$CODECオペレーターとは何ですか? ここで、ビジョン・言語・アクション・モデルが最終的にAIを実際の仕事に役立てるのです。 Operator は、VLA モデルを利用した自律型ソフトウェア エージェントであり、継続的な知覚、理由、行動のサイクルを通じてタスクを実行します。 LLM は見事に考えたり話したりすることはできますが、何かを指さしたり、クリックしたり、つかんだりすることはできません。それらは、物理的な世界にまったく根拠のない純粋な推論エンジンです。 VLA は、視覚、言語理解、構造化されたアクション出力を 1 回のフォワード パスに組み合わせます。LLM は何が起こるべきかを記述しますが、VLA モデルは実際に座標、制御信号、実行可能なコマンドを出力することでそれを実現します。 オペレーターのワークフローは次のとおりです。 - 知覚: スクリーンショット、カメラ フィード、またはセンサー データをキャプチャします。 - 推論:VLAモデルを使用して、自然言語命令とともに観測値を処理します。 - アクション: UI インタラクションまたはハードウェア制御を通じて、すべて 1 つの連続ループで意思決定を実行します。 例: LLM と VLA モデルを利用したオペレーター ミーティングのスケジュール設定 LLM: カレンダー管理の詳細な説明を提供し、会議をスケジュールする手順を概説します。 VLA モデルを使用するオペレーター: - ユーザーのデスクトップをキャプチャします。 - カレンダーアプリケーション(Outlook、Google カレンダーなど)を識別します。 - 木曜日に移動し、午後 2 時にミーティングを作成し、出席者を追加します。 - ユーザーインターフェイスの変更に自動的に適応します。 ロボティクス:オブジェクトの並べ替え LLM: 赤いコンポーネントの識別や整理など、オブジェクトを並べ替えるための正確な書面による指示を生成します。 VLA モデルを使用するオペレーター: - ワークスペースをリアルタイムで観察します。 - 混合オブジェクトの赤いコンポーネントを識別します。 - ロボットアームの衝突のない軌道を計画します。 - ピックアンドプレース操作を実行し、新しい位置と方向に動的に調整します。 VLA モデルは、世界について推論できる AI と、実際に世界を変えることができる AI の間のギャップをついに埋めます。彼らは、自動化を脆弱なルールに従うものから、適応的な問題解決、つまりインテリジェントなワーカーに変えるものです。 「従来のスクリプトは環境が変化すると壊れますが、オペレーターは視覚的な理解を使用してリアルタイムで適応し、例外をクラッシュさせるのではなく処理します。」