Grok 4に対するHeavyの自律的な修正は、より深く、並列化された推論とマルチエージェントの調整を可能にするように設計された、特定のテレメトリー入力とアーキテクチャの強化に依存しています。
Grok 4 Heavyが自律的な修正をより効果的に実行できるようにする主要なテレメトリ入力とメカニズムは次のとおりです。
- マルチエージェント推論フレームワーク：GROK 4ヘビーランは、与えられた問題またはコードベースを独立して分析する複数のAIエージェントを並行して並行して実行します。これらのエージェントは、仮説または可能なソリューションに同時に機能します。この分散アプローチは、単一の線形推論ストリームに依存するのではなく、さまざまな視点からの結果を比較することにより、最良の修正を特定するのに役立ちます。テレメトリーには、エージェントの中間推論状態と共同出力共有が含まれます。
- GPUと計算能力の向上：GROK 4重い動作は、標準GROK 4と比較してGPU消費容量をほぼ2倍2倍にします。これにより、拡張された計算テレメトリ、より深い反射期間、長期的なタスクや複雑なソフトウェア開発のリファクタリングなどの大きなワークロードを処理できます。
- 延長されたディープ検索分：重いバージョンは、360の「ディープ検索」議事録(GROK 4の120)の拡張された割り当てを提供します。これは、モデルの内部ロジック内で詳細な検索、分析、仮想実験またはテストの実行に費やされた時間に関連するテレメトリ信号を示しています。
- 大規模なコンテキストウィンドウとデータ入力：GROK 4重いレバレッジ大きなトークンコンテキストウィンドウ(最大256Kトークン)。この幅広いコンテキストフィードは、システムの状態と依存関係を全体的に考慮することにより、自律的な修正を通知します。
- ツールの使用と自律的な意思決定：Grok 4 Heavyのテレメトリには、コード通訳者、デバッガー、スペックチェッカーなどの外部ツールが自律的に呼び出される時期と外部ツールの決定ログが含まれます。この入力により、ネイティブの推論と外部検証を組み合わせて、問題空間への動的な適応を通じて自律的な修正が可能になります。
- マルチモーダル入力とリアルタイム分析：テキストに加えて、画像入力とオーディオ入力から4つの重い利点をgrokします。これにより、該当する場合は視覚データと音声データでテレメトリが濃縮されます。これは、開発環境内でUI/UXコンポーネントまたは音声コマンドを含む提案をデバッグまたは修正するのに役立ちます。
- コストベネフィットの推論テレメトリ：GROK 4重い埋め込み、さまざまな修正試行のコストとメリット、成功確率、リソース支出、および分解度メトリックの追跡のコストとメリットを比較検討して、適用を適用するアプローチを自律的に最適化します。
要約すると、GROK 4 Heavyは、マルチエージェントの並列推論、コンピューティングリソースの増加、拡張された深層検索機能、包括的なコンテキスト摂取、自律ツールの使用、マルチモーダル入力処理、および内部的に最適化されたコストベネフィット決定テレメトリからのテレメトリを利用することにより、Grok 4よりも自律的な修正を改善します。このデータの星座により、Grok 4 Heavyは、より良い精度と信頼性を備えた複雑な、オープンエンドのコーディングおよび推論タスクに取り組むことができ、単一の線形プロセスではなくAIエージェントの調整された「研究グループ」の結果である自律的な修正提案を行います。
この説明は、GROK 4とその重いバリアントの技術的機能と、強化された自律的な修正のためのテレメトリ入力に関する最新の情報を活用しています。