VLA jsou stále velmi nové a pro mnoho lidí je obtížné pochopit rozdíl mezi VLA a LLM. Zde je hluboký ponor do toho, jak se tyto systémy umělé inteligence liší v uvažování, snímání a jednání. Část 1. Pojďme si rozebrat klíčové rozdíly a to, jak se agenti AI obalení kolem LLM liší od operátorských agentů, kteří používají modely VLA: 1. Smysl: Jak vnímají svět Agent (LLM): Zpracovává textová nebo strukturovaná data, např. JSON, API a někdy i obrázky. Je to jako mozek pracující s čistými, abstrahovanými vstupy. Představte si čtení manuálu nebo analýzu tabulky. Skvělé pro strukturovaná prostředí, ale omezené tím, co je do něj přiváděno. Operátor (VLA): Vidí nezpracované pixely z kamer v reálném čase a data ze senzorů (např. dotyk, polohu) a propriocepci (sebeuvědomění si pohybu). Je to jako pohybovat se ve světě očima a smysly, prosperovat v dynamických, chaotických prostředích, jako jsou uživatelská rozhraní nebo fyzické prostory. 2. Jednejte: Jak se vzájemně ovlivňují Agent: Působí voláním funkcí, nástrojů nebo rozhraní API. Představte si to, jako by manažer posílal přesné pokyny jako "rezervujte si let přes Expedia API". Je to záměrné, ale spoléhá se na předem připravené nástroje a jasná rozhraní. Operátor: Provádí nepřetržité nízkoúrovňové akce, jako je pohyb kurzoru myši, psaní na klávesnici nebo ovládání kloubů robota. Je to jako kvalifikovaný pracovník, který přímo manipuluje s prostředím, což je ideální pro úkoly vyžadující přesnost v reálném čase. 3. Kontrola: Jak se rozhodují Agent: Sleduje pomalou, reflexivní smyčku: plánovat, volat nástroj, vyhodnocovat výsledek, opakovat. Je vázán na token (omezený zpracováním textu) a síťový (čeká na odpovědi API). Díky tomu je metodický, ale pomalý pro úkoly v reálném čase. Operátor: Pracuje a činí postupná rozhodnutí v těsné smyčce zpětné vazby. Představte si to jako hráče, který okamžitě reaguje na to, co je na obrazovce. Tato rychlost umožňuje interakci tekutin, ale vyžaduje robustní zpracování v reálném čase. 4. Data k učení: Co pohání jejich školení Agent: Trénován na rozsáhlých textových korpusech, instrukcích, dokumentaci nebo datových sadách RAG (Retrieval-Augmented Generation). Učí se z knih, kódu nebo často kladených dotazů a vyniká v uvažování před strukturovanými znalostmi. Operátor: Učí se z demonstrací (např. videí lidí plnících úkoly), záznamů o teleoperaci nebo signálů odměn. Je to jako učení se sledováním a procvičováním, ideální pro úkoly, kde je nedostatek explicitních pokynů. 5. Způsoby selhání: Kde se lámou Agent: Náchylný k halucinacím (vymýšlení odpovědí) nebo křehkým dlouhodobým plánům, které se rozpadnou, pokud jeden krok selže. Je to jako stratég, který příliš přemýšlí nebo špatně interpretuje situaci. Operátor: Čelí kovariátnímu posunu (když trénovací data neodpovídají reálným podmínkám) nebo složeným chybám v řízení (malé chyby se nabalují jako sněhová koule). Je to jako když řidič ztratí kontrolu nad vozem na neznámé silnici. 6. Infra: Technologie za nimi Agent: Spoléhá na výzvu/směrovač, který rozhoduje, které nástroje volat, registr nástrojů pro dostupné funkce a paměť/RAG pro kontext. Je to modulární nastavení, jako velitelské centrum orchestrující úkoly. Operátor: Potřebuje kanály pro příjem videa, akční server pro řízení v reálném čase, bezpečnostní štít pro prevenci škodlivých akcí a vyrovnávací paměť pro přehrávání pro ukládání zážitků. Jedná se o vysoce výkonný systém vytvořený pro dynamická prostředí. 7. Kde každý září: Jejich sladká místa Agent: Dominuje v pracovních postupech s čistými rozhraními API (např. automatizace obchodních procesů), uvažování nad dokumenty (např. shrnutí zpráv) nebo generování kódu. Je to vaše volba pro strukturované úkoly na vysoké úrovni. Operátor: Vyniká v chaotickém prostředí bez API, jako je navigace v neohrabaných uživatelských rozhraních, ovládání robotů nebo řešení úkolů podobných hrám. Pokud zahrnuje interakci s nepředvídatelnými systémy v reálném čase, VLA je králem. 8. Mentální model: Plánovač + Činitel Představte si LLM Agenta jako plánovače: rozděluje složité úkoly do jasných, logických cílů. Operátor VLA je tím, kdo tyto cíle realizuje přímou interakcí s pixely nebo fyzickými systémy. Kontrolor (jiný systém nebo agent) sleduje výsledky, aby zajistil úspěch. $CODEC

Bojím se o své přátele z Kitu, takže jsem se neodvážil zveřejnit $robot dno, ve skutečnosti je technická síla robotického vývoje také velmi dobrá, ale s virtuálním ekosystémem se potopila

Vysvětlete nejnovější návrh Uniswapu "DUNI", Ačkoli byla změna poplatků v roce 2024 kontroverzně "medializována", důvodem, proč byla nakonec zastavena přímo společností a16z, byl stále problém s dodržováním předpisů a účelem tohoto návrhu bylo vstoupit do právního rámce DUNA ve Wyomingu.$UNI Sadu DUNA ve skutečnosti prosazuje a16z a a16z publikoval související článek v březnu 2024. Tento rámec je v podstatě navržen tak, aby byly DAO legální, a a16z by za ním měl také hrát roli, takže by mělo být nutné jej propagovat. V současné době je návrh ve fázi RFC a neexistují žádné konkrétní návrhy týkající se změny poplatků v budoucnu a je pravděpodobné, že Unichain Staking bude nasazen jako první, přeci jen je snazší jej implementovat ve všech aspektech. Uniswap si připravuje půdu pro problémy s dodržováním předpisů, které mohou být dlouhé, a krátkodobý humbuk se nemusí zpětně promítnout do ceny, ale pohybuje se správným směrem a blíží se ke konci.

V poslední době je základna opravdu jednoduchý model, tento veletrh vydává fond @Re7Labs Sociafi, který má 10M investice do různých projektů faircasteru, a re7 a wlfi jsou také velmi blízko. Nemyslím si, že projekt sám o sobě je příliš smysluplný, v podstatě zcela kontrolovaný, otvor je velmi vysoký a po zavření sítě se některé dostanou a po měsíci praní se konečně dostaví pozitivní výsledek

$RETAKE EVERY STREAMER IS A COIN 0x5eeB2662615782b58251b6f0c3E107571ae1AB07