Trendaavat aiheet
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
Viime päivinä minusta on tuntunut, että ensimmäisen tason likviditeetti on paljon huonompi kuin ennen
Olipa kyseessä 2 vaihetta tai sisäinen peli, se tuntuu paljon vaikeammalta pelata...
Koodekkivaluutan hinnan kehitys on kuitenkin edelleen erittäin vakaa 30 miljoonassa, ja minulla on edelleen joitain positioita kädessäni, mikä on myös erittäin rauhoittavaa, lähinnä siksi, että robottirata on ollut viime aikoina todella kuuma web2:ssa, ja seuraavassa on myös viimeaikaista tietoa, joka kaikki ilmaisee, että tekoäly on seuraava Robot Meta.
• Äskettäin Hugging Facen ydintutkija Remi Cadene neuvottelee noin 40 miljoonan dollarin siemenrahoituksen keräämisestä Pariisissa sijaitsevalle Uma-robotiikka-startupilleen.
• Sijoittajat suosivat tällaisia robotiikan tutkimus- ja kehitysyrityksiä, ja maailmanlaajuinen robotiikan varainkeruu on ylittänyt 160 miljardia dollaria vuonna 2025 ja lähestyy koko viime vuoden 172 miljardin dollarin mittakaavaa.
Olen edelleen optimistinen Codecin suhteen, loppujen lopuksi Codecin kehittäjä on erittäin tärkeä tekijä VLA:n avoimessa lähdekoodissa, ja se on tällä hetkellä web3, joten tunnen ehdottomasti robottiradan erittäin hyvin.
Viime aikoina olen ollut kiireinen perheasioiden hoitamisessa, mutta yritän silti ansaita vähän omaisuutta joka päivä, ja jatkan ATH:ta pikkuhiljaa, WLFI on liian vähän, mutta tällä kertaa en ole kovin ahdistunut, ja voin ansaita hieman tyydytystä joka päivä vakaalla mentaliteetilla.
BTW, Vibe nopeasti verkkosivusto päivittäisiä omaisuustilastoja varten, henkilökohtaisesti pidän sitä erittäin hyödyllisenä, laita Github-linkki kommenttiin, lataa se suoraan tietokoneelle avataksesi hakemistosivuston ja käyttääksesi sitä.



22.8. klo 18.03
VLA:t ovat vielä hyvin uusia, ja monien ihmisten on vaikea ymmärtää eroa VLA:n ja LLM:n välillä.
Tässä on syväsukellus siihen, miten nämä tekoälyjärjestelmät eroavat toisistaan päättelyssä, aistimisessa ja toiminnassa. Osa 1.
Tarkastellaan keskeisiä eroja ja sitä, miten LLM:n ympärille käärityt tekoälyagentit eroavat VLA-malleja käyttävistä operaattoriagenteista:
1. Aisti: Miten he näkevät maailman
Agentti (LLM): Käsittelee tekstiä tai strukturoitua dataa, kuten JSONia, API:ita ja joskus kuvia. Se on kuin aivot, jotka työskentelevät puhtaiden, abstraktien syötteiden kanssa. Ajattele käsikirjan lukemista tai laskentataulukon jäsentämistä. Sopii erinomaisesti jäsenneltyihin ympäristöihin, mutta sitä rajoittaa se, mitä siihen syötetään.
Operaattori (VLA): Näkee kameroiden raa'at, reaaliaikaiset pikselit sekä anturitiedot (esim. kosketus, sijainti) ja proprioseption (liikkeen itsetietoisuus). Se on kuin navigoisi maailmassa silmin ja aistein ja kukoistaisi dynaamisissa, sotkuisissa ympäristöissä, kuten käyttöliittymässä tai fyysisissä tiloissa.
2. Toimi: Kuinka he ovat vuorovaikutuksessa
Agentti: Toimii kutsumalla funktioita, työkaluja tai ohjelmointirajapintoja. Kuvittele se johtajana, joka lähettää tarkkoja ohjeita, kuten "varaa lento Expedia API:n kautta". Se on tarkoituksellista, mutta perustuu valmiisiin työkaluihin ja selkeisiin käyttöliittymiin.
Operaattori: Suorittaa jatkuvia, matalan tason toimintoja, kuten hiiren osoittimen liikuttamista, kirjoittamista tai robottinivelten ohjaamista. Se on kuin taitava työntekijä, joka manipuloi suoraan ympäristöä, ihanteellinen reaaliaikaista tarkkuutta vaativiin tehtäviin.
