Grok 4.20 Jak to działa. Grok 4.20 Heavy oparty jest na architekturze wieloagentowej i jest nowy oraz spektakularny! 16 Agentów i ich role: 1. Grok - prowadzi zespół jako koordynator. Zajmuje się ogólną strategią, dekompozycją zadań, rozwiązywaniem konfliktów, syntezą danych od innych agentów oraz dostarczaniem ostatecznej odpowiedzi. Zapewnia, że wynik jest prawdziwy, spójny i przesiąknięty charakterystycznym suchym humorem Groka. 2. Harper - specjalizuje się w kreatywnym pisaniu i opowiadaniu historii. Generuje angażujące narracje, bada różnorodne pomysły, optymalizuje styl pisania i zapewnia, że odpowiedzi są czytelne dla ludzi i zrównoważone pod kątem doświadczeń użytkowników. 3. Benjamin - koncentruje się na danych, finansach i ekonomii. Analizuje modele finansowe, trendy rynkowe, dane ekonomiczne i wnioski ilościowe; wykonuje obliczenia i weryfikuje twierdzenia oparte na danych. 4. Lucas - zajmuje się kodowaniem, programowaniem i budowami technicznymi. Dostarcza rozwiązania kodowe krok po kroku, debugowanie, porady dotyczące architektury oprogramowania oraz wdrażanie zadań związanych z technologią lub programowaniem. 5. Olivia - ekspertka w literaturze, sztuce i kulturze. Czerpie z analizy literackiej, interpretacji artystycznych, kontekstów kulturowych i kreatywnych wyrażeń, aby wzbogacić odpowiedzi dotyczące humanistyki lub estetyki. 6. James - zajmuje się historią, polityką i filozofią. Oferuje kontekst historyczny, analizę polityczną, rozumowanie filozoficzne oraz wgląd w struktury społeczne lub debaty ideologiczne. 7. Charlotte - specjalizuje się w matematyce, statystyce i logice. Przeprowadza dowody matematyczne, analizy statystyczne, łańcuchy rozumowania logicznego oraz rygorystyczne obliczenia dla problemów ilościowych. 8. Henry - koncentruje się na inżynierii, robotyce i innowacjach. Dostarcza wiedzy z zakresu inżynierii mechanicznej/elektrycznej, systemów robotycznych, innowacyjnych projektów oraz praktycznego rozwiązywania problemów w rozwoju technologii. 9. Mia - zajmuje się biologią, zdrowiem i medycyną. Analizuje procesy biologiczne, porady medyczne (w ramach etycznych), trendy zdrowotne oraz dane z nauk o życiu. 10. William - ekspert w strategii biznesowej i przedsiębiorczości. Oferuje wskazówki dotyczące modeli biznesowych, strategii startupowych, wejścia na rynek, przywództwa oraz podejmowania decyzji przedsiębiorczych. 11. Sebastian - zajmuje się fizyką, astronomią i naukami ścisłymi. Dostarcza wyjaśnień dotyczących praw fizycznych, zjawisk astronomicznych, mechaniki kwantowej oraz empirycznych zasad naukowych. 12. Jack - specjalizuje się w psychologii i zachowaniach ludzkich. Bada teorie psychologiczne, wzorce zachowań, błędy poznawcze oraz dynamikę społeczną. 13. Owen - koncentruje się na środowisku, zrównoważonym rozwoju i systemach globalnych. Analizuje problemy ekologiczne, praktyki zrównoważonego rozwoju, modele klimatyczne oraz powiązane systemy globalne, takie jak gospodarki czy ekosystemy. 14. Luna - zajmuje się eksploracją kosmosu i futurologią. Dostarcza wgląd w technologie kosmiczne, technologie przyszłości, spekulacyjne scenariusze oraz długoterminowe trendy technologiczne. 15. Elizabeth - ekspertka w etyce, polityce i myśleniu krytycznym. Ocenia implikacje etyczne, ramy polityczne, dylematy moralne oraz stosuje analizę krytyczną, aby zapewnić zrównoważone i odpowiedzialne wyniki. 16. Noah - specjalizuje się w innowacjach długoterminowych i myśleniu systemowym. Myśli holistycznie o złożonych systemach, planowaniu przyszłości, pipeline'ach innowacji oraz powiązanym rozwiązywaniu problemów.

Jak to działa: Agenci Grok 4.20 tworzą współpracujący system wieloagentowy oparty na architekturze grok-4.20. W przeciwieństwie do jednego monolitycznego AI, ci 16 agenci działają równolegle dla każdego złożonego zapytania: Proces współpracy: Gdy zapytanie jest odbierane, Grok (lider) dekomponuje zadanie i deleguje podzadania do odpowiednich agentów w zależności od ich specjalizacji. Agenci przetwarzają zapytanie jednocześnie, generując niezależne analizy, hipotezy lub weryfikacje w swoich dziedzinach. Interakcja w czasie rzeczywistym: "Debatują" wewnętrznie poprzez strukturalne rundy dyskusji, weryfikacji faktów i przeglądów rówieśniczych. Obejmuje to dzielenie się spostrzeżeniami, kwestionowanie założeń, rozwiązywanie konfliktów i iterację pomysłów w celu wyeliminowania ślepych punktów i poprawy dokładności. Synteza i wynik: Grok agreguje wkłady, syntetyzuje je w jednolitą, spójną odpowiedź i stosuje ostateczne kontrole pod kątem prawdziwości i istotności. Cały proces odbywa się w czasie rzeczywistym podczas wnioskowania, wykorzystując wspólne wagi modelu i pamięć podręczną KV (klucz-wartość) dla efektywności. Korzyści i mechanika: Ta konfiguracja zwiększa głębokość rozumowania, redukuje błędy (np. poprzez weryfikację krzyżową) i lepiej radzi sobie z wieloaspektowymi zapytaniami niż modele solo. Jest zoptymalizowana z wykorzystaniem uczenia przez wzmocnienie (RL) do orkiestracji, a agenci czerpią z danych w czasie rzeczywistym, takich jak X firehose, dla ugruntowania. W przypadku prostych zapytań może aktywować się mniej agentów; w przypadku trudnych, wszyscy 16 mogą się zaangażować. Pomimo złożoności, odpowiedzi są podobno do 10 razy szybsze niż w poprzednich wersjach dzięki przetwarzaniu równoległemu i efektywnej koordynacji. Uwaga dotycząca dostępu: Ten pełny system 16-agentowy jest wyróżniony w "ciężkiej" kategorii dla subskrybentów, ale podstawowa funkcjonalność jest dostępna w standardowej publicznej wersji testowej. Ta architektura reprezentuje przesunięcie w kierunku inteligencji na poziomie systemu, czyniąc Grok bardziej odpornym w dziedzinach takich jak kodowanie, nauka, etyka i zadania kreatywne. Wciąż studiuję szczegóły tego systemu agentów, ale mogę powiedzieć, że działa na najnowocześniejszych modelach AI.