Что такое оператор $CODEC? Именно здесь модели Vision-Language-Action наконец-то делают ИИ полезным для реальной работы. Оператор — это автономный программный агент, работающий на основе моделей VLA, который выполняет задачи в рамках непрерывного цикла «восприятие-разум-действие». Магистры права могут блестяще думать и говорить, но они не могут указывать на что-либо, щелкать или хватать. Это чисто мыслящие машины с нулевым заземлением в физическом мире. VLA сочетают в себе визуальное восприятие, понимание языка и структурированный вывод действий за один проход вперед. В то время как LLM описывает, что должно произойти, VLA-модель фактически делает это возможным, излучая координаты, управляющие сигналы и исполняемые команды. Рабочий процесс оператора выглядит следующим образом: - Восприятие: захватывает скриншоты, изображения с камер или данные датчиков. - Рассуждение: обрабатывает наблюдения вместе с инструкциями на естественном языке с использованием модели VLA. - Действие: выполняет решения с помощью взаимодействия с пользовательским интерфейсом или аппаратного управления — и все это в одном непрерывном цикле. Примеры: модель LLM и Operator на базе VLA Планирование собрания LLM: Предоставляет подробное объяснение управления календарем, описывая шаги по планированию встречи. Оператор с моделью VLA: - Захватывает рабочий стол пользователя. - Идентифицирует приложение календаря (например, Outlook, Google Calendar). - Переход к четвергу, создание собрания в 14:00 и добавление участников. - Автоматическая адаптация 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 рабочим пространством в режиме реального времени. - Определяет красные компоненты среди смешанных объектов. - Планирует траектории без столкновений для роботизированной руки. - Выполняет операции захвата и перемещения, динамически подстраиваясь под новые положения и ориентации. Модели VLA наконец-то преодолевают разрыв между ИИ, который может рассуждать о мире, и ИИ, который действительно может его изменить. Именно они превращают автоматизацию из хрупкого следования правилам в адаптивное решение проблем — интеллектуальных работников. «Традиционные сценарии ломаются при изменении среды, но операторы используют визуальное понимание для адаптации в режиме реального времени, обрабатывая исключения, а не аварийно завершая их».