VLAs все еще очень новы, и многим людям трудно понять разницу между VLAs и LLMs. Вот глубокое погружение в то, как эти AI-системы различаются в рассуждениях, восприятии и действиях. Часть 1. Давайте разберем ключевые отличия и то, как AI-агенты, обернутые вокруг LLM, отличаются от операторов, использующих модели VLA: 1. Восприятие: Как они воспринимают мир Агент (LLM): Обрабатывает текст или структурированные данные, например, JSON, API и иногда изображения. Это как мозг, работающий с чистыми, абстрактными входными данными. Подумайте о чтении руководства или разборе таблицы. Отлично подходит для структурированных сред, но ограничен тем, что ему подают. Оператор (VLA): Видит сырые, реальные пиксели с камер, плюс данные датчиков (например, касание, положение) и проприоцепцию (осознание собственного движения). Это как навигация по миру с помощью глаз и чувств, процветая в динамичных, беспорядочных условиях, таких как пользовательские интерфейсы или физические пространства. 2. Действие: Как они взаимодействуют Агент: Действует, вызывая функции, инструменты или API. Представьте, что это менеджер, отправляющий точные инструкции, такие как "забронировать рейс через Expedia API". Это целенаправленно, но зависит от заранее подготовленных инструментов и четких интерфейсов. Оператор: Выполняет непрерывные, низкоуровневые действия, такие как перемещение курсора мыши, набор текста или управление суставами робота. Это как опытный работник, непосредственно манипулирующий окружающей средой, идеально подходит для задач, требующих точности в реальном времени. 3. Контроль: Как они принимают решения Агент: Следует медленному, рефлексивному циклу: план, вызов инструмента, оценка результата, повторение. Он ограничен токенами (ограничен обработкой текста) и сетью (ожидание ответов API). Это делает его методичным, но медленным для задач в реальном времени. Оператор: Работает, принимая пошаговые решения в плотном цикле обратной связи. Подумайте о геймере, мгновенно реагирующем на то, что на экране. Эта скорость позволяет плавному взаимодействию, но требует надежной обработки в реальном времени. 4. Данные для обучения: Что питает их обучение Агент: Обучен на обширных текстовых корпусах, инструкциях, документации или наборах данных RAG (Увеличенное Генерирование Извлечений). Он учится на книгах, коде или часто задаваемых вопросах, отлично разбираясь в рассуждениях на основе структурированных знаний. Оператор: Учится на демонстрациях (например, видео людей, выполняющих задачи), логах телеприсутствия или сигналах вознаграждения. Это как обучение через наблюдение и практику, идеально подходит для задач, где явные инструкции редки. 5. Режимы отказа: Где они ломаются Агент: Склонен к галлюцинациям (выдумыванию ответов) или хрупким долгосрочным планам, которые разваливаются, если один шаг не удается. Это как стратег, который слишком много думает или неправильно интерпретирует ситуацию. Оператор: Сталкивается с изменением ковариат (когда обучающие данные не соответствуют условиям реального мира) или накопительными ошибками в управлении (маленькие ошибки накапливаются). Это как водитель, теряющий контроль на незнакомой дороге. 6. Инфраструктура: Технология за ними Агент: Полагается на подсказку/маршрутизатор, чтобы решить, какие инструменты вызывать, реестр инструментов для доступных функций и память/RAG для контекста. Это модульная настройка, как командный центр, организующий задачи. Оператор: Нуждается в каналах ввода видео, сервере действий для управления в реальном времени, защитном щите для предотвращения вредных действий и буфере воспроизведения для хранения опыта. Это высокопроизводительная система, созданная для динамичных условий. 7. Где каждый блестит: Их сильные стороны Агент: Превосходит в рабочих процессах с чистыми API (например, автоматизация бизнес-процессов), рассуждениях по документам (например, резюмирование отчетов) или генерации кода. Это ваш выбор для структурированных, высокоуровневых задач. Оператор: Превосходит в беспорядочных, без API средах, таких как навигация по громоздким пользовательским интерфейсам, управление роботами или выполнение игровых задач. Если это связано с взаимодействием в реальном времени с непредсказуемыми системами, VLA - король. 8. Ментальная модель: Планировщик + Исполнитель Подумайте о LLM Агенте как о планировщике: он разбивает сложные задачи на четкие, логические цели. Оператор VLA - это исполнитель, который выполняет эти цели, непосредственно взаимодействуя с пикселями или физическими системами. Проверяющий (другая система или агент) контролирует результаты, чтобы обеспечить успех. $CODEC

