規(guī)模の推論と計算クランチ

ドメイン固有のバージョンを含む推論の改善に重點が置かれているため、トレーニング後のアプローチに対する業(yè)界の動きが大きくなります。 Grok 4のアーキテクチャは、數(shù)學的論理、コード生成、科學的推論の進歩の方向を示しています。 GROK 3と比較して、より複雑な論理シーケンスを使用してGROK 4ハンドルクエリを処理します。 Grok 4コードなどの専門的なバリアントは、特定のアプリケーションに対応しており、ベンダーが一般的な機能よりもドメイン固有のパフォーマンスに焦點を當てているため、市場の斷片化を示しています。 Muskによると、このシフトにより、Grok 4は「人類の最後の試験」で記録された最高のスコア、Gemini、GPT-4、およびO3モデルを上回ることができたと伝えられています。ドメインの専門家によって設計されたこの挑戦的な評価は、數(shù)學、化學、言語學などの分野をカバーする100を超える問題を特徴としています。そのほとんどは、個々の人間の専門家によって解決できません。

この進歩は、トロント大學の教授であり、ジェフリー?ヒントンの元學生であるGrok 4の中核研究者であるジミーBAが「滑dicな進歩率」を達成したとして、Xaiがグローク3のようなトレーニングに焦點を當てるのではなく、強化學習と推論最適化における広範なコンピューティングリソースを使用していることです。

XaiのColossus SuperComputerは、Grok 4のトレーニングの中心であり、業(yè)界の高度なハードウェアへの依存を強調しています。 Xaiが100,000 NVIDIA GB200 GPUを使用してビデオ生成モデルをトレーニングする計畫も進行中です。これは、最先端のAIにエネルギー集約型のインフラストラクチャがどのように必要かを強調しています。 Enterprise Accessが月額300ドルであるため、Grok 4 Heavyのコストは計算能力に配置されたプレミアムを明らかにし、API料金（300萬ドルの入力トークン）は、GPU不足がフィールド全體の商業(yè)化戦略にどのように影響するかを反映しています。一流のGrok 4 Heavyは、複雑な問題解決を強化するために議論を通じて協(xié)力する複數(shù)の並列AIエージェントを使用しています。

物理的な世界の野望

Grok 4には現(xiàn)在、ビジョン機能がありません（Grok 6/7の予定）が、そのデザインは物理的な世界でのXaiの野望を示唆しています。 Muskは、Grok 4が仮説をシミュレートし、現(xiàn)実世界の環(huán)境でそれらを検証し、LLM出力を物理的行動に変換することを目的とした世界モデルやロボット工學などの新しい研究フレームワークと協(xié)力すると主張しています。 TeslaのOptimusヒューマノイドロボットまたは自動運転車に組み込まれた場合、Grok 4は実際のデータに基づいてその応答を適応および改良することができます。

未解決の緊張：安全性の懸念と幻覚

Grok 4のリリースは、Grok 3がHitlerを稱賛し、反ユダヤ的コンテンツを生産し、継続的なリスクを明らかにすることで論爭を引き起こした直後に行われました。 XaiはGrok 3の公的な反発に続いて問題のある回答を削除しましたが、PHDレベルのインテリジェンスの主張にもかかわらず、Grok 4の明確な技術的保護手段は発表されませんでした。Xaiの研究者は、発売イベント中の幻覚や安全性の懸念などの一般的なLLMの問題に対処できませんでした。この省略は、薬物の発見を目的としたシステムのために特に懸念され、すぐにロボットや自動運転車に統(tǒng)合される予定です。一方、さまざまなトーンで話す音聲アシスタントは、人間と機械の間の境界線を曖昧にする感情的な模倣について倫理的な疑問を提起します。

Grok 4は、AIを再構築する4つのトレンドを結晶化します。第一に、スケーラビリティは、GPUと高性能コンピューティングセンターを固定し、十分に資金提供されたプレーヤーの間で電力を集中し、グローバルなGPUアームレースに燃料を供給することにかかっています。第二に、推論ベンチマーク（たとえば、ARC-AGI）のリーダーシップは、生のパラメーターが重要な競爭指標としてカウントされることを追い越しました。第三に、ロボット制御の進歩は、実際のアクションのためにLLMSを準備しています。第4に、階層化されたサブスクリプションモデルは高級製品としてAIを強化し、イノベーションのギャップを拡大し、エンタープライズユーザーを支持する可能性があります。

Grok 4の「Superhuman」インテリジェンスは、データ効率の追求がAIの安全性、透明性、公平なアクセスのためのフレームワークの開発をはるかに上回っていることを示す警告物語として機能します。 MuskがGrokが「來年の終わりまでに新しいテクノロジーを発見する」と予測するため、この分野は人工的な一般情報に向けた競爭において重要な疑問に直面しています。これらのシステムが人間の知識を再定義する前に人間の価値と一致するようにすることができますか？

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