Perbaikan otonom Heavy atas Grok 4 mengandalkan serangkaian input telemetri spesifik dan peningkatan arsitektur yang dirancang untuk memungkinkan penalaran yang lebih dalam, diparalelkan dan koordinasi multi-agen.
Berikut adalah input dan mekanisme telemetri utama yang memungkinkan Grok 4 untuk melakukan perbaikan otonom secara lebih efektif:
- Kerangka penalaran multi-agen: Grok 4 Berat menjalankan beberapa agen AI secara paralel yang secara independen menganalisis masalah atau basis kode yang diberikan. Agen -agen ini bekerja pada hipotesis atau solusi yang mungkin secara bersamaan. Pendekatan terdistribusi ini membantu mengidentifikasi perbaikan terbaik dengan membandingkan hasil dari berbagai perspektif daripada mengandalkan aliran penalaran linier tunggal. Telemetri mencakup status penalaran menengah agen dan berbagi output kolaboratif.
- Peningkatan daya GPU dan komputasi: Grok 4 Heavy beroperasi dengan kira-kira dua kali lipat kapasitas konsumsi GPU dibandingkan dengan grok standar 4. Ini memungkinkan untuk telemetri komputasi yang diperluas, periode refleksi yang lebih dalam, dan menangani beban kerja yang lebih besar seperti tugas berdurasi panjang dan pengembangan perangkat lunak yang kompleks.
- Diperpanjang Menit Pencarian Deep: Versi berat menawarkan penjatahan yang diperluas dari 360 menit "pencarian deep" bulanan (versus 120 di Grok 4), menunjukkan sinyal telemetri yang terkait dengan waktu yang dihabiskan untuk pencarian, analisis, dan eksperimen virtual atau tes yang dijalankan dalam logika internal model.
- Jendela Konteks Besar dan Input Data: GROK 4 MEMPERBAJA Jendela Konteks Token Besar (hingga 256k token), memungkinkan telemetri yang melacak petak besar dari data input, kode, dan dokumentasi terkait secara bersamaan. Umpan konteks luas ini menginformasikan perbaikan otonom dengan memungkinkan pertimbangan holistik dari status sistem dan ketergantungan.
- Penggunaan alat dan pengambilan keputusan yang otonom: Telemetri Grok 4 Heavy mencakup log keputusan kapan dan bagaimana alat eksternal seperti penerjemah kode, debugger, atau pemeriksa spec secara mandiri dipanggil. Input ini memungkinkan perbaikan otonom melalui adaptasi dinamis ke ruang masalah, menggabungkan penalaran asli dengan verifikasi eksternal.
- Input multimodal dan analisis real-time: Selain teks, grok 4 manfaat berat dari input gambar dan audio, yang memperkaya aliran telemetri dengan data visual dan suara bila berlaku. Ini dapat membantu dalam debugging atau memperbaiki saran yang melibatkan komponen UI/UX atau perintah lisan dalam lingkungan pengembangan.
-Telemetri penalaran biaya-manfaat: Grok 4 menanamkan logika internal yang menimbang biaya dan manfaat dari upaya perbaikan yang berbeda, pelacakan probabilitas keberhasilan, pengeluaran sumber daya, dan metrik waktu-ke-solusi, untuk secara otonom mengoptimalkan pendekatannya dalam menerapkan perbaikan.
Singkatnya, Grok 4 Heavy meningkatkan perbaikan otonom di atas Grok 4 dengan memanfaatkan telemetri dari penalaran paralel multi-agen, peningkatan sumber daya komputasi, kemampuan pencarian dalam yang diperluas, konsumsi konteks komprehensif, penggunaan alat otonom, pemrosesan input multimodal, dan telemetri keputusan biaya-biaya yang dioptimalkan secara internal. Konstelasi data ini memungkinkan Grok 4 berat untuk menangani tugas-tugas yang kompleks dan berkompleks dan penalaran dengan akurasi dan keandalan yang lebih baik, membuat saran perbaikan otonom yang merupakan hasil dari "kelompok studi" yang terkoordinasi dari agen AI daripada proses linier tunggal.
Penjelasan ini memanfaatkan informasi terbaru yang tersedia saat ini tentang Grok 4 dan fungsionalitas teknis variannya yang berat dan input telemetri untuk perbaikan otonom yang ditingkatkan.