د BMS، BUS، صنعتي، وسایلو کیبل لپاره.
ایلون مسک او د xAI ټیم په رسمي ډول د Grok وروستۍ نسخه، Grok3، د ژوندۍ خپرونې په جریان کې پیل کړه. د دې پیښې څخه دمخه، د اړوندو معلوماتو یوه مهمه اندازه، د مسک د 24/7 پروموشنل هایپ سره یوځای، د Grok3 لپاره نړیوال تمې بې ساري کچې ته لوړې کړې. یوازې یوه اونۍ دمخه، مسک په ډاډ سره د DeepSeek R1 په اړه د تبصرې په جریان کې وویل، "xAI د غوره AI ماډل پیل کولو په حال کې دی." د ژوندۍ خپرونې له معلوماتو څخه، Grok3 د ریاضي، ساینس او پروګرام کولو لپاره د معیارونو په برخه کې د ټولو اوسني اصلي ماډلونو څخه تیر شوی، مسک حتی ادعا وکړه چې Grok3 به د SpaceX د مریخ ماموریتونو پورې اړوند د کمپیوټري دندو لپاره وکارول شي، "د دریو کلونو دننه د نوبل جایزې په کچه کې پرمختګونه" وړاندوینه کوي. په هرصورت، دا اوس مهال یوازې د مسک ادعاوې دي. د لانچ وروسته، ما د Grok3 وروستۍ بیټا نسخه ازموینه وکړه او د لویو ماډلونو لپاره د کلاسیک چال پوښتنه یې راپورته کړه: "کوم لوی دی، 9.11 یا 9.9؟" له بده مرغه، د کوم وړتیا یا نښان پرته، تر ټولو هوښیار ګروک ۳ لا هم د دې پوښتنې سم ځواب نه شوای ورکولی. ګروک ۳ د پوښتنې معنی په سمه توګه نه ده پیژندلې.
دې ازموینې په چټکۍ سره د ډیرو ملګرو پام ځانته راواړاوه، او په تصادفي توګه، په بهر کې ورته مختلفو ازموینو ښودلې چې ګروک۳ د فزیک/ریاضي د اساسي پوښتنو سره مبارزه کوي لکه "کوم بال لومړی د پیسا د تکیه شوي برج څخه راښکته کیږي؟" په دې توګه، دا په طنزیه ډول د "یو نابغه" په توګه لیبل شوی چې ساده پوښتنو ته ځواب نه غواړي."
ګروک۳ ښه دی، خو د R1 یا o1-Pro څخه غوره نه دی.
ګروک ۳ په عمل کې په ډیری عام پوهې ازموینو کې "ناکامۍ" تجربه کړې. د xAI لانچ پیښې په جریان کې، مسک د ګروک ۳ کارولو ښودنه وکړه ترڅو د لوبې پاتھ آف ایکزائل ۲ څخه د کرکټر ټولګیو او اغیزو تحلیل وکړي، کوم چې هغه ادعا کوله چې ډیری وختونه یې لوبوي، مګر د ګروک ۳ لخوا چمتو شوي ډیری ځوابونه غلط وو. مسک د ژوندۍ خپرونې په جریان کې دا څرګنده ستونزه ونه لیدله.
دې تېروتنې نه یوازې د بهرنیو نیټیزینونو لپاره نور شواهد چمتو کړل چې په لوبو کې د "بدیل موندلو" لپاره مسک ملنډې وهي، بلکې په عملي غوښتنلیکونو کې د ګروک 3 اعتبار په اړه د پام وړ اندیښنې هم راپورته کړې. د داسې "جینیئس" لپاره، د هغې د اصلي وړتیاو په پام کې نیولو پرته، د هغې اعتبار په خورا پیچلي غوښتنلیک سناریوګانو کې، لکه د مریخ سپړنې دندې، په شک کې پاتې دي.
اوس مهال، ډیری ازموینوونکي چې اونۍ دمخه یې Grok3 ته لاسرسی ترلاسه کړی و، او هغه کسان چې پرون یې د څو ساعتونو لپاره د ماډل وړتیاوې ازموینه کړې، ټول یوې ګډې پایلې ته اشاره کوي: "Grok3 ښه دی، مګر دا د R1 یا o1-Pro څخه غوره نه دی."
د "Nvidia ګډوډولو" په اړه یو انتقادي لید
په رسمي ډول د خپریدو په جریان کې وړاندې شوي PPT کې، Grok3 په چیټ بوټ ارینا کې "ډیر مخکې" ښودل شوی و، مګر دا په هوښیارۍ سره د ګرافیک تخنیکونو څخه کار اخیستل شوی: په لیډربورډ کې عمودی محور یوازې د 1400-1300 نمرې حد کې پایلې لیست کړې، چې د ازموینې پایلو کې اصلي 1٪ توپیر پدې پریزنټشن کې په استثنایی ډول د پام وړ ښکاري.
