用极简黑客方式给JEV接入视觉，成功了

别总想复杂方案，我用非常粗糙的黑客方式给JEV接入视觉，效果很不错。

上周我沉浸在机械臂相关内容里，包括硬件、训练流程、MuJoCo（多关节动力学模拟）、从仿真到现实这些技术。我希望搞懂各模块的配合，获得足够的实践认知来开始搭建项目。

上一次接触这类内容时，我接触的都是ABB RobotStudio、KUKA这类确定性极强、完全按照指令运行的设备，全都用Faro激光跟踪仪完成精确定位，视觉不参与循环。现在重新接触视觉语言动作模型和学习策略，感受很不一样。

现在训练视觉语言动作（VLA）模型已经变得非常容易，我在24小时内就让机械臂在TurboVLA和SmolVLA上运行起来，这已经成了基本门槛。那能不能用更简单的方法实现呢？

我不看好微调，更看好直接利用现有模型。很少有人接受「单个模型搞定一切只会得到惨痛教训」这个结论。那么，要怎么让一个低延迟纯文本分类器理解视觉场景中的有效信息？只需要回答特定问题，不需要理解整幅图。用多么离谱的信息表示才会失效？

答案是，老旧的ASCII文本 trick 效果出奇地好。我的目标是输入图像、输出动作，我运行一个Python进程做简单的颜色阈值处理（没有用OpenCV），把相机帧转换成100×100的字符数组，再输入给JEV，然后在MuJoCo中设置训练迭代所有调优系数。

经过数百万个覆盖各种复杂情形（比如白格上的白车、被八个棋子包围等等）的测试用例，我得到了一个相当稳定的系统。它的作用是在棋子位置偏离标称位置时提供精准校准，并且检测漏抓。

需要说明的是，整个流程并不全由JEV运行。Opus 5.5担任高级调度器，另外运行着Stockfish国际象棋引擎、经典运动轨迹规划器和其他一些常规工具。在问题边界比较清晰的场景下，合理利用传统编程就可以解决问题。

JEV只在开环模式大致定位后才启动，这种「先开环后闭环」的混合方法节省了大量计算和token。目前这套系统已经完成了大约10局完整对弈，我让Opus 5.5和Astra 6对弈，每晚开一局让它们自动对战，我做自己的研究时听着背景里的机械转动声，感觉很奇妙。

显然这是解决这个问题最粗糙的方案，但这恰恰是这次尝试的意义。有在旧金山的朋友下周想聊聊VLA吗？