VLA sunt încă foarte noi și multor oameni le este greu să înțeleagă diferența dintre VLA și LLM-uri. Iată o analiză profundă a modului în care aceste sisteme AI diferă în raționament, senzație și acțiune. Partea 1. Să analizăm distincțiile cheie și modul în care agenții AI înfășurați în jurul unui LLM diferă de agenții operatori care folosesc modele VLA: 1. Simț: Cum percep lumea Agent (LLM): procesează text sau date structurate, de exemplu JSON, API-uri și, uneori, imagini. Este ca un creier care lucrează cu intrări curate și abstracte. Gândiți-vă la citirea unui manual sau la analizarea unei foi de calcul. Excelent pentru medii structurate, dar limitat de ceea ce este alimentat. Operator (VLA): vede pixelii bruti, în timp real, de la camere, plus datele senzorului (de exemplu, atingerea, poziția) și propriocepția (autoconștientizarea mișcării). Este ca și cum ai naviga prin lume cu ochii și simțurile, prosperând în setări dinamice și dezordonate, cum ar fi interfețele de utilizare sau spațiile fizice. 2. Acționează: Cum interacționează Agent: acționează prin apelarea funcțiilor, instrumentelor sau API-urilor. Imaginați-vă că este un manager care trimite instrucțiuni precise, cum ar fi "rezervați un zbor prin API-ul Expedia". Este deliberat, dar se bazează pe instrumente pre-construite și interfețe clare. Operator: Execută acțiuni continue, de nivel scăzut, cum ar fi mișcarea cursorului mouse-ului, tastarea sau controlul articulațiilor robotului. Este ca un muncitor calificat care manipulează direct mediul, ideal pentru sarcini care necesită precizie în timp real. 3. Control: Cum iau decizii Agent: Urmează o buclă lentă, reflexivă: planifică, apelează un instrument, evaluează rezultatul, repetă. Este legat de token (limitat de procesarea textului) și legat de rețea (așteaptă răspunsurile API). Acest lucru îl face metodic, dar lent pentru sarcinile în timp real. Operator: Operează, luând decizii treptate într-o buclă strânsă de feedback. Gândiți-vă la asta ca la un jucător care reacționează instantaneu la ceea ce este pe ecran. Această viteză permite interacțiunea fluidă, dar necesită o procesare robustă în timp real. 4. Date de învățat: ce le alimentează pregătirea Agent: Antrenat pe corpus de text vast, instrucțiuni, documentație sau seturi de date RAG (Retrieval-Augmented Generation). Învață din cărți, cod sau întrebări frecvente, excelând la raționament în detrimentul cunoștințelor structurate. Operator: Învață din demonstrații (de exemplu, videoclipuri cu oameni care efectuează sarcini), jurnale de teleoperare sau semnale de recompensă. Este ca și cum ai învăța urmărind și exersând, perfect pentru sarcini în care instrucțiunile explicite sunt rare. 5. Moduri de eșec: unde se rup...