Os VLAs ainda são muito novos e muitas pessoas acham difícil entender a diferença entre VLAs e LLMs. Aqui está uma análise aprofundada de como esses sistemas de IA diferem em raciocínio, percepção e ação. Parte 1. Vamos detalhar as principais distinções e como os agentes de IA envolvidos em um LLM diferem dos agentes operacionais que usam modelos VLA: 1. Perceber: Como eles percebem o mundo Agente (LLM): Processa texto ou dados estruturados, como JSON, APIs e, às vezes, imagens. É como um cérebro trabalhando com entradas limpas e abstraídas. Pense em ler um manual ou analisar uma planilha. Ótimo para ambientes estruturados, mas limitado pelo que é alimentado. Operador (VLA): Vê pixels brutos e em tempo real de câmeras, além de dados de sensores (por exemplo, toque, posição) e propriocepção (consciência de si mesmo em movimento). É como navegar pelo mundo com olhos e sentidos, prosperando em ambientes dinâmicos e desordenados, como interfaces de usuário ou espaços físicos. 2. Agir: Como eles interagem Agente: Age chamando funções, ferramentas ou APIs. Imagine-o como um gerente enviando instruções precisas, como "reserve um voo via Expedia API." É deliberado, mas depende de ferramentas pré-construídas e interfaces claras. Operador: Executa ações contínuas e de baixo nível, como mover um cursor de mouse, digitar ou controlar articulações de robôs. É como um trabalhador habilidoso manipulando diretamente o ambiente, ideal para tarefas que exigem precisão em tempo real. 3. Controle: Como eles tomam decisões Agente: Segue um ciclo lento e reflexivo: planejar, chamar uma ferramenta, avaliar o resultado, repetir. É limitado por tokens (restrito ao processamento de texto) e por rede (aguardando respostas de API). Isso o torna metódico, mas lento para tarefas em tempo real. Operador: Opera, tomando decisões passo a passo em um ciclo de feedback apertado. Pense nisso como um jogador reagindo instantaneamente ao que está na tela. Essa velocidade permite uma interação fluida, mas exige um processamento robusto em tempo real. 4. Dados para Aprender: O que alimenta seu treinamento Agente: Treinado em vastos corpora de texto, instruções, documentação ou conjuntos de dados RAG (Geração Aumentada por Recuperação). Aprende com livros, códigos ou FAQs, destacando-se no raciocínio sobre conhecimento estruturado. Operador: Aprende com demonstrações (por exemplo, vídeos de humanos realizando tarefas), registros de teleoperação ou sinais de recompensa. É como aprender assistindo e praticando, perfeito para tarefas onde instruções explícitas são escassas. 5. Modos de Falha: Onde eles quebram Agente: Propenso a alucinações (inventando respostas) ou planos de longo prazo frágeis que desmoronam se um passo falhar. É como um estrategista que pensa demais ou interpreta mal a situação. Operador: Enfrenta mudança de covariáveis (quando os dados de treinamento não correspondem às condições do mundo real) ou erros acumulativos no controle (pequenos erros se acumulam). É como um motorista perdendo o controle em uma estrada desconhecida. 6. Infraestrutura: A tecnologia por trás deles Agente: Depende de um prompt/router para decidir quais ferramentas chamar, um registro de ferramentas para funções disponíveis e memória/RAG para contexto. É uma configuração modular, como um centro de comando orquestrando tarefas. Operador: Necessita de pipelines de ingestão de vídeo, um servidor de ações para controle em tempo real, um escudo de segurança para prevenir ações prejudiciais e um buffer de replay para armazenar experiências. É um sistema de alto desempenho construído para ambientes dinâmicos. 7. Onde Cada Um Brilha: Seus pontos fortes Agente: Domina em fluxos de trabalho com APIs limpas (por exemplo, automatizando processos de negócios), raciocínio sobre documentos (por exemplo, resumindo relatórios) ou geração de código. É sua escolha para tarefas estruturadas e de alto nível. Operador: Destaca-se em ambientes desordenados, sem APIs, como navegar em interfaces de usuário complicadas, controlar robôs ou enfrentar tarefas semelhantes a jogos. Se envolve interação em tempo real com sistemas imprevisíveis, o VLA é o rei. 8. Modelo Mental: Planejador + Executor Pense no Agente LLM como o planejador: ele divide tarefas complexas em metas claras e lógicas. O Operador VLA é o executor, realizando essas metas interagindo diretamente com pixels ou sistemas físicos. Um verificador (outro sistema ou agente) monitora os resultados para garantir o sucesso. $CODEC

