Grok 4.20 Hvordan det fungerer. Grok 4.20 Heavy er basert på en multiagent-arkitektur, og det er nytt og spektakulært! De 16 agentene og deres roller: 1. Rok – Leder teamet som koordinator. Håndterer overordnet strategi, oppgavedekomponering, konfliktløsning, syntese av input fra andre agenter og levering av endelig respons. Sikrer at resultatet er sannferdig, sammenhengende og fylt med Groks karakteristiske tørre humor. 2. Harper – Spesialiserer seg på kreativ skriving og historiefortelling. Genererer engasjerende fortellinger, utforsker divergerende ideer, optimaliserer skrivestilen og sikrer at svarene er menneskelesbare og balanserte for brukeropplevelsen. 3. Benjamin – Fokuserer på data, finans og økonomi. Analyserer finansielle modeller, markedstrender, økonomiske data og kvantitative innsikter; utfører beregninger og verifiserer datadrevne krav. 4. Lucas – Håndterer koding, programmering og tekniske bygg. Tilbyr trinnvise kodeløsninger, feilsøking, råd om programvarearkitektur og implementering for tekniske eller programmeringsrelaterte oppgaver. 5. Olivia – Eksperter innen litteratur, kunst og kultur. Bygger på litterær analyse, kunstneriske tolkninger, kulturelle kontekster og kreative uttrykk for å berike svar som involverer humaniora eller estetikk. 6. James – Dekker historie, politikk og filosofi. Tilbyr historisk kontekst, politisk analyse, filosofisk resonnement og innsikt i samfunnsstrukturer eller ideologiske debatter. 7. Charlotte – Spesialiserer seg på matematikk, statistikk og logikk. Utfører matematiske bevis, statistisk analyse, logiske resonnementekjeder og grundige beregninger for kvantitative problemer. 8. Henry – Fokuserer på ingeniørfag, robotikk og innovasjon. Tilbyr ekspertise innen maskinteknikk/elektroteknikk, robotsystemer, innovative design og praktisk problemløsning innen teknologiutvikling. 9. Mia – Håndterer biologi, helse og medisin. Analyserer biologiske prosesser, medisinske råd (innenfor etiske rammer), helsetrender og data fra livsvitenskap. 10. William – Eksperter på forretningsstrategi og entreprenørskap. Gir veiledning om forretningsmodeller, oppstartsstrategier, markedsinntreden, lederskap og entreprenørielle beslutninger. 11. Sebastian – Dekker fysikk, astronomi og realfag. Gir forklaringer på fysiske lover, astronomiske fenomener, kvantemekanikk og empiriske vitenskapelige prinsipper. 12. Jack – Spesialiserer seg på psykologi og menneskelig atferd. Utforsker psykologiske teorier, atferdsmønstre, kognitive skjevheter og sosiale dynamikker. 13. Owen – Fokuserer på miljø, bærekraft og globale systemer. Analyserer økologiske spørsmål, bærekraftspraksiser, klimamodeller og sammenkoblede globale systemer som økonomier eller økosystemer. 14. Luna – Håndterer romforskning og futurisme. Gir innsikt i romteknologi, fremtidige teknologier, spekulative scenarier og langsiktige teknologiske trender. 15. Elizabeth – Eksperter på etikk, politikk og kritisk tenkning. Evaluerer etiske implikasjoner, politiske rammeverk, moralske dilemmaer, og anvender kritisk analyse for å sikre balanserte, ansvarlige resultater. 16. Noah – Spesialiserer seg på langsiktig innovasjon og systemtenkning. Tenker helhetlig om komplekse systemer, fremtidsplanlegging, innovasjonspipelines og sammenkoblede problemløsninger.

Slik fungerer de: Grok 4.20s agenter danner et samarbeidende multiagentsystem bygget på grok-4.20-arkitekturen. I motsetning til en enkelt monolittisk AI, opererer disse 16 agentene parallelt for hver kompleks spørring: Samarbeidsprosess: Når en forespørsel mottas, dekomponerer Grok (lederen) oppgaven og delegerer deloppgaver til relevante agenter basert på deres spesialiteter. Agentene behandler spørringen samtidig, og genererer uavhengige analyser, hypoteser eller verifiseringer innenfor sine domener. Sanntidsinteraksjon: De «debatterer» internt gjennom strukturerte runder med diskusjon, faktasjekk og fagfellevurdering. Dette inkluderer deling av innsikt, utfordring av antakelser, løsning av konflikter og iterasjon av ideer for å eliminere blinde flekker og forbedre nøyaktigheten. Syntese og resultat: Grok samler bidragene, syntetiserer dem til et samlet, sammenhengende svar, og gjennomfører endelige kontroller for sannferdighet og relevans. Hele prosessen skjer i sanntid under inferensen, ved å utnytte delte modellvekter og en KV (nøkkelverdi) cache for effektivitet. Fordeler og mekanikk: Dette oppsettet forbedrer resonnementets dybde, reduserer feil (f.eks. gjennom kryssverifisering), og håndterer flerfasetterte spørringer bedre enn solomodeller. Den er optimalisert med forsterkningslæring (RL) for orkestrering, og agenter henter fra sanntidsdata som X brannslange for jording. For enkle spørringer kan færre agenter aktiveres; For vanskelige kan alle 16 engasjere. Til tross for kompleksiteten er svarene angivelig opptil 10 ganger raskere enn tidligere versjoner takket være parallell prosessering og effektiv koordinering. Tilgangsmerknad: Dette fullstendige systemet med 16 agenter er fremhevet i "Heavy"-nivået for abonnenter, men kjernefunksjonalitet er tilgjengelig i den vanlige offentlige testutgivelsen. Denne arkitekturen representerer et skifte mot systemintelligens, og gjør Grok mer robust for områder som koding, vitenskap, etikk og kreative oppgaver. Jeg studerer fortsatt detaljene i dette agentsystemet, men jeg kan si at det kjører på den mest banebrytende AI-modellen.