3. Hallinta: Kuinka he tekevät päätöksiä
Agentti: Seuraa hidasta, pohdiskelevaa silmukkaa: suunnittele, kutsu työkalua, arvioi tulos, toista. Se on token-sidottu (tekstinkäsittelyn rajoittama) ja verkkoon sidottu (odottaa API-vastauksia). Tämä tekee siitä järjestelmällisen, mutta hitaan reaaliaikaisissa tehtävissä.
Käyttäjä: Toimii ja tekee vaiheittaisia päätöksiä tiukassa palautesilmukassa. Ajattele sitä kuin pelaaja, joka reagoi välittömästi siihen, mitä ruudulla on. Tämä nopeus mahdollistaa nesteen vuorovaikutuksen, mutta vaatii vankkaa reaaliaikaista käsittelyä.
4. Opittava data: Mikä ruokkii heidän koulutustaan
Agentti: Koulutettu laajoihin tekstikorpuksiin, ohjeisiin, dokumentaatioon tai RAG-tietojoukkoihin (Retrieval-Augmented Generation). Se oppii kirjoista, koodista tai usein kysytyistä kysymyksistä ja on erinomainen päättelyssä jäsennellyn tiedon sijaan.
Operaattori: Oppii demonstraatioista (esim. videot ihmisistä suorittamassa tehtäviä), etäkäyttölokeista tai palkitsemissignaaleista. Se on kuin oppimista katsomalla ja harjoittelemalla, täydellinen tehtäviin, joissa selkeät ohjeet ovat niukkoja.
5. Vikatilat: Missä ne rikkoutuvat
Agentti: Altis hallusinaatioille (vastausten keksimiselle) tai hauraille pitkän horisontin suunnitelmille, jotka hajoavat, jos yksi askel epäonnistuu. Se on kuin strategi, joka ajattelee liikaa tai tulkitsee tilanteen väärin.
Operaattori: Kohtaa kovariaattisen siirtymän (kun harjoitustiedot eivät vastaa todellisia olosuhteita) tai yhdistelmävirheitä ohjauksessa (pienet virheet lumipallo). Se on kuin kuljettaja menettäisi hallinnan tuntemattomalla tiellä.
6. Infra: Teknologia niiden takana
Agentti: Käyttää kehotetta/reititintä päättääkseen, mitä työkaluja kutsutaan, työkalurekisteriin käytettävissä oleville funktioille ja muistiin/RAG:iin kontekstin saamiseksi. Se on modulaarinen kokoonpano, kuten komentokeskus, joka orkestroi tehtäviä.
Operaattori: Tarvitsee videon käsittelyputkia, toimintopalvelimen reaaliaikaista hallintaa varten, turvasuojan haitallisten toimintojen estämiseksi ja toistopuskurin kokemusten tallentamista varten. Se on tehokas järjestelmä, joka on rakennettu dynaamisiin ympäristöihin.
7. Missä kukin loistaa: Heidän makeat paikkansa
Agentti: Hallitsee työnkulkuja, joissa on puhtaat sovellusliittymät (esim. liiketoimintaprosessien automatisointi), asiakirjojen päättely (esim. raporttien yhteenveto) tai koodin luominen. Se on sinun valintasi jäsenneltyihin, korkean tason tehtäviin.
Operaattori: Toimii erinomaisesti sotkuisissa, API-rajattomissa ympäristöissä, kuten kömpelöissä käyttöliittymissä navigoinnissa, robottien ohjaamisessa tai pelimäisten tehtävien suorittamisessa. Jos siihen liittyy reaaliaikaista vuorovaikutusta arvaamattomien järjestelmien kanssa, VLA on kuningas.
8. Henkinen malli: Suunnittelija + tekijä
Ajattele LLM-agenttia suunnittelijana: se jakaa monimutkaiset tehtävät selkeiksi, loogisiksi tavoitteiksi.
VLA-operaattori on tekijä, joka toteuttaa nämä tavoitteet suorassa vuorovaikutuksessa pikselien tai fyysisten järjestelmien kanssa. Tarkistaja (toinen järjestelmä tai agentti) seuraa tuloksia onnistumisen varmistamiseksi.
$CODEC

39,18K
Johtavat
Rankkaus
Suosikit