Za BMS, autobus, industrijski, instrumentacijski kabel.

Elon Musk i XAI tim službeno su pokrenuli najnoviju verziju Groka, Grok3, tijekom live stream -a. Prije ovog događaja, značajna količina povezanih informacija, zajedno s Musk -ovim promotivnim hypeom, povećala je globalna očekivanja za Grok3 na neviđene razine. Prije samo tjedan dana, Musk je samouvjereno izjavio tijekom live stream -a dok je komentirao Deepseek R1, "XAI će uskoro pokrenuti bolji AI model." Iz prikazanih podataka uživo, Grok3 je navodno nadmašio sve trenutne glavne modele u referentnim vrijednostima za matematiku, znanost i programiranje, s tim da će Musk čak tvrditi da će se Grok3 koristiti za računalne zadatke povezane sa SpaceX -ovim misijama Mars, predviđajući "proboje na razini Nobelove dodjele u tri godine. Međutim, to su trenutno samo Musk -ove tvrdnje. Nakon pokretanja testirao sam najnoviju beta verziju Grok3 i postavio klasično trik pitanje za velike modele: "Što je veće, 9.11 ili 9.9?" Nažalost, bez ikakvih kvalifikacija ili oznaka, takozvani najpametniji Grok3 još uvijek nije mogao pravilno odgovoriti na ovo pitanje. Grok3 nije uspio točno identificirati značenje pitanja.
Ovaj je test brzo privukao značajnu pažnju mnogih prijatelja, i slučajno, različiti slični testovi u inozemstvu pokazali su Grok3 koji se bori s osnovnim pitanjima fizike/matematike poput "Koja lopta pada prvo iz nagibnog tornja Pise?" Dakle, šaljivo je označen kao "genij koji ne želi odgovoriti na jednostavna pitanja".

Grok3 je dobar, ali nije bolji od R1 ili O1-Pro.
Grok3 je u praksi doživio "neuspjehe" na mnogim testovima zajedničkog znanja. Tijekom događaja XAI lansiranja, Musk je demonstrirao pomoću GroK3 za analizu klasa likova i učinaka iz igre igre Exile 2, za koji je tvrdio da igra često, ali većina odgovora koje je Grok3 pružio bio je netočan. Musk tijekom live streama nije primijetio ovo očito pitanje.
Ova pogreška nije samo pružila daljnje dokaze da se inozemni netizens rugaju Musku zbog "pronalaženja zamjene" u igrama, već je izazvala i značajne zabrinutosti u vezi s pouzdanošću Grok3 u praktičnim primjenama. Za takav "genij", bez obzira na stvarne sposobnosti, njegova pouzdanost u izuzetno složenim scenarijima primjene, poput zadataka istraživanja Marsa, ostaje u dvojbi.
Trenutno su mnogi testeri koji su dobili pristup Grok3 tjednima i oni koji su jučer nekoliko sati testirali mogućnosti modela, svi ukazuju na uobičajeni zaključak: "Grok3 je dobar, ali nije bolji od R1 ili O1-Pro."

Kritička perspektiva na "ometanje nvidia"
U službeno predstavljenom PPT-u tijekom izdanja, Grok3 se pokazalo da je "daleko ispred" u chatbot areni, ali ova pametno korištena grafička tehnika: okomite os samo na ploči na popisu samo rezultata u rasponu rezultata 1400-1300, što je činilo da se izvorni 1% u rezultatima ispitivanja u ovom prezentaciji iziskuje izuzetno značajno.

U stvarnim rezultatima bodovanja modela, Grok3 je samo 1-2% ispred DeepSeek R1 i GPT-4.0, što odgovara iskustvima mnogih korisnika u praktičnim testovima koji su otkrili "ne vidljivu razliku". Grok3 premašuje svoje nasljednike samo za 1%-2%.

Iako je Grok3 postigao pogodak više od svih trenutno javno testiranih modela, mnogi to ne shvaćaju ozbiljno: na kraju krajeva, Xai je prethodno kritiziran zbog "manipulacije rezultatom" u eri Grok2. Kako je ploča s liderom kažnjavala stil dužine odgovora, rezultati su se uvelike smanjivali, vodeći insajderi u industriji često kritiziraju fenomen "visoke bodove, ali niske sposobnosti".
Bez obzira na to da li putem "manipulacije" ili dizajnerskim trikovima na ilustracijama otkrivaju opsesiju XAI i Muska s pojmom "Vodeći paket" u mogućnosti modela. Musk je platio strmu cijenu za ove marže: tijekom lansiranja hvalio se da je koristio 200.000 H100 GPU -a (tvrdeći "preko 100 000" tijekom live streama) i postigao ukupno vrijeme treninga od 200 milijuna sati. To je dovelo do toga da vjeruju da predstavlja još jednu značajnu blagodat za GPU industriju i da DeepSeekov utjecaj na sektor smatra "glupim". Značajno je da neki vjeruju da će čista računalna moć biti budućnost usavršavanja modela.
Međutim, neki netizeni uspoređivali su potrošnju 2000 H800 GPU -a tijekom dva mjeseca kako bi proizveli DeepSeek V3, izračunavši da je stvarna potrošnja energije GroK3 -a 263 puta veća od V3. Jaz između Deepseeka V3, koji je postigao 1402 boda, a Grok3 je nešto manje od 100 bodova. Nakon objavljivanja ovih podataka, mnogi su brzo shvatili da iza Grok3 -ovog naslova kao "najjači" na svijetu nalazi jasan marginalni korisni učinak - logika većih modela koji stvaraju jače performanse počela je pokazivati smanjenje prinosa.

