API、場合によっては画像など) を処理します。それは、クリーンで抽象化された入力を扱う脳のようなものです。マニュアルを読んだり、スプレッドシートを解析したりすることを考えてみてください。構造化された環境には最適ですが、供給される内容によって制限されます。 オペレーター(VLA):カメラからの生のリアルタイムピクセルに加えて、センサーデータ(タッチ、位置など)および固有受容感覚(動きの自己認識)を確認します。それは目と感覚で世界をナビゲートするようなもので、UI や物理空間などのダイナミックで乱雑な環境で繁栄します。 2. 行動: どのように相互作用するか エージェント: 関数、ツール、または API を呼び出して動作します。マネージャーが「Expedia API 経由でフライトを予約する」などの正確な指示を送信すると想像してください。これは意図的なものですが、事前に構築されたツールと明確なインターフェイスに依存しています。 オペレーター: マウス カーソルの移動、入力、ロボットの関節の制御など、連続した低レベルのアクションを実行します。これは熟練労働者が環境を直接操作するようなもので、リアルタイムの精度が必要なタスクに最適です。 3. コントロール: 意思決定の仕方 エージェント: 計画し、ツールを呼び出し、結果を評価し、繰り返すという、ゆっくりとした反射的なループに従います。トークンバインド(テキスト処理によって制限される)とネットワークバインド(API応答を待機)です。これにより、系統的になりますが、リアルタイムのタスクには遅くなります。 オペレーター: タイトなフィードバック ループの中で段階的な意思決定を行い、操作します。ゲーマーが画面上の内容に即座に反応するようなものだと考えてください。この速度により流体の相互作用が可能になりますが、堅牢なリアルタイム処理が必要です。 4. 学ぶべきデータ: トレーニングの原動力となるもの エージェント: 膨大なテキストコーパス、指示、ドキュメント、または RAG (Retrieval-Augmented Generation) データセットでトレーニングされています。本、コード、またはFAQから学習し、構造化された知識よりも推論することに優れています。 オペレーター: デモンストレーション (人間がタスクを実行するビデオなど)、遠隔操作ログ、または報酬信号から学習します。これは見たり練習したりすることで学ぶようなもので、明示的な指示が不足するタスクに最適です。 5. 故障モード: 壊れる場所...