การใช้เครื่องมือดั้งเดิมของ Grok 4 และการค้นหางานวิจัยแบบเรียลไทม์เป็นอย่างไร

Grok 4 แนะนำการใช้เครื่องมือดั้งเดิมซึ่งหมายความว่าโมเดลนั้นเองจะตัดสินใจว่าจะเรียกใช้เครื่องมือภายนอกเช่นการค้นหาเว็บและล่ามโค้ดเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการให้เหตุผล นี่เป็นวิวัฒนาการที่ทำเครื่องหมายไว้จากรุ่นก่อนหน้าซึ่งรวมเครื่องมือดังกล่าวผ่านแพลตฟอร์มโดยไม่ต้องจัดการอย่างแข็งขัน การฝึกอบรมรวมถึงการเรียนรู้การเสริมแรงที่สอน Grok 4 เพื่อเรียกเครื่องมือตามความจำเป็นเพื่อตรวจสอบข้อเท็จจริงและเรียกใช้การคำนวณโดยมีวัตถุประสงค์เพื่อลดภาพหลอนและปรับปรุงความแม่นยำตามความเป็นจริง ตัวอย่างเช่น Grok 4 สามารถทำการค้นหาเว็บสดได้อย่างอิสระล่องร่อนผ่านผลลัพธ์และจากนั้นให้เหตุผลเกี่ยวกับข้อมูลนั้นอย่างโปร่งใสต่อผู้ใช้โดยแสดงกระบวนการดึงข้อมูลอย่างชัดเจน ความสามารถในตัวนี้ช่วยเพิ่มชุดทักษะการวิจัยของ Grok 4 อย่างมีนัยสำคัญโดยการเสริมความรู้ที่มีอยู่แล้วด้วยข้อมูลแบบเรียลไทม์จากเว็บทำให้เหมาะกับการจัดการหัวข้อปัจจุบันและการพัฒนาที่ข้อมูลการฝึกอบรมแบบคงที่จะไม่เพียงพอ มาตราส่วนของโมเดลมีขนาดใหญ่มากโดยมีหน้าต่างบริบทสูงถึง 256,000 โทเค็นผ่าน API ทำให้สามารถจดจำและประมวลผลข้อมูลจำนวนมากในระหว่างเซสชัน นอกจากนี้ยังทำงานกับเอเจนต์ AI หลายตัวที่ทำงานร่วมกันพร้อมกันเพื่อสร้างการตอบสนองที่แข็งแกร่ง

คะแนนมาตรฐานและประสิทธิภาพแสดงให้เห็นว่าความแม่นยำของ Grok 4 ดีขึ้นอย่างมากเมื่อเปิดใช้งานการใช้เครื่องมือ หากไม่มีเครื่องมือคะแนนของ Grok 4 ในเกณฑ์มาตรฐานบางอย่างอยู่ที่ประมาณ 26.9% แต่ด้วยการดำเนินการรหัสและการค้นหาเว็บเปิดอยู่สิ่งนี้จะเพิ่มขึ้นเป็น 41% และสามารถเข้าถึงได้มากถึง 50.7% ในเวอร์ชันหลายตัวแทน ในเกณฑ์มาตรฐานการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนและซับซ้อน Grok 4 มักจะมีประสิทธิภาพสูงกว่าคู่แข่งเช่น Claude Opus, Gemini และแม้แต่ GPT-4 รุ่นบางอย่างแสดงให้เห็นถึงพลังของการรวมเครื่องมือพื้นเมืองกับการใช้เหตุผลขั้นสูงและข้อมูลการฝึกอบรมที่กว้างขวาง สิ่งนี้ชี้ให้เห็นว่าการรวมการใช้เครื่องมือดั้งเดิมเป็นปัจจัยสำคัญในการใช้เหตุผลและความสามารถในการวิจัยที่เพิ่มขึ้นของ Grok 4