د اصلي ماډل سکور کولو پایلو کې، Grok3 د DeepSeek R1 او GPT-4.0 څخه یوازې 1-2٪ مخکې دی، کوم چې د عملي ازموینو کې د ډیری کاروونکو تجربو سره مطابقت لري چې "هیڅ د پام وړ توپیر نلري". Grok3 یوازې د خپلو ځای ناستو څخه 1٪-2٪ ډیر دی.
که څه هم ګروک۳ د ټولو هغو ماډلونو په پرتله چې اوس مهال په عامه توګه ازمول شوي دي، ډېری یې دا جدي نه نیسي: بالاخره، xAI مخکې د ګروک۲ په دوره کې د "نمبر لاسوهنې" لپاره نیوکه شوې وه. لکه څنګه چې لیډربورډ د ځواب اوږدوالي سټایل ته سزا ورکړه، نمرې خورا کمې شوې، چې د صنعت داخلي کسان یې ډیری وختونه د "لوړې نمرې مګر ټیټې وړتیا" پدیدې نیوکه کوي.
که د لیډربورډ "لاسوهنې" له لارې وي یا په انځورونو کې د ډیزاین چلونو له لارې، دوی د ماډل وړتیاو کې د "پیک رهبري کولو" مفکورې سره د xAI او مسک جنون څرګندوي. مسک د دې حاشیو لپاره ډیره لوړه بیه ورکړه: د لانچ په جریان کې، هغه د 200,000 H100 GPUs کارولو (د ژوندۍ خپرونې په جریان کې "له 100,000 څخه ډیر" ادعا کول) او د 200 ملیون ساعتونو ټول روزنیز وخت ترلاسه کولو ویاړ وکړ. دا د دې لامل شو چې ځینې خلک باور وکړي چې دا د GPU صنعت لپاره یو بل مهم نعمت استازیتوب کوي او په سکتور باندې د ډیپ سیک اغیز "احمقانه" وګڼي. د پام وړ، ځینې خلک پدې باور دي چې خالص کمپیوټري ځواک به د ماډل روزنې راتلونکی وي.
په هرصورت، ځینو انټرنیټ کاروونکو د دوو میاشتو په اوږدو کې د 2000 H800 GPUs مصرف د ډیپ سیک V3 تولید لپاره پرتله کړ، او محاسبه یې وکړه چې د ګروک 3 اصلي روزنیز بریښنا مصرف د V3 په پرتله 263 ځله دی. د ډیپ سیک V3، چې 1402 نمرې یې ترلاسه کړې، او ګروک 3 ترمنځ واټن یوازې 100 نمرې څخه کم دی. د دې معلوماتو له خپریدو وروسته، ډیری په چټکۍ سره پوه شول چې د "نړۍ ترټولو قوي" په توګه د ګروک 3 د لقب تر شا یو روښانه حاشیوي ګټور اغیزه ده - د لویو ماډلونو منطق چې قوي فعالیت رامینځته کوي د کمیدو پایلې ښودل پیل کړي.
حتی د "لوړې نمرې ورکولو مګر ټیټ وړتیا" سره، Grok2 د X (ټویټر) پلیټ فارم څخه د لوړ کیفیت لرونکي لومړي ګوند ډیټا پراخه اندازه درلوده ترڅو د کارونې ملاتړ وکړي. په هرصورت، د Grok3 په روزنه کې، xAI په طبیعي ډول د "چت" سره مخ شو چې OpenAI اوس مهال ورسره مخ دی - د پریمیم روزنې ډیټا نشتوالی په چټکۍ سره د ماډل وړتیاو حاشیه ګټه پورته کوي.
د ګروک ۳ او مسک پراختیا کونکي شاید لومړی کسان وي چې دا حقایق په ژوره توګه درک او وپیژني، له همدې امله مسک په دوامداره توګه په ټولنیزو رسنیو کې یادونه کړې چې هغه نسخه چې کاروونکي یې اوس تجربه کوي "لا هم یوازې بیټا" ده او دا چې "بشپړ نسخه به په راتلونکو میاشتو کې خپره شي." مسک د ګروک ۳ د محصول مدیر رول په غاړه اخیستی، وړاندیز کوي چې کاروونکي د نظرونو برخه کې د مختلفو مسلو په اړه نظرونه وړاندې کړي. هغه ممکن په ځمکه کې ترټولو تعقیب شوی محصول مدیر وي.
خو، په یوه ورځ کې، د Grok3 فعالیت بې له شکه د هغو کسانو لپاره خطرونه راپورته کړل چې هیله لري د قوي لویو ماډلونو د روزنې لپاره په "لوی کمپیوټري عضلاتو" تکیه وکړي: د عامه موجود مایکروسافټ معلوماتو پراساس، د OpenAI GPT-4 د پیرامیټر اندازه 1.8 ټریلیون پیرامیټرونه لري، چې د GPT-3 څخه لس چنده ډیر دي. اوازې وړاندیز کوي چې د GPT-4.5 د پیرامیټر اندازه ممکن حتی لویه وي.
