Grok 4のネイティブツールの使用と研究タスクのリアルタイム検索はどれほど信頼できますか

Grok 4はネイティブツールの使用を導入します。つまり、モデル自体が、その推論プロセスの一部としてWeb検索やコード通訳などの外部ツールをいつ、どのように呼び出すかを自律的に決定することを意味します。これは、モデルが積極的に管理せずにプラットフォームを介してそのようなツールを統合した以前のバージョンからの著しい進化です。トレーニングには、幻覚を軽減し、事実の正確性を向上させることを目的とした、事実を検証して計算を実行するために必要に応じてツールを呼び出すようにgrok 4を教えた強化学習が含まれていました。たとえば、Grok 4はライブWeb検索を自律的に実行し、結果をふるいにかけ、その情報の理由をユーザーに透過的に透過的に実行し、検索プロセスを明確に表示できます。この組み込み能力は、既存の知識をWebからのリアルタイム情報で補足することにより、Grok 4の研究スキルセットを大幅に向上させ、静的トレーニングデータが不十分な現在や進化するトピックを処理するのに適しています。モデルのスケールは膨大で、APIを介して最大256,000のトークンのコンテキストウィンドウがあり、セッション中に膨大な量の情報を記憶し、処理できます。また、複数のAIエージェントが並行して連携して動作し、堅牢な応答を生成します。

ベンチマークのスコアとパフォーマンスにより、Grok 4の精度がツールの使用が有効になると劇的に向上することが明らかになりました。ツールがなければ、特定のベンチマークでのGrok 4のスコアは約26.9％ですが、コードの実行とWeb検索がオンになると、これは41％にジャンプし、マルチエージェントの「重い」バージョンで最大50.7％に達する可能性があります。 STEMおよび複雑な問題解決ベンチマークでは、Grok 4は、Claude Opus、Gemini、さらには特定のGPT-4バリアントなどの競合他社よりも優れていることが多く、ネイティブツールの使用と高度な推論と広大なトレーニングデータを組み合わせる力を示しています。これは、ネイティブツールの使用の統合が、Grok 4の強化された推論と研究能力の中心的な要因であることを示唆しています。

これらの強みにもかかわらず、一部の評価では、Grok 4が深い研究をどのように処理するかについての制限があります。 Web検索(X/Twitterからの多くの場合、時にはRedditから)を使用してリアルタイムの回答を提供できますが、そのWebソーシングは、ChatGptやGeminiなどの競合他社と比較して徹底的または透明性が低くなります。 Grok 4は、より多くの投稿を調達する傾向がありますが、詳細な引用やコンテキストでは、テキスト内の引用やクリック可能な記事のタイトルを自動的に埋め込むことはなく、調査の深さを検証するのが難しくなります。詳細な研究タスクの比較テストでは、Grok 4の回答は包括的ではなく、より少ない情報源に依存していることがありますが、よく知られているWikiのように、引用された情報源は通常信頼できます。

さらに、GROK 4は、徹底的な回答のために追加の処理を割り当てるため、「頑張って」または複雑なプロンプトを処理するように求められたときに応答時間が遅くなることがあります。ユーザーは、マルチエージェントの推論アプローチにより、忍耐がより良い品質の反応をもたらすことを発見するかもしれません。ただし、これは速度と分析深度の間のトレードオフを意味します。一部のライバルとは異なり、Grok 4は、深い論理的問題解決のための反復的またはエージェントの推論をまだ完全に実証していませんが、代わりに並行エージェントを共同で使用します。抽象的な推論や意図的に誤解を招くように設計されたタスクなどの特定の分野は、ツールの支援にもかかわらずAIの問題解決能力に挑戦しています。

要約すると、GROK 4のネイティブツールの使用とリアルタイムのWeb検索統合は、情報をリアルタイムでクロスバイリングすることにより、研究能力を大幅に向上させ、幻覚を減らす技術的に高度なアプローチを表しています。特に、その大規模なトレーニングデータとマルチモーダルデザインのおかげで、特に最新の事実の質問、STEM問題解決、マルチドメインの推論に優れています。しかし、非常に深く包括的な研究タスクの場合、その調達とプレゼンテーションは大手競合他社と比較して洗練されておらず、応答速度はタスクの複雑さによって異なります。 GROK 4を使用する研究者は、独自の自己向きのツールの呼び出しと広範なメモリの恩恵を受けますが、徹底的な文献や学問的な調査のためのより専門的なツールで洞察を補完したい場合があります。