Что такое оператор $CODEC? Это то место, где модели «Визуализация-Язык-Действие» наконец делают ИИ полезным для реальной работы. Оператор — это автономный программный агент, работающий на основе моделей VLA, который выполняет задачи через непрерывный цикл восприятия-рассуждения-действия. Большие языковые модели могут блестяще мыслить и говорить, но они не могут указывать, щелкать или захватывать что-либо. Они являются чистыми двигателями рассуждений без какой-либо связи с физическим миром. Модели VLA объединяют визуальное восприятие, понимание языка и структурированный вывод действий в одном прямом проходе. В то время как LLM описывает, что должно произойти, модель VLA на самом деле делает это, выдавая координаты, управляющие сигналы и исполняемые команды. Рабочий процесс оператора: - Восприятие: захватывает скриншоты, видеопотоки с камер или данные датчиков. - Рассуждение: обрабатывает наблюдения вместе с инструкциями на естественном языке, используя модель VLA. - Действие: выполняет решения через взаимодействие с пользовательским интерфейсом или управление оборудованием — все в одном непрерывном цикле. Примеры: LLM против оператора, работающего на модели VLA Планирование встречи LLM: Предоставляет подробное объяснение управления календарем, описывая шаги для планирования встречи. Оператор с моделью VLA: - Захватывает рабочий стол пользователя. - Определяет приложение для календаря (например, Outlook, Google Календарь). - Переходит к четвергу, создает встречу на 14:00 и добавляет участников. - Автоматически адаптируется к изменениям пользовательского интерфейса. Робототехника: сортировка объектов LLM: Генерирует точные письменные инструкции для сортировки объектов, такие как идентификация и организация красных компонентов. Оператор с моделью VLA: - Наблюдает за рабочей областью в реальном времени. - Определяет красные компоненты среди смешанных объектов. - Планирует траектории без столкновений для роботизированной руки. - Выполняет операции по захвату и размещению, динамически подстраиваясь под новые позиции и ориентации. Модели VLA наконец преодолевают разрыв между ИИ, который может рассуждать о мире, и ИИ, который может его действительно изменить. Они превращают автоматизацию из хрупкого следования правилам в адаптивное решение проблем — интеллектуальных работников. "Традиционные скрипты ломаются, когда среда меняется, но операторы используют визуальное понимание, чтобы адаптироваться в реальном времени, обрабатывая исключения вместо того, чтобы аварийно завершаться."