Ce este un operator $CODEC? Este locul în care modelele Vision-Language-Action fac în sfârșit AI utilă pentru munca reală. Un operator este un agent software autonom alimentat de modele VLA care îndeplinește sarcini printr-un ciclu continuu de percepție-rațiune-acțiune. LLM-urile pot gândi și vorbi strălucitor, dar nu pot arăta, face clic sau apuca nimic. Sunt motoare de raționament pur cu zero împământare în lumea fizică. VLA combină percepția vizuală, înțelegerea limbajului și ieșirea acțiunilor structurate într-o singură trecere înainte. În timp ce un LLM descrie ce ar trebui să se întâmple, un model VLA face de fapt acest lucru prin emiterea de coordonate, semnale de control și comenzi executabile. Fluxul de lucru al operatorului este: - Percepție: capturează capturi de ecran, fluxuri de cameră sau date ale senzorilor. - Raționament: procesează observațiile alături de instrucțiuni în limbaj natural folosind modelul VLA. - Acțiune: execută decizii prin interacțiuni cu interfața de utilizare sau control hardware, totul într-o buclă continuă. Exemple: LLM vs. operator alimentat de modelul VLA Programarea unei întâlniri LLM: Oferă o explicație detaliată a gestionării calendarului, subliniind pașii pentru programarea unei întâlniri. Operator cu model VLA: - Capturează desktopul utilizatorului. - Identifică aplicația de calendar (de exemplu, Outlook, Google Calendar). - Navighează la joi, creează o întâlnire la ora 14 și adaugă participanți. - Se adaptează automat la modificările interfeței cu utilizatorul. Robotică: sortarea obiectelor LLM: Generează instrucțiuni scrise precise pentru sortarea obiectelor, cum ar fi identificarea și organizarea componentelor roșii. Operator cu model VLA: - Observă spațiul de lucru în timp real. - Identifică componentele roșii printre obiectele mixte. - Planifică traiectorii fără coliziune pentru un braț robotic. - Execută operațiuni de preluare și plasare, ajustându-se dinamic la noi poziții și orientări. Modelele VLA reduc în sfârșit decalajul dintre AI care poate raționa despre lume și AI care o poate schimba de fapt. Acestea sunt cele care transformă automatizarea dintr-o aplicare fragilă a regulilor într-o rezolvare adaptivă a problemelor - lucrători inteligenți. "Scripturile tradiționale se întrerup atunci când mediul se schimbă, dar operatorii folosesc înțelegerea vizuală pentru a se adapta în timp real, gestionând excepțiile în loc să se prăbușească asupra lor."