VLA:er är fortfarande väldigt nya och många människor har svårt att förstå skillnaden mellan VLA:er och LLM:er. Här är en djupdykning i hur dessa AI-system skiljer sig åt när det gäller resonemang, avkänning och handling. Del 1. Låt oss dela upp de viktigaste skillnaderna och hur AI-agenter lindade runt en LLM skiljer sig från operatörsagenter som använder VLA-modeller: 1. Känsla: Hur de uppfattar världen Agent (LLM): Bearbetar text eller strukturerade data, t.ex. JSON, API:er och ibland bilder. Det är som en hjärna som arbetar med rena, abstraherade indata. Tänk dig att läsa en manual eller analysera ett kalkylblad. Perfekt för strukturerade miljöer men begränsad av vad som matas till den. Operatör (VLA): Ser råa pixlar i realtid från kameror, plus sensordata (t.ex. beröring, position) och proprioception (självmedvetenhet om rörelse). Det är som att navigera i världen med ögon och sinnen och trivas i dynamiska, röriga miljöer som användargränssnitt eller fysiska utrymmen. 2. Agera: Hur de interagerar Agent: Fungerar genom att anropa funktioner, verktyg eller API:er. Föreställ dig att en chef skickar exakta instruktioner som "boka ett flyg via Expedia API". Det är medvetet men förlitar sig på förbyggda verktyg och tydliga gränssnitt. Operator: Utför kontinuerliga åtgärder på låg nivå, som att flytta en muspekare, skriva eller styra robotleder. Det är som en skicklig arbetare som direkt manipulerar miljön, perfekt för uppgifter som kräver precision i realtid. 3. Kontroll: Hur de fattar beslut Agent: Följer en långsam, reflekterande loop: planera, anropa ett verktyg, utvärdera resultatet, upprepa. Den är tokenbunden (begränsas av textbearbetning) och nätverksbunden (väntar på API-svar). Detta gör det metodiskt men trögt för uppgifter i realtid. Operatör: Arbetar och fattar stegvisa beslut i en tät återkopplingsslinga. Tänk på det som en spelare som reagerar direkt på det som visas på skärmen. Denna hastighet möjliggör smidig interaktion men kräver robust bearbetning i realtid. 4. Data att lära sig: Vad som driver deras utbildning Agent: Utbildad på omfattande textkorpusar, instruktioner, dokumentation eller RAG-datauppsättningar (Retrieval-Augmented Generation). Den lär sig från böcker, kod eller vanliga frågor och svar och utmärker sig på att resonera framför strukturerad kunskap. Operatör: Lär sig från demonstrationer (t.ex. videor av människor som utför uppgifter), fjärrstyrningsloggar eller belöningssignaler. Det är som att lära sig genom att titta och öva, perfekt för uppgifter där explicita instruktioner är knapphändiga. 5. Fellägen: Var de går sönder...