Grok 4에 대한 Heavy의 자율 수정은 더 깊고 병렬화 된 추론 및 다중 에이전트 조정을 가능하게하기 위해 설계된 특정 원격 측정 입력 및 건축 개선 사항에 의존합니다.
다음은 Grok 4 Heavy가 자율 수정을보다 효과적으로 수행 할 수있는 주요 원격 측정 입력 및 메커니즘입니다.
- 다중 에이전트 추론 프레임 워크 : Grok 4 Heavy는 주어진 문제 또는 코드베이스를 독립적으로 분석하는 여러 AI 에이전트를 동시에 실행합니다. 이 에이전트는 가설이나 가능한 솔루션에 동시에 작동합니다. 이 분산 접근법은 단일 선형 추론 스트림에 의존하기보다는 다양한 관점의 결과를 비교하여 최상의 수정을 식별하는 데 도움이됩니다. 원격 측정에는 에이전트의 중간 추론 상태 및 협력 출력 공유가 포함됩니다.
-GPU 및 계산 전력 증가 : Grok 4 Heavy는 표준 Grok 4에 비해 GPU 소비 용량의 대략 두 배로 작동합니다. 이는 확장 된 계산 원격 측정, 더 깊은 반사 기간 및 장기 작업 및 복잡한 소프트웨어 개발 리팩토링과 같은 더 큰 워크로드를 처리 할 수 있습니다.
- 확장 된 깊은 검색 시간 : 무거운 버전은 360 개월의 "깊은 검색"분 (Grok 4의 120 대)의 확장 된 할당량을 제공하며, 이는 심층적 인 검색, 분석 및 가상 실험 또는 모델의 내부 논리 내에서 실행되는 시간과 관련된 원격 측정 신호를 나타냅니다.
- 큰 컨텍스트 창 및 데이터 입력 : Grok 4 Heavy는 대형 토큰 컨텍스트 창 (최대 256k 토큰)을 활용하여 입력 데이터, 코드 및 관련 문서의 광대 한 뭉치를 추적하는 원격 측정이 가능합니다. 이 광범위한 컨텍스트 피드는 시스템 상태 및 종속성에 대한 전체적인 고려를 허용함으로써 자율 수정을 알려줍니다.
- 도구 사용 및 자율적 의사 결정 : Grok 4 Heavy의 원격 측정에는 코드 통역사, 디버거 또는 사양 검사기와 같은 외부 도구가 자율적으로 호출되는시기 및 방법의 의사 결정 로그가 포함됩니다. 이 입력은 문제 공간에 대한 동적 적응을 통해 자율 수정을 가능하게하여 기본 추론을 외부 검증과 결합합니다.
- 멀티 모달 입력 및 실시간 분석 : 텍스트 외에도 4 개의 큰 이점은 이미지 및 오디오 입력의 이점을 얻습니다. 해당되면 시각적 및 음성 데이터로 원격 측정 스트림을 풍부하게합니다. 이는 개발 환경 내에서 UI/UX 구성 요소 또는 음성 명령과 관련된 제안을 디버깅하거나 수정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
-비용-편익 추론 원격 측정 : Grok 4 Heavy 4 Heavy Embed는 다양한 수정 시도의 비용과 이점을 평가하는 내부 논리, 성공 확률, 자원 지출 및 솔루션 시간 측정 항목을 추적하여 수정을 적용하는 데 대한 접근 방식을 자율적으로 최적화합니다.
요약하면, Grok 4 Heavy는 다중 에이전트 병렬 추론, 컴퓨팅 리소스 증가, 확장 된 심층 검색 기능, 포괄적 인 컨텍스트 섭취, 자율적 인 도구 사용, 다중 모드 입력 처리 및 내재적 최적화 비용 편익 의사 결정 원격 측정에서 원격 측정을 활용하여 Grok 4에 비해 자율 수정을 향상시킵니다. 이 데이터의 별자리는 Grok 4 Heavy가 더 나은 정확도와 신뢰성을 갖춘 복잡한 개방형 코딩 및 추론 작업을 해결할 수있게하여 단일 선형 프로세스가 아닌 AI 에이전트의 조정 된 "연구 그룹"의 결과 인 자율 수정 제안을합니다.
이 설명은 Grok 4에 대한 최신 정보와 강화 된 자율 수정을위한 무거운 변형의 기술 기능 및 원격 측정 입력을 활용합니다.