VLA是将「视觉、语言和动作」等多模态信息“压缩”或“编码”成语言形式，利用大语言模型进行推理与决策降级到语言模型进行训练，好处是简单，坏处是降维过程中信息失真，同时语言对信息的表达能力有限，效率也比较低效，能力上限不够高。
世界模型（World Model）则直接在多维的、与环境同构的隐空间中进行感知、预测与强化学习训练，它不依赖语言中转，而是通过自编码器、动态系统建模等方式构建环境的内在表征，能更高效、精确地模拟物理规律与长期状态演化，具备更高的控制精度与实时性，代表了从“语言理解世界”到“直接感知与预测世界”的范式升级。
举个例子：“一图胜千言”——图像所承载的丰富空间、色彩与结构信息，远非一段文字描述所能完整传达；VLA就像是把图像转成文字再理解，而世界模型则是直接“看懂”图像并预测其动态变化，保留了更完整的“世界”本身。
再简单总结下：Level完全不一样
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