Пресейлеры вышли, время для новых максимумов на $OMFG @omnipair Честно говоря, я думал, что это уже конец, но разработчик уволился с предыдущей работы и теперь полностью сосредоточен на @omnipair Для тех, кто не знает, OmniPair — это новый DeFi-примитив, который позволяет безразрешительное кредитование и торговлю с плечом для любых активов на Solana, не полагаясь на внешние оракулы Он работает на основе Обобщенного Автоматизированного Маркет Мейкера (GAMM), который сочетает в себе функциональность AMM с постоянным продуктом и изолированной логикой кредитования Это означает, что один пул может поддерживать как спотовую торговлю, так и заимствование с плечом, без централизованных рисковых конфигураций или оракулов. Представьте это как нечто среднее между AMM и рынком кредитования, но для всего, что не перечислено на Aave OmniPair также имеет двухуровневую модель управления: 1⃣ Предложения футарки - открытые рынки, где любой может участвовать с USDC, направляя решения протокола через стимулы. 2⃣ Голосование на основе управления - зарезервировано для держателей OMFG, действуя как регулирующий уровень для настроек на уровне протокола. Еще рано, много всего нужно построить, но @rakka_sol неустанно работает, чтобы все заработало...

Я думаю, что рынок перпетуальных DEX достаточно велик, чтобы как минимум один новый участник мог занять свою долю. Hyperliquid в данный момент занимает практически весь рынок, более 80% доли. EdgeX имеет лучшее мобильное приложение, что является нишей, которую HL пока не охватывает так сильно, и работает как переработанный Binance VIP.

$CODEC готовится стать лучшим вариантом для onchain игры в области робототехники Научная статья о @codecopenflow теперь доступна 🤖

Почему Ethena рано приняла DAT 1. Что изменилось Ethena объединяется с SPAC TLGY, который будет зарегистрирован как StablecoinX на Nasdaq (USDE). Сделка составляет около 360 миллионов долларов (260 миллионов долларов наличными плюс около 60 миллионов долларов заблокированных $ENA от Фонда). Наличные предназначены для немедленных покупок $ENA на спотовом рынке; $ENA, внесенные в капитал, остаются на балансе публичной компании наряду с операциями валидаторов и инфраструктуры. 2. Почему DAT, по словам Гая Янга Крипто-капитал, похоже, исчерпан. Рыночная капитализация альткоинов достигла примерно одного и того же уровня в 2021 и 2024 годах, что подразумевает ограниченный дополнительный розничный спрос на большинство токенов. В отличие от этого, фондовые рынки в несколько раз больше и уже стремятся к стабильной экспозиции. В конечном итоге цель состоит в том, чтобы обеспечить стабильный доступ к более глубокой базе инвесторов по NAV. Кроме того, акционерный капитал может компенсировать структурные проблемы, возникающие из разблокировки венчурного капитала, которые криптоиндустрия сама по себе не может поглотить. 3. Механика При подписании сделки около 260 миллионов долларов покупают спотовые ENA, в то время как около 60 миллионов долларов заблокированных ENA переходят в StablecoinX, что дает первоначальный контроль почти на 9% от общего объема. Это выводит токены в не торгуемую казну и создает цикл $ENA вверх → StablecoinX NAV/акция вверх → более дешевые последующие покупки → больше покупок $ENA. Квартальные отчеты будут оценивать активы по рыночной стоимости, ставя $ENA на экраны традиционных финансов. 4. Крутящий момент на корейском рынке Корейские розничные инвесторы уже охотились за акциями Circle. Upbit зарегистрировала $ENA 11 июля; объемы сразу же резко возросли. Это дает Корее прямой доступ к токену до того, как линия Nasdaq станет активной — благоприятные условия для ротации в стиле CRCL в $ENA, если график SPAC достигнет ключевых этапов. Не нужно говорить, что $ENA уже становится одним из самых любимых монет Кореи. 5. Состояние основного бизнеса USDe поднялся на третье место среди стейблкоинов и продолжает расти (11,3 миллиарда долларов на 18 августа); макро спрос на стейблкоин-каналы реален (и широко освещается в исследовании акций после IPO Circle). $ENA остается более высокобета, токеном, который выражает эту тему. 6. На что обратить внимание Премии NAV на DAT, вероятно, будут возвращаться к среднему значению; большинство инструментов не будут пользоваться кредитным плечом в стиле Сэйлора, поэтому не стоит рассчитывать на постоянные премии. Следите за ежедневным выполнением программы покупки $ENA, дисконтом/премией StablecoinX по сравнению с его оцененной ENA, ростом предложения USDe и долей Кореи в спотовом объеме. Тезис работает при устойчивом 1.0x NAV и постоянных притоках; премия — это приятно, но не цель. 7. Итог Ethena использует публичные механизмы акционерного капитала, чтобы привлечь гораздо большую базу капитала, нейтрализовать проблемы разблокировки и преобразовать потоки акционерного капитала в постоянный спрос на $ENA. Если сбор средств пройдет, как запланировано, и USDe продолжит расти, ENA будет позиционироваться как ликвидный, более высокобета, который догоняет торговлю акциями Circle, теперь с четким обоснованием для самой структуры DAT.