ค..ตนดูระบบคอม

OpenVLA คือ โมเดลปัญญาประดิษฐ์ประเภทวิสัยทัศน์-ภาษา-การกระทำ (Vision-Language-Action หรือ VLA) แบบโอเพนซอร์สขนาด 7 พันล้านพารามิเตอร์ ที่พัฒนาขึ้นเพื่อควบคุมหุ่นยนต์ ให้เข้าใจภาพที่มองเห็น คำสั่งภาษามนุษย์ และแปลออกมาเป็นการเคลื่อนไหวหรือการกระทำ ได้อย่างแม่นยำ  OpenVLA (Open Vision-Language-Action Model) คือโมเดล AI สำหรับหุ่นยนต์ที่ออกแบบให้รับ ภาพจากกล้อง + คำสั่งภาษาธรรมชาติ แล้วสร้าง Action สำหรับหุ่นยนต์ โดยตรง งาน OpenVLA เผยแพร่ในปี 2024 โดยนำเสนอโมเดลแบบเปิดขนาดประมาณ 7 พันล้านพารามิเตอร์ ซึ่งฝึกจากข้อมูลการสาธิตการทำงานของหุ่นยนต์จำนวนมาก และออกแบบมาเพื่อเป็นโมเดลพื้นฐานสำหรับ Vision-Language-Action Robotics ส่วนประกอบสำคัญของ OpenVLA ตัวเข้ารหัสภาพ (Visual Encoder): แปลงข้อมูลภาพที่หุ่นยนต์มองเห็นให้อยู่ในรูปที่ระบบเข้าใจ ตัวเชื่อม (Projector): ส่งต่อข้อมูลภาพไปยังโครงสร้างหลักของภาษา โมเดลภาษา Llama 2 (7B): ทำหน้าที่ประมวลผลคำสั่งและทำนายการกระทำของหุ่นยนต์  Types of VLA: 5 รูปแบบของ Vision-Language-Action Models Type-1 = [ LLM, Policy] ทำ การคิด/วางแผน ออกจาก การค...

What is Memory Agentic AI? Agentic memory is a system that allows an AI agent to store, recall, and use information across many interactions. This is the mechanism that enables continuity, learning, and context awareness over time. It lets an agent adapt, personalize its responses, and reflect on past events and decisions to guide its future reasoning. Types of Agentic AI Memory main type of memory: Short-term memory – Maintains context within a single session, tracking the current conversation flow and recent interactions Long-term memory – Stores information across multiple sessions, enabling agents to remember user preferences, past decisions, and historical context for future conversations Working memory Short-term memory Long-term memory Episodic memory Semantic memory Procedural memory Frameworks for agentic AI memory LangChain LangGraph Build of Memory Agentic AI: How to Build Memory-Powered Agentic AI That Learns Continuously Through Episodic Experiences and Semantic Patterns f...