Kim jest operator $CODEC? To właśnie tutaj modele Wizja-Język-Działanie w końcu sprawiają, że sztuczna inteligencja jest przydatna w prawdziwej pracy. Operator to autonomiczny agent oprogramowania oparty na modelach VLA, który wykonuje zadania poprzez ciągły cykl postrzegania-rozumu-działania. LLM potrafią genialnie myśleć i mówić, ale nie mogą niczego wskazywać, klikać ani chwytać. Są to czysto rozumne silniki z zerowym uziemieniem w świecie fizycznym. VLA łączą percepcję wzrokową, rozumienie języka i ustrukturyzowane dane wyjściowe działania w jednym przebiegu do przodu. Podczas gdy LLM opisuje, co powinno się wydarzyć, model VLA faktycznie sprawia, że tak się dzieje, emitując współrzędne, sygnały sterujące i polecenia wykonywalne. Przepływ pracy operatora jest następujący: - Percepcja: przechwytuje zrzuty ekranu, obrazy z kamery lub dane z czujników. - Rozumowanie: przetwarza obserwacje wraz z instrukcjami w języku naturalnym przy użyciu modelu VLA. - Działanie: podejmuje decyzje poprzez interakcje z interfejsem użytkownika lub sterowanie sprzętowe — wszystko w jednej ciągłej pętli. Przykłady: LLM vs. Operator obsługiwany przez model VLA Planowanie spotkania LLM: Zawiera szczegółowe wyjaśnienie zarządzania kalendarzem, przedstawiając kroki planowania spotkania. Operator z modelem VLA: - Przechwytuje pulpit użytkownika. - Identyfikuje aplikację kalendarza (np. Outlook, Kalendarz Google). - Przechodzi do czwartku, tworzy spotkanie o godzinie 14:00 i dodaje uczestników. - Automatycznie dostosowuje się do zmian w interfejsie użytkownika. Robotyka: Sortowanie obiektów LLM: Generuje precyzyjne pisemne instrukcje dotyczące sortowania obiektów, takie jak identyfikowanie i organizowanie czerwonych komponentów. Operator z modelem VLA: - Obserwuje przestrzeń roboczą w czasie rzeczywistym. - Identyfikuje czerwone komponenty wśród mieszanych obiektów. - Planuje bezkolizyjne trajektorie ramienia robota. - Wykonuje operacje pick-and-place, dynamicznie dostosowując się do nowych pozycji i orientacji. Modele VLA w końcu wypełniają lukę między sztuczną inteligencją, która potrafi myśleć o świecie, a sztuczną inteligencją, która może go faktycznie zmienić. To one przekształcają automatyzację z kruchego przestrzegania reguł w adaptacyjne rozwiązywanie problemów — inteligentnych pracowników. "Tradycyjne skrypty psują się, gdy zmienia się środowisko, ale operatorzy wykorzystują zrozumienie wizualne, aby dostosować się w czasie rzeczywistym, obsługując wyjątki zamiast się na nich zawieszać".