Os VLAs ainda são muito novos e muitas pessoas acham difícil entender a diferença entre VLAs e LLMs. Aqui está uma análise aprofundada de como esses sistemas de IA diferem em raciocínio, percepção e ação. Parte 1. Vamos detalhar as principais distinções e como os agentes de IA envolvidos em um LLM diferem dos agentes operacionais que usam modelos VLA: 1. Perceber: Como eles percebem o mundo Agente (LLM): Processa texto ou dados estruturados, como JSON, APIs e, às vezes, imagens. É como um cérebro trabalhando com entradas limpas e abstraídas. Pense em ler um manual ou analisar uma planilha. Ótimo para ambientes estruturados, mas limitado pelo que é alimentado. Operador (VLA): Vê pixels brutos e em tempo real de câmeras, além de dados de sensores (por exemplo, toque, posição) e propriocepção (consciência de si mesmo em movimento). É como navegar pelo mundo com olhos e sentidos, prosperando em ambientes dinâmicos e desordenados, como interfaces de usuário ou espaços físicos. 2. Agir: Como eles interagem Agente: Age chamando funções, ferramentas ou APIs. Imagine-o como um gerente enviando instruções precisas, como "reserve um voo via Expedia API." É deliberado, mas depende de ferramentas pré-construídas e interfaces claras. Operador: Executa ações contínuas e de baixo nível, como mover um cursor de mouse, digitar ou controlar articulações de robôs. É como um trabalhador habilidoso manipulando diretamente o ambiente, ideal para tarefas que exigem precisão em tempo real. 3. Controle: Como eles tomam decisões Agente: Segue um ciclo lento e reflexivo: planejar, chamar uma ferramenta, avaliar o resultado, repetir. É limitado por tokens (restrito ao processamento de texto) e por rede (aguardando respostas de API). Isso o torna metódico, mas lento para tarefas em tempo real. Operador: Opera, tomando decisões passo a passo em um ciclo de feedback apertado. Pense nisso como um jogador reagindo instantaneamente ao que está na tela. Essa velocidade permite uma interação fluida, mas exige um processamento robusto em tempo real. 4. Dados para Aprender: O que alimenta seu treinamento Agente: Treinado em vastos corpora de texto, instruções, documentação ou conjuntos de dados RAG (Geração Aumentada por Recuperação). Aprende com livros, códigos ou FAQs, destacando-se no raciocínio sobre conhecimento estruturado. Operador: Aprende com demonstrações (por exemplo, vídeos de humanos realizando tarefas), registros de teleoperação ou sinais de recompensa. É como aprender assistindo e praticando, perfeito para tarefas onde instruções explícitas são escassas. 5. Modos de Falha: Onde eles quebram...