Когда LLM — это не чат, а мозг: путь к VLA‑архитектуре
В 2024 году большие языковые модели (LLM) внезапно начали дешифровать хаос реального мира: распознавать объекты, объяснять намерения и даже писать код для микроконтроллеров. Для робототехники это стало тем же, чем Li‑ion стал для ноутбуков — мгновенным ускорителем эволюции. LLM открыли окно возможностей: вместо того чтобы вручную программировать каждую задачу, мы можем дать роботу текстовую инструкцию, а он сам разберётся, какие навыки подключить. Vision‑Language Agents, RLHF, MPC… В робототехнике сегодня аббревиатур больше, чем сервоприводов в суставе. Разобраться, что скрывает каждая комбинация букв, — ключ к тому, чтобы не остаться сторонним наблюдателем в союзе железа и ИИ. В этой статье я делюсь своим взглядом на ряд актуальных вопросов: — чем GPT‑мозг круче старой цепочки perception → planning → control; — зачем скрещивать Classic Stack, RL‑контроллеры и VLA вместо того, чтобы выбирать лучший; — как можно прокачать робота от базовых движений до уверенной работы офис‑ассистентом, охранником и курьером. Погрузитесь в детали — и посмотрите, как будущее шагает к нам на двух механических ногах.