Čak i s "visokim bodovanjem, ali niskim sposobnostima", Grok2 je imao ogromne količine visokokvalitetnih podataka prve strane s X (Twitter) platforme kako bi podržao upotrebu. Međutim, u treningu Grok3, Xai se prirodno susreo s "stropom" s kojim se OpenAi trenutno suočava - nedostatak premium podataka o treningu brzo izlaže graničnu korisnost mogućnosti modela.
Programeri Grok3 i Musk vjerojatno su prvi koji su duboko razumjeli i identificirali ove činjenice, zbog čega se Musk na društvenim mrežama neprestano spominjao da je inačice koje korisnici sada doživljavaju je "još uvijek samo beta" i da će "puna verzija biti objavljena u narednim mjesecima." Musk je preuzeo ulogu Grok3 -ovog upravitelja proizvoda, sugerirajući da korisnici daju povratne informacije o različitim problemima u odjeljku s komentarima.
Ipak, u roku od jednog dana, Grok3-ove performanse nesumnjivo su podigli alarmi za one koji se nadaju da će se osloniti na "masivni računalni mišić" kako bi obučili jače velike modele: na temelju javno dostupnih Microsoftovih informacija, Openai's GPT-4 ima veličinu parametra od 1,8 trilijuna parametara, više od deset puta od GPT-3. Glasine sugeriraju da bi veličina parametra GPT-4.5 mogla biti još veća.
Kako se veličine parametara modela povećavaju, troškovi treninga također se povećavaju. Uz prisustvo Grok3, natjecatelji poput GPT-4.5 i drugih koji žele nastaviti „sagorijevati novac“ kako bi postigli bolje performanse modela kroz veličinu parametara moraju uzeti u obzir strop koji je sada jasno na vidiku i razmišljati o tome kako ga prevladati. U ovom trenutku, Ilya Sutskever, bivša glavna znanstvenica u OpenAi-u, prethodno je izjavila prošlog prosinca: "Pre-trening s kojom smo upoznati pri kraju će se završiti", što se pojavilo u raspravama, što je potaknulo napore da pronađe pravi put za obuku velikih modela.

Ilyino gledište zvučalo je alarm u industriji. Precizno je predvidio neposrednu iscrpljenost pristupačnih novih podataka, što je dovelo do situacije u kojoj se performanse ne mogu i dalje poboljšati prikupljanjem podataka, uspoređujući je s iscrpljenjem fosilnih goriva. Rekao je da je "poput nafte, sadržaja generiranog na čovjeku na Internetu ograničen resurs." U Sutskeverovim predviđanjima, sljedeća generacija modela, post-trening, posjedovala će "istinsku autonomiju" i mogućnosti obrazloženja "sličnim ljudskom mozgu".
Za razliku od današnjih unaprijed obučenih modela koji se prvenstveno oslanjaju na podudaranje sadržaja (na temelju prethodno naučenog sadržaja modela), budući AI sustavi moći će naučiti i uspostaviti metodologije za rješavanje problema na način sličan "razmišljanju" ljudskog mozga. Čovjek može postići temeljno znanje u subjektu sa samo osnovnom profesionalnom literaturom, dok veliki AI veliki model zahtijeva milijune podataka da bi se postigla samo najosnovnija učinkovitost na početnoj razini. Čak i kada se formulacija malo promijeni, ova temeljna pitanja možda se ne mogu ispravno shvatiti, ilustrirajući da se model nije istinski poboljšao u inteligenciji: osnovna, ali nerešiva pitanja spomenuta na početku članka, predstavljaju jasan primjer ovog fenomena.

Zaključak
Međutim, osim grube sile, ako Grok3 doista uspije otkriti industriji da se "unaprijed obučeni modeli približavaju svom kraju", to bi imalo značajne posljedice na polje.
Možda nakon što se bjesnilo oko Grok3 postupno povuče, svjedočit ćemo više slučajeva poput primjera Fei-Fei Li-a "Uklanjanja modela visokih performansi na određenom skupu podataka za samo 50 USD", u konačnici otkrivajući pravi put AGI.
Kontrolni kabeli
Strukturirani sustav kabliranja
Mreža i podaci, kabel-optički kabel, kabel za patch, moduli, prednja ploča
Travnja.16.-18., 2024. srednjoeastočna energija u Dubaiju
Travnja.16.-18., 2024. Securika u Moskvi
9. svibnja, 2024. Novi proizvodi i tehnologije pokretanja događaja u Šangaju
22. listopada-25., 2024. Sigurnost Kine u Pekingu
Studenog.19-20, 2024. povezani svijet KSA
Post Vrijeme: 199-2025 veljače