马斯克宣布Grok3将发布直击现场演示效果20250218

击现场演示效果击现场演示效果20250218_导读导读 2025年02月18日22:05 关键词关键词 AI XAI rock model code orbit transit game deep search voice assistance API personalization training data center reasoning memorypower cooling generators liquid cooling 全文摘要全文摘要 在这次讨论中，引入了一款名为“Grok”的创新搜索引擎，它旨在超越传统搜索引擎的功能，通过精准理解用户意图、整合多方信息以及评估信息来源的可靠性，为用户提供更高效、准确的搜索结果。Grok特别强调提高搜索效率，能大幅缩短在大量主题上的搜索时间，并具有找到受欢迎游戏奖品等特定领域的辅助功能。未来，Grok计划增加语音交互、开放API等特性，提升个性化和记忆能力，并考虑开源。 马斯克宣布马斯克宣布Grok 3将发布，直将发布，直 击现场演示效果击现场演示效果20250218_导读导读 2025年02月18日22:05 关键词关键词 AI XAI rock model code orbit transit game deep search voice assistance API personalization training data center reasoning memorypower cooling generators liquid cooling 全文摘要全文摘要 在这次讨论中，引入了一款名为“Grok”的创新搜索引擎，它旨在超越传统搜索引擎的功能，通过精准理解用户意图、整合多方信息以及评估信息来源的可靠性，为用户提供更高效、准确的搜索结果。Grok特别强调提高搜索效率，能大幅缩短在大量主题上的搜索时间，并具有找到受欢迎游戏奖品等特定领域的辅助功能。未来，Grok计划增加语音交互、开放API等特性，提升个性化和记忆能力，并考虑开源。同时，分享了在克服大规模计算挑战和电力需求方面的创新解决方案，如自建数据中心。另外，讨论转向了“ROCK”人工智能项目，旨在探索宇宙的本质、寻找外星生命等重大科学问题。ROCK3作为最新版本，展现了超越前代的强大力量，通过提升计算能力、优化模型和建设数据中心，实现了更大规模语言模型的训练，从而在解决复杂问题、创造游戏及学术领域展现出色表现。展望未来，ROCK计划利用其推理能力应对更复杂挑战，并探索AI游戏工作室和“Deep Search”等新项目，展现了对未知探索和技术创新的承诺。 章节速览章节速览 ● 00:00探索宇宙奥秘：探索宇宙奥秘：Rock Three项目介绍项目介绍 本演讲旨在阐述探索宇宙本质的重要使命，提出对理解宇宙、寻找外星生命以及揭示生命意义的深度好奇心。演讲强调追求真理的重要性，即使真理有时与政治正确相悖。此外，演讲介绍了RockThree项目，声称该项目比RockTwo具有更高一级的能力，并感谢团队的努力，同时欢迎更多聪明才智的加入。 ● 01:21探讨人工智能工程及研发进展探讨人工智能工程及研发进展对话围绕人工智能项目“Rock”的研发进展展开。Rock被描述为一种能深刻理解事物的AI 工具，灵感来源于一部科幻小说中的词语。研发团队在过去几个月中致力于改进和提升其能力，目标是使其能全面压缩互联网知识，达到深刻理解人类知识的水平。团队还讨论了在硬件和资源方面的挑战，如冷却和电力问题，以及如何通过大规模的训练来克服这些困难，以实现AI的快速发展。 ● 04:49构建数据中心加速构建数据中心加速AI模型发展模型发展为推动XAI成为顶级AI，团队决定自建数据中心以解决计算能力限制。在122 天内建立了第一个数据中心，随后在92天内将其容量翻倍。利用这些计算资源，开发出的GroceryThree模型在数学推理、STEM知识和计算机科学编码等多个领域表现出色，远超其他模型。通过在ChabalArena平台的盲测，该模型在所有类别中均排名第一，且持续优化，每天都在实现性能提升。 ● 09:22 X AI：通过高级推理模型革新人工智能：通过高级推理模型革新人工智能 X AI公司认为，仅依赖最佳预训练模型不足以构建最优秀的人工智能，模型需要具备类似人类的思考能力，包括探索所有可能的解决方案、自我批评、验证、回溯以及从第一原理思考。通过结合最佳预训练模型与强化学习，XAI正在培养模型的高级推理能力，使其不仅在训练时间上优化，而且在测试时间上也能表现更佳。这一策略已显 著提升了内部工程师的工作效率，节省了大量的编程时间。X AI展示了其图形推理模型在解决复杂物理问题和创新游戏设计方面的应用，证明了模型在解决实际问题和展现创造力方面的潜力。 ● 13:21大模型在数学、科学与编程任务中的表现及潜力大模型在数学、科学与编程任务中的表现及潜力讨论集中于一种名为“大脑” 模式的特殊计算方法，该方法通过增加计算量和推理时间来提升模型解决问题的能力。模型被称为“grog”，正在接受训练，以增强其在数学、科学和编程等领域的表现。特别提到的是，通过增加推理时间（即测试计算量），模型的表现能够得到显著提升，这展示了模型的巨大潜力。此外，还提到了“grog”推理模型的两个版本：一个beta版和一个迷你版，后者训练时间更长，有时表现更佳，证明了长期训练对于提升模型能力的重要性。 ● 16:56大型模型在数学和编程任务中的泛化能力大型模型在数学和编程任务中的泛化能力 对话讨论了大型模型在数学问题和编程任务上的训练及其泛化能力。模型通过在数学问题上的训练，展现了在其他多种任务，包括编程和游戏创建中的应用能力。此外，通过与高中竞赛新数据的对比，证实了大型模型比小型模型具有更强的泛化能力。对话还提到了模型训练过程中的硬件操作和未来解决复杂问题的愿景，包括期望机器能在未来几年内赢得诺贝尔奖等荣誉。 ● 21:16探讨物理问题及探讨物理问题及AI在太空探索和游戏设计中的应用在太空探索和游戏设计中的应用 对话围绕一个物理问题的解决方案展开，通过代码模拟了地球到火星的航天器过渡，验证了其理论上的可行性。随后，讨论转向AI在游戏设计中的应用，特别是AI在游戏工作室中扮演的角色，以及如何利用AI创造新的游戏体验。此外，还介绍了名为“Deep Search”的新产品，旨在通过AI技术提供更深入、更准确的搜索结果，帮助人们更高效地理解和解决问题。 ● 31:15智能搜索平台的高级功能与订阅服务介绍智能搜索平台的高级功能与订阅服务介绍对话围绕一个具备深度搜索和高级推理能力的智能搜索平台展开，强调了其透明度和高效性，用户能够指定信息 来源并查看模型如何判断信息的可信度。平台即将向高级订阅用户推出一系列新功能，包括高级搜索模式、智能对话能力等。此外，提到了为忠实用户提供名为“超级订阅”的服务，以及针对不同设备的更新计划和语音交互功能的开发进展。 ● 36:07格罗语音助手及其技术进展格罗语音助手及其技术进展对话中讨论了格罗（Grog）语音助手的最新进展和即将推出的功能。格罗将很快以早期版本的形式发布，随后将 快速迭代更新。此外，格罗三（GrogThree）API将提供基于理性和深度搜索的模型，并在接下来的几周内发布，特别强调了这些工具对企业应用的潜力。格罗将采用一个模型，能够理解用户所说的内容并直接生成音频回应，这与传统的文本转语音技术不同。未来计划包括让格罗具备个人记忆，能记住用户之前的交互，并支持个性化设置。此外，还提到了开放源代码的计划，即在格罗三稳定成熟后，将开放格罗二的源代码。在技术实现上，讨论了建立全球最强大训练集群的挑战，包括选址、供电和冷却等关键环节。 ● 43:13构建高性能构建高性能GPU集群的挑战与进展集群的挑战与进展 团队通过极大的努力和协作成功搭建了高性能GPU集群，尽管面临巨大的电力波动和由此引发的发电机问题，通过使用特斯拉的巨型电池和重新编程来平滑电力供应，最终解决了这些问题。此外，还需解决网络通信和网络布线的深层次问题，包括BIOS设置的修正。虽然已经成功搭建了训练集群，保持其健康稳定运行以及确保训练的高效仍是巨大的挑战。接下来的计划是建设一个比当前集群强大五倍的下一代集群，这将是世界上最强的训练集群之一，旨在推动模型性能的持续提升和创新。 要点回顾要点回顾 What is the mission of Xi and Rock? The mission of Xi and Rock is to understand the universe and its nature, exploring fundamental questions driven by curiosity aboutthe universe. The aimis to rigorously pursue truth, even if it contradicts politically correct views, in order to understand the nature of the universe. What is the significance of the name ‘Rock’? The name ‘Rock’ is a termfromthe novel ‘Stranger in a Strange Land’ and is used to express a deep and profound understandingof something, embodying empathy and thorough comprehension. What is the performance benchmark for model development mentioned by Xi and Rock? The performance benchmark mentioned by Xi and Rock is based on the model’s capability to process a large number of parameters(measured in billions), indicating the model’s capacity and performance. Howdid Xi and Rock overcome the challenges in training their AI model? Xi and Rock overcame the challenges in training their AI model by addressing issues with model chips, cooling, and power in datacenters, and by constructing and expanding their own data centers to manage the high computational demands. What is the next step for Xi and Rock in their model development? The next step for Xi and Rock is to continue accelerating model improvement by increasing computational power, which includesbuilding and scaling their data centers to maintain and enhance the model’s performance. Howis the model’s performance evaluated and what does ‘GPT