VLA все ще дуже нові, і багатьом людям важко зрозуміти різницю між VLA та LLM. Ось глибоке занурення в те, як ці системи штучного інтелекту відрізняються за міркуваннями, відчуттями та діями. Частина 1. Давайте розберемо ключові відмінності та те, чим агенти штучного інтелекту, обгорнуті навколо LLM, відрізняються від операторів-агентів, які використовують моделі VLA: 1. Почуття: як вони сприймають світ Агент (LLM): обробляє текст або структуровані дані, наприклад JSON, API та іноді зображення. Це схоже на роботу мозку з чистими, абстрактними вхідними даними. Подумайте про читання посібника або розбір електронної таблиці. Чудово підходить для структурованих середовищ, але обмежений тим, що в нього подаються. Оператор (VLA): бачить необроблені пікселі з камер у реальному часі, а також дані датчиків (наприклад, дотик, положення) та пропріоцепцію (самоусвідомлення руху). Це схоже на навігацію світом за допомогою очей і почуттів, процвітаючи в динамічних, безладних умовах, таких як інтерфейси користувача або фізичний простір. 2. Дія: як вони взаємодіють Агент: діє шляхом виклику функцій, інструментів або API. Уявіть собі, що менеджер надсилає точні інструкції на кшталт «забронюйте рейс через Expedia API». Це навмисно, але покладається на готові інструменти та зрозумілі інтерфейси. Оператор: виконує безперервні дії на низькому рівні, як-от переміщення курсору миші, набір тексту або керування суглобами роботів. Це схоже на кваліфікованого працівника, який безпосередньо маніпулює навколишнім середовищем, що ідеально підходить для завдань, що вимагають точності в реальному часі. 3. Контроль: як вони приймають рішення Агент: Слідує повільному, рефлексивному циклу: плануйте, викликайте інструмент, оцінюйте результат, повторюйте. Він прив'язаний до токена (обмежений обробкою тексту) і прив'язаний до мережі (очікує відповідей API). Це робить його методичним, але млявим для завдань у реальному часі. Оператор: Діє, приймаючи поетапні рішення в щільному циклі зворотного зв'язку. Думайте про це як про геймера, який миттєво реагує на те, що відображається на екрані. Така швидкість забезпечує плавну взаємодію, але вимагає надійної обробки в режимі реального часу. 4. Дані для вивчення: що живить їхнє навчання Агент: Навчений на великих текстових корпусах, інструкціях, документації або наборах даних RAG (Retrieval-Augmented Generation). Він вчиться з книг, коду або поширених запитань, перевершуючи структуровані знання. Оператор: навчається з демонстрацій (наприклад, відео, на яких люди виконують завдання), журналів телеоперацій або сигналів винагороди. Це схоже на навчання, спостерігаючи та практикуючись, ідеально підходить для завдань, де чітких інструкцій мало. 5. Режими відмови: де вони ламаються...