แม้จะมีจุดแข็งเหล่านี้ แต่การประเมินบางอย่างหมายถึงข้อ จำกัด ในวิธีการที่ Grok 4 จัดการการวิจัยอย่างลึกซึ้ง ในขณะที่สามารถให้คำตอบแบบเรียลไทม์โดยใช้การค้นหาเว็บ (มักจะมาจาก X/Twitter และบางครั้ง Reddit) การจัดหาเว็บนั้นมีความละเอียดน้อยกว่าหรือโปร่งใสเมื่อเทียบกับคู่แข่งเช่น Chatgpt หรือราศีเมถุน Grok 4 มีแนวโน้มที่จะจัดวางโพสต์มากขึ้น แต่มีการอ้างอิงหรือบริบทที่มีรายละเอียดน้อยกว่าและไม่ได้ฝังการอ้างอิงในข้อความหรือชื่อบทความที่คลิกได้โดยอัตโนมัติทำให้ยากที่จะตรวจสอบความลึกของการวิจัย ในการทดสอบเปรียบเทียบสำหรับงานวิจัยโดยละเอียดบางครั้งการตอบสนองของ Grok 4 นั้นครอบคลุมน้อยกว่าและพึ่งพาแหล่งที่น้อยลงแม้ว่าแหล่งที่อ้างถึงมักจะน่าเชื่อถือเช่น Wikis ที่รู้จักกันดี

นอกจากนี้ Grok 4 บางครั้งก็แสดงเวลาตอบสนองที่ช้าลงเมื่อถูกขอให้ "คิดหนักขึ้น" หรือจัดการกับพรอมต์ที่ซับซ้อนเนื่องจากจะจัดสรรการประมวลผลเพิ่มเติมสำหรับคำตอบอย่างละเอียด ผู้ใช้อาจพบว่าความอดทนให้การตอบสนองที่มีคุณภาพดีขึ้นเนื่องจากวิธีการให้เหตุผลหลายตัวแทน อย่างไรก็ตามสิ่งนี้อาจหมายถึงการแลกเปลี่ยนระหว่างความเร็วและความลึกของการวิเคราะห์ ซึ่งแตกต่างจากคู่แข่งบางคน Grok 4 ยังไม่ได้แสดงให้เห็นถึงการทำซ้ำหรือการให้เหตุผลที่เป็นตัวแทนอย่างเต็มที่สำหรับการแก้ปัญหาเชิงตรรกะที่ลึก แต่แทนที่จะใช้ตัวแทนคู่ขนานร่วมกัน บางพื้นที่เช่นการใช้เหตุผลเชิงนามธรรมหรืองานที่ออกแบบมาเพื่อทำให้เข้าใจผิดโดยเจตนายังคงท้าทายความสามารถในการแก้ปัญหาของ AI แม้จะมีความช่วยเหลือด้านเครื่องมือ

โดยสรุปการใช้เครื่องมือดั้งเดิมของ Grok 4 และการรวมการค้นหาเว็บแบบเรียลไทม์เป็นวิธีการขั้นสูงทางเทคโนโลยีที่ช่วยเพิ่มความสามารถในการวิจัยและลดภาพหลอนโดยการตรวจสอบข้อมูลข้ามเวลาแบบเรียลไทม์ มันยอดเยี่ยมโดยเฉพาะอย่างยิ่งในการสืบค้นข้อเท็จจริงที่ทันสมัยการแก้ปัญหาต้นกำเนิดและการใช้เหตุผลหลายโดเมนด้วยข้อมูลการฝึกอบรมขนาดใหญ่และการออกแบบหลายรูปแบบ แต่สำหรับงานวิจัยที่ลึกและครอบคลุมมากการจัดหาและการนำเสนอของมันนั้นมีความซับซ้อนน้อยกว่าเมื่อเทียบกับคู่แข่งชั้นนำและความเร็วในการตอบสนองอาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของงาน นักวิจัยที่ใช้ Grok 4 ได้รับประโยชน์จากการเรียกใช้เครื่องมือที่กำกับตนเองและหน่วยความจำที่เป็นเอกลักษณ์ แต่อาจต้องการเสริมข้อมูลเชิงลึกด้วยเครื่องมือพิเศษสำหรับวรรณกรรมที่ละเอียดถี่ถ้วนหรือการสอบสวนระดับวิชาการ