¿Qué es un operador $CODEC? Es donde los modelos de Visión-Lenguaje-Acción finalmente hacen que la IA sea útil para el trabajo real. Un operador es un agente de software autónomo impulsado por modelos VLA que realiza tareas a través de un ciclo continuo de percibir-razonar-actuar. Los LLM pueden pensar y hablar brillantemente, pero no pueden señalar, hacer clic o agarrar nada. Son motores de razonamiento puros sin conexión con el mundo físico. Los VLA combinan percepción visual, comprensión del lenguaje y salida de acción estructurada en una sola pasada hacia adelante. Mientras un LLM describe lo que debería suceder, un modelo VLA realmente lo hace al emitir coordenadas, señales de control y comandos ejecutables. El flujo de trabajo del operador es: - Percepción: captura capturas de pantalla, transmisiones de cámara o datos de sensores. - Razonamiento: procesa observaciones junto con instrucciones en lenguaje natural utilizando el modelo VLA. - Acción: ejecuta decisiones a través de interacciones de UI o control de hardware, todo en un bucle continuo. Ejemplos: LLM vs. Operador impulsado por el modelo VLA Programación de una reunión LLM: Proporciona una explicación detallada de la gestión del calendario, describiendo los pasos para programar una reunión. Operador con modelo VLA: - Captura el escritorio del usuario. - Identifica la aplicación de calendario (por ejemplo, Outlook, Google Calendar). - Navega hasta el jueves, crea una reunión a las 2 PM y añade asistentes. - Se adapta automáticamente a los cambios en la interfaz de usuario. Robótica: Clasificación de objetos LLM: Genera instrucciones escritas precisas para clasificar objetos, como identificar y organizar componentes rojos. Operador con modelo VLA: - Observa el espacio de trabajo en tiempo real. - Identifica componentes rojos entre objetos mezclados. - Planifica trayectorias libres de colisiones para un brazo robótico. - Ejecuta operaciones de recoger y colocar, ajustándose dinámicamente a nuevas posiciones y orientaciones. Los modelos VLA finalmente cierran la brecha entre la IA que puede razonar sobre el mundo y la IA que realmente puede cambiarlo. Son lo que transforma la automatización de un seguimiento frágil de reglas a una resolución de problemas adaptativa: trabajadores inteligentes. "Los scripts tradicionales se rompen cuando el entorno cambia, pero los operadores utilizan la comprensión visual para adaptarse en tiempo real, manejando excepciones en lugar de colapsar ante ellas."