لکه څنګه چې د ماډل پیرامیټر اندازه لوړیږي، د روزنې لګښتونه هم لوړیږي. د Grok3 شتون سره، د GPT-4.5 او نورو په څیر سیالي کونکي چې غواړي د پیرامیټر اندازې له لارې د غوره ماډل فعالیت ترلاسه کولو لپاره "پیسې سوځولو" ته دوام ورکړي باید هغه حد په پام کې ونیسي چې اوس په څرګنده توګه لیدل کیږي او فکر وکړي چې څنګه یې له منځه یوسي. پدې شیبه کې، د OpenAI پخوانی مشر ساینس پوه، الیا سوټسکیور، د تیر دسمبر په میاشت کې مخکې ویلي وو، "هغه مخکې روزنه چې موږ ورسره اشنا یو پای ته رسیږي،" کوم چې په بحثونو کې بیا راپورته شوی، د لویو ماډلونو د روزنې لپاره د ریښتینې لارې موندلو هڅې هڅوي.
د الیا نظر په صنعت کې د خطر زنګ وهلی دی. هغه په سمه توګه د لاسرسي وړ نوي معلوماتو د نږدې ستړیا وړاندوینه وکړه، چې د داسې وضعیت لامل کیږي چیرې چې فعالیت د معلوماتو ترلاسه کولو له لارې ښه نشي کیدی، دا د فوسیل سونګ موادو د ستړیا سره پرتله کوي. هغه اشاره وکړه چې "د تیلو په څیر، په انټرنیټ کې د انسان لخوا تولید شوي مینځپانګې محدودې سرچینې دي." د سوټسکیور په وړاندوینو کې، د ماډلونو راتلونکی نسل، د روزنې وروسته، به "ریښتینې خپلواکي" او د استدلال وړتیاوې ولري "د انسان دماغ ته ورته."
د نن ورځې د مخکې روزل شویو ماډلونو برعکس چې په عمده توګه د محتوا په مطابقت تکیه کوي (د مخکینۍ زده کړې شوي ماډل محتوا پراساس)، راتلونکي مصنوعي ذهانت سیسټمونه به وکولی شي د انسان دماغ "فکر" ته ورته طریقې سره د ستونزو د حل لپاره میتودونه زده کړي او رامینځته کړي. یو انسان کولی شي په یوه موضوع کې بنسټیز مهارت یوازې د اساسي مسلکي ادبیاتو سره ترلاسه کړي، پداسې حال کې چې د مصنوعي ذهانت لوی ماډل د ډیرو اساسي داخلي کچې اغیزمنتوب ترلاسه کولو لپاره ملیونونو ډیټا پوائنټونو ته اړتیا لري. حتی کله چې کلمې لږ څه بدلې شي، دا بنسټیز پوښتنې ممکن په سمه توګه ونه پوهیږي، دا په ګوته کوي چې ماډل په ریښتیا سره په استخباراتو کې ښه شوی نه دی: د مقالې په پیل کې ذکر شوي اساسي مګر نه حل کیدونکي پوښتنې د دې پدیدې روښانه مثال استازیتوب کوي.
پایله
په هرصورت، د وحشي ځواک هاخوا، که چیرې Grok3 په ریښتیا سره صنعت ته په ډاګه کولو کې بریالی شي چې "مخکې له مخکې روزل شوي ماډلونه خپل پای ته نږدې کیږي،" نو دا به د ساحې لپاره د پام وړ اغیزې ولري.
شاید وروسته له دې چې د ګروک۳ شاوخوا جنون ورو ورو کم شي، موږ به د نورو قضیو شاهدان شو لکه د فی-فی لی مثال "د لوړ فعالیت ماډلونه په یو ځانګړي ډیټاسیټ کې یوازې $ 50 لپاره تنظیم کول"، په نهایت کې د AGI ریښتینې لاره کشف کول.
د کنټرول کیبلونه
د جوړښت شوي کیبلینګ سیسټم
شبکه او معلومات، فایبر-آپټیک کیبل، پیچ کارډ، ماډلونه، مخ پلیټ
د اپریل ۱۶مه-۱۸مه، ۲۰۲۴ په دوبۍ کې د منځني ختیځ انرژي
د اپریل ۱۶-۱۸، ۲۰۲۴ سیکوریکا په مسکو کې
د می په نهمه، ۲۰۲۴ کې په شانګهای کې د نويو محصولاتو او ټکنالوژۍ د پیل مراسم
د اکتوبر له ۲۲مې څخه تر ۲۵مې، ۲۰۲۴ پورې په بیجینګ کې د امنیت چین
د نومبر ۱۹-۲۰، ۲۰۲۴ د نړۍ سره وصل سعودي عربستان
د پوسټ وخت: فبروري-۱۹-۲۰۲۵