Olá a todos, Hoje lanço um novo tipo de experimento usando o Claude Code. O objetivo -> fazer o melhor site de sempre. Eu redefini o site para o seu estado inicial e desliguei o nosso backend. Vou atualizar o site com o CA, depois o experimento começará. A cada 5 minutos, Claude visita o site, visualiza-o, planeja uma atualização, faz a atualização, regista os seus pensamentos e envia para o Github. Pode levar de 10 a 15 minutos para Claude codificar e testar as suas alterações. Este envio para o Git aciona uma Ação que implanta o site ao vivo novamente. Isto cria um ciclo de engenharia recursivo, completamente controlado pela mente do Claude. É fascinante ver o que um agente fará quando lhe for dada uma página em branco e total controle.

Acredita-se que aqueles que estão atentos ao mercado de criptomoedas ou que têm interesse em NFTs conhecem o culto Clippy PFP. Eu inicialmente pensei que era apenas uma nostalgia do antigo assistente da Microsoft, mas percebi que algumas pessoas no meu LinkedIn também mudaram suas fotos de perfil para Clippy. Após investigar, descobri que desta vez parece ser diferente, trata-se de uma voz sobre "propriedade digital". A origem é um vídeo publicado por Louis Rossmann, que tem 2,7 milhões de inscritos. O vídeo ultrapassou 1 milhão de visualizações no YouTube em apenas um dia, e este tema está rapidamente ressoando. Muitas pessoas pensam que isso é apenas nostalgia, mas na verdade há razões mais profundas por trás disso. Clippy, no final dos anos 90 e início dos anos 2000, tinha uma missão simples - ajudar os usuários a completar suas tarefas. Embora o Clippy dos anos 90 fosse um pouco irritante, seu único objetivo era "ajudar os usuários", mas ele não roubava seus dados, não limitava o que você podia fazer e, muito menos, se recusava a aparecer porque você não pagou uma taxa mensal. Sua existência representa uma era em que "o produto pertence ao usuário". O vídeo aborda principalmente o escândalo do Facebook e a questão da propriedade digital: 1. O Facebook rastreou uma adolescente que deletou selfies, presumindo que ela estava deprimida, para promover anúncios de cosméticos. 2. Em comparação, a Microsoft foi multada nos anos 90 por vincular o IE ao sistema operacional, enquanto hoje as empresas fazem coisas muito piores e permanecem impunes. O software se tornou um modelo de assinatura, você é apenas um locatário: 1. As empresas podem remover funcionalidades remotamente, reduzir o desempenho ou até mesmo inutilizar o dispositivo. 2. Leis (como a DMCA 1201) proíbem você de desbloquear, consertar ou até ensinar outros a fazer isso, o que significa que se a empresa intencionalmente bloquear funcionalidades ou retirar o software, o usuário pode estar infringindo a lei mesmo que consiga consertar. 3. Seus dados e conteúdos estão trancados na nuvem, todo o controle está nas mãos da empresa. 4. Dados e conteúdos estão trancados na nuvem, e o controle final nunca estará em suas mãos. Não é apenas uma piada ou uma homenagem, mas um símbolo - lembrando a todos que a tecnologia deve servir aos usuários, e não controlá-los. Esta é uma ação coletiva exigindo "verdadeira propriedade", e também uma suave protesto contra o status quo. Até que os consumidores tenham direitos novamente. Até que a propriedade seja levada a sério.

Estamos a criar a nossa conta oficial no X para o Vibe Game: Uma plataforma para construir e tokenizar jogos na @solana instantaneamente com arrastar e soltar em ~5 minutos e ganhar taxas de criador através do SendShot. e adotando o $VIBEY como a nossa primeira moeda oficial. CA: 3nf8LgahHm57gEUx64cDNJf4h53C2MwqZCK6LGDTsend

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