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 Агент: Склонен к галлюцинациям (выдумыванию ответов) или хрупким долгосрочным планам, которые разваливаются, если один шаг не удается. Это как стратег, который слишком много думает или неправильно интерпретирует ситуацию. Оператор: Сталкивается с изменением ковариат (когда обучающие данные не соответствуют условиям реального мира) или накопительными ошибками в управлении (маленькие ошибки накапливаются). Это как водитель, теряющий контроль на незнакомой дороге. 6. Инфраструктура: Технология за ними Агент: Полагается на подсказку/маршрутизатор, чтобы решить, какие инструменты вызывать, реестр инструментов для доступных функций и память/RAG для контекста. Это модульная настройка, как командный центр, организующий задачи. Оператор: Нуждается в каналах ввода видео, сервере действий для управления в реальном времени, защитном щите для предотвращения вредных действий и буфере воспроизведения для хранения опыта. Это высокопроизводительная система, созданная для динамичных условий. 7. Где каждый блестит: Их сильные стороны Агент: Превосходит в рабочих процессах с чистыми API (например, автоматизация бизнес-процессов), рассуждениях по документам (например, резюмирование отчетов) или генерации кода. Это ваш выбор для структурированных, высокоуровневых задач. Оператор: Превосходит в беспорядочных, без API средах, таких как навигация по громоздким пользовательским интерфейсам, управление роботами или выполнение игровых задач. Если это связано с взаимодействием в реальном времени с непредсказуемыми системами, VLA - король. 8. Ментальная модель: Планировщик + Исполнитель Подумайте о LLM Агенте как о планировщике: он разбивает сложные задачи на четкие, логические цели. Оператор VLA - это исполнитель, который выполняет эти цели, непосредственно взаимодействуя с пикселями или физическими системами. Проверяющий (другая система или агент) контролирует результаты, чтобы обеспечить успех. $CODEC

Codecflow Optr предлагает единый подход к созданию агентов, которые видят, рассуждают и действуют в цифровых и физических средах. Независимо от того, автоматизируют ли они рабочие процессы на настольных компьютерах, управляют ли роботизированными руками или проводят тестирование в симуляции, они используют одну и ту же ментальную модель и примитивы.

Исследовательская компания @epochbiz (от @ZoomerOracle) опубликовала подробное исследование о CodecFlow. Не пропустите это. $CODEC