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弃用 VLA：LLM 控机器人从实装到收官
开发者 ihorbeaver 团队在客户现场全面弃用 VLA，改用前沿 LLM 控制机器人，构建加强版 System 1/System 2 架构；随后在系列收官帖中总结务实经验，如廉价送料器胜过 LLM 视觉抓取，强调简单工程优于花哨算法。
2026-10-16 ~ 2026-10-16 · 2 集 · 6 条
第 1 集 · 机器人公司弃用 VLA,全面改用前沿 LLM 客户现场控制(2026-10-16,2 条)
开发者 ihorbeaver 透露,其团队过去一个月在客户部署中完全弃用 VLA,改用前沿 LLM 控制机器人,构建了加强版 System 1/System 2 架构,高层推理层基于 Opus 级模型。原以为 LLM 只能替代 90% 的操作,结果实现全部替代,且未更换灵巧夹爪,机器人可在客户现场自主组装 1.5 小时零失误(不过吸盘方案会更快)。
- 公司机器人部署弃用 VLA,改用 Opus 级 LLM 做高层推理 — ihorbeaver · 2026-10-16
- 机器人全面换用前沿 LLM 控制:客户现场自主组装 1.5 小时零失误 — ihorbeaver · 2026-10-16
第 2 集 · LLM 机器人装配系列收官：简单工程胜过花哨算法(2026-10-16,4 条)
在展示 LLM 控制机器人组装的系列帖中，作者分享了多条务实经验：抓螺丝用 300 美元的自动送料器胜过 LLM 视觉抓取；精密插入让 LLM 写代码采集小数据集、训练线性回归模型对齐零件；乱堆零件则加一个翻转平台，用硬件设计绕开算法难点。作者也坦承局限：LLM 直接控制只适合受限环境中的重复性任务（如箱体电子装配），不适合打扫房间等非重复性工作，因为既慢又不可靠。
- 乱堆零件怎么抓:加一块翻转平台让机器人精准拾取正确朝向 — ihorbeaver · 2026-10-16
- 精密插入妙招:LLM 写代码采数据,训线性回归模型对齐零件 — ihorbeaver · 2026-10-16
- 拧螺丝不用花哨方案:$300 自动送料器胜过 LLM 视觉抓取 — ihorbeaver · 2026-10-16
- 作者自述局限:LLM 直接控制只适合受限环境的重复性任务 — ihorbeaver · 2026-10-16