Heavy's autonome rettelser over Grok 4 er afhængige af et sæt specifikke telemetriindgange og arkitektoniske forbedringer designet til at muliggøre dybere, paralleliserede ræsonnement og multi-agent koordination.
Her er de vigtigste telemetriindgange og mekanismer, der gør det muligt for Grok 4 tunge at udføre autonome rettelser mere effektivt:
- Multi-Agent-ræsonnementsrammer: Grok 4 tunge kører flere AI-agenter parallelt, der uafhængigt analyserer det givne problem eller kodebase. Disse agenter arbejder på hypoteser eller mulige løsninger samtidigt. Denne distribuerede tilgang hjælper med at identificere den bedste løsning ved at sammenligne resultater fra forskellige perspektiver snarere end at stole på en enkelt lineær ræsonnementsstrøm. Telemetrien inkluderer agenters mellemliggende ræsonnementstilstande og deling af samarbejdsudgang.
- Forøget GPU- og beregningsstyrke: Grok 4-tung fungerer med omtrent dobbelt så stor GPU-forbrugskapacitet sammenlignet med standard Grok 4. Dette giver mulighed for udvidet beregningstelemetri, dybere refleksionsperioder og håndtering af større arbejdsbelastninger som langvarige opgaver og komplekse softwareudviklings refactorings.
- Udvidede dybe søgeminutter: Den tunge version tilbyder en udvidet tildeling af 360 månedlige "Deep Search" -protokol (mod 120 i Grok 4), hvilket indikerer telemetri-signaler relateret til tid brugt på dybdegående søgning, analyse og virtuelle eksperimenter eller testkørsler inden for modellens interne logik.
- Store kontekstvindue og dataindgange: Grok 4 tunge udnytter et stort token -kontekstvindue (op til 256K -tokens), der muliggør telemetri, der sporer store skår af inputdata, kode og relateret dokumentation samtidigt. Denne brede kontekst feed informerer autonome rettelser ved at tillade holistisk overvejelse af systemtilstanden og afhængighederne.
- Værktøjsbrug og autonom beslutningstagning: Grok 4 Heavy's telemetri inkluderer beslutningslogfiler, hvornår og hvordan eksterne værktøjer såsom kodetolk, debuggers eller spec -brikker påberåbes autonomt. Dette input muliggør autonome rettelser gennem dynamisk tilpasning til problemrummet og kombinerer indfødt resonnement med ekstern verifikation.
- Multimodale input og realtidsanalyse: Ud over tekst grok 4 tunge fordele ved billed- og lydindgange, som beriger telemetri-strømmer med visuelle og stemmedata, når de er relevant. Dette kan hjælpe med fejlfinding eller løse forslag, der involverer UI/UX -komponenter eller talte kommandoer inden for et udviklingsmiljø.
-Omkostnings-fordel-resonnement Telemetri: Grok 4 Heavy Embeds Internal logik, der vejer omkostningerne og fordelene ved forskellige fixforsøg, sporing af successandsynligheder, ressourceudgifter og tid til løsningsmetrik for autonomt at optimere dens tilgang til anvendelse af rettelser.
Sammenfattende forbedrer GROK 4 tunge autonome rettelser i forhold til Grok 4 ved at bruge telemetri fra multi-agent parallel ræsonnement, øgede beregningsressourcer, udvidede dyb-søgning kapaciteter, omfattende kontekstindtagelse, autonom værktøjsbrug, multimodal inputbehandling og internt optimeret omkostnings-fordel-beslutningstelemetri. Denne konstellation af data gør det muligt for Grok 4 tunge at tackle kompleks, åben kodning og ræsonnementsopgaver med bedre nøjagtighed og pålidelighed, hvilket fremsætter autonome fix-forslag, der er resultatet af en koordineret "studiegruppe" af AI-agenter snarere end en enkelt lineær proces.
Denne forklaring udnytter de mest tilgængelige oplysninger om Grok 4 og dens tunge variants tekniske funktionalitet og telemetriindgange til forbedrede autonome rettelser.