VLAs все еще очень новы, и многим людям трудно понять разницу между VLAs и LLMs. Вот глубокое погружение в то, как эти AI-системы различаются в рассуждениях, восприятии и действиях. Часть 1. Давайте разберем ключевые отличия и то, как AI-агенты, обернутые вокруг LLM, отличаются от операторов, использующих модели VLA: 1. Восприятие: Как они воспринимают мир Агент (LLM): Обрабатывает текст или структурированные данные, например, JSON, API и иногда изображения. Это как мозг, работающий с чистыми, абстрактными входными данными. Подумайте о чтении руководства или разборе таблицы. Отлично подходит для структурированных сред, но ограничен тем, что ему подают. Оператор (VLA): Видит сырые, реальные пиксели с камер, плюс данные датчиков (например, касание, положение) и проприоцепцию (осознание собственного движения). Это как навигация по миру с помощью глаз и чувств, процветая в динамичных, беспорядочных условиях, таких как пользовательские интерфейсы или физические пространства. 2. Действие: Как они взаимодействуют Агент: Действует, вызывая функции, инструменты или API. Представьте, что это менеджер, отправляющий точные инструкции, такие как "забронировать рейс через Expedia API". Это целенаправленно, но зависит от заранее подготовленных инструментов и четких интерфейсов. Оператор: Выполняет непрерывные, низкоуровневые действия, такие как перемещение курсора мыши, набор текста или управление суставами робота. Это как опытный работник, непосредственно манипулирующий окружающей средой, идеально подходит для задач, требующих точности в реальном времени. 3. Контроль: Как они принимают решения Агент: Следует медленному, рефлексивному циклу: план, вызов инструмента, оценка результата, повторение. Он ограничен токенами (ограничен обработкой текста) и сетью (ожидание ответов API). Это делает его методичным, но медленным для задач в реальном времени. Оператор: Работает, принимая пошаговые решения в плотном цикле обратной связи. Подумайте о геймере, мгновенно реагирующем на то, что на экране. Эта скорость позволяет плавному взаимодействию, но требует надежной обработки в реальном времени. 4. Данные для обучения: Что питает их обучение Агент: Обучен на обширных текстовых корпусах, инструкциях, документации или наборах данных RAG (Увеличенное Генерирование Извлечений). Он учится на книгах, коде или часто задаваемых вопросах, отлично разбираясь в рассуждениях на основе структурированных знаний. Оператор: Учится на демонстрациях (например, видео людей, выполняющих задачи), логах телеприсутствия или сигналах вознаграждения. Это как обучение через наблюдение и практику, идеально подходит для задач, где явные инструкции редки. 5. Режимы отказа: Где они ломаются...