VLA はまだ非常に新しいものであり、多くの人が VLA と LLM の違いを理解するのが難しいと感じています。 ここでは、これらの AI システムが推論、センシング、行動においてどのように異なるかを詳しく説明します。パート 1. 主な違いと、LLM をラップする AI エージェントが VLA モデルを使用するオペレーター エージェントとどのように異なるかを詳しく見てみましょう。 1. 感覚: 彼らが世界をどのように認識するか エージェント (LLM): テキストまたは構造化データ (JSON、API、場合によっては画像など) を処理します。それは、クリーンで抽象化された入力を扱う脳のようなものです。マニュアルを読んだり、スプレッドシートを解析したりすることを考えてみてください。構造化された環境には最適ですが、供給される内容によって制限されます。 オペレーター(VLA):カメラからの生のリアルタイムピクセルに加えて、センサーデータ(タッチ、位置など)および固有受容感覚(動きの自己認識)を確認します。それは目と感覚で世界をナビゲートするようなもので、UI や物理空間などのダイナミックで乱雑な環境で繁栄します。 2. 行動: どのように相互作用するか エージェント: 関数、ツール、または API を呼び出して動作します。マネージャーが「Expedia API 経由でフライトを予約する」などの正確な指示を送信すると想像してください。これは意図的なものですが、事前に構築されたツールと明確なインターフェイスに依存しています。 オペレーター: マウス カーソルの移動、入力、ロボットの関節の制御など、連続した低レベルのアクションを実行します。これは熟練労働者が環境を直接操作するようなもので、リアルタイムの精度が必要なタスクに最適です。 3. コントロール: 意思決定の仕方 エージェント: 計画し、ツールを呼び出し、結果を評価し、繰り返すという、ゆっくりとした反射的なループに従います。トークンバインド(テキスト処理によって制限される)とネットワークバインド(API応答を待機)です。これにより、系統的になりますが、リアルタイムのタスクには遅くなります。 オペレーター: タイトなフィードバック ループの中で段階的な意思決定を行い、操作します。ゲーマーが画面上の内容に即座に反応するようなものだと考えてください。この速度により流体の相互作用が可能になりますが、堅牢なリアルタイム処理が必要です。 4. 学ぶべきデータ: トレーニングの原動力となるもの エージェント: 膨大なテキストコーパス、指示、ドキュメント、または RAG (Retrieval-Augmented Generation) データセットでトレーニングされています。本、コード、またはFAQから学習し、構造化された知識よりも推論することに優れています。 オペレーター: デモンストレーション (人間がタスクを実行するビデオなど)、遠隔操作ログ、または報酬信号から学習します。これは見たり練習したりすることで学ぶようなもので、明示的な指示が不足するタスクに最適です。 5. 故障モード: 壊れる場所 エージェント: 幻覚 (答えをでっち上げる) や、1 つのステップが失敗すると崩壊する脆い長期計画に陥りやすい。それは、状況を考えすぎたり、読み間違えたりする戦略家のようなものです。 演算子: 共変量シフト (トレーニング データが現実世界の条件と一致しない場合) または制御の複合エラー (小さなミスが雪だるま式に増える) に直面します。それは、ドライバーが見知らぬ道路でコントロールを失うようなものです。 6. インフラ: その背後にある技術 エージェント: 呼び出すツールを決定するプロンプト/ルーター、使用可能な関数のツール レジストリ、コンテキストのメモリ/RAG に依存します。これは、タスクを調整するコマンド センターのようなモジュール式セットアップです。 オペレーター: ビデオ取り込みパイプライン、リアルタイム制御のためのアクションサーバー、有害なアクションを防ぐための安全シールド、エクスペリエンスを保存するためのリプレイバッファが必要です。動的な環境向けに構築された高性能システムです。 7. それぞれが輝く場所: 彼らのスイートスポット エージェント: クリーンな API (ビジネス プロセスの自動化など)、ドキュメントの推論 (レポートの要約など)、またはコード生成を備えたワークフローを支配します。構造化された高レベルのタスクに最適です。 オペレーター: 不格好な UI の操作、ロボットの制御、ゲームのようなタスクへの取り組みなど、乱雑で API のない環境で優れています。予測不可能なシステムとのリアルタイムの対話を伴う場合、VLA は王様です。 8. メンタルモデル: プランナー + 実行者 LLM エージェントは、複雑なタスクを明確で論理的な目標に分割するプランナーと考えてください。 VLA Operator は実行者であり、ピクセルまたは物理システムと直接対話することでこれらの目標を実行します。チェッカー (別のシステムまたはエージェント) は、成功を確実にするために結果を監視します。 $CODEC