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xAIのGROK 3について、5つの新機能と、ロボット工学やゲーム、その他多くの分野をどのように変革しようとしているのかを解説していきます。20万基のGPUを活用する同社のColossusスーパークラスターを使用して開発され、従来モデルの10倍の計算能力を提供するGROK 3は、数学、コーディング、科学的推論、指示に従うタスクにおいて顕著な改善を示しています。また、xAIはコスト効率の良いパフォーマンスに最適化された小型バリアントのGROK 3 miniも発表しました。
現在、両モデルはトレーニング段階にあり、ユーザーフィードバックによって改善が期待されています。近日中にユーザーへの展開が開始される予定です。知能面では、GROK 3は広範な強化学習を通じて推論能力を大幅に向上させています。このアプローチにより、モデルは複雑な問題を数秒から数分かけて処理し、エラーを特定し、代替手段を探り、結果を検証することで解決策を洗練させることができます。
これらの能力を実証するため、GROK 3とGROK 3 miniという2つのベータ推論バリアントが導入されました。2025年アメリカ数学招待試験での試験では、GROK 3は最高の計算設定時に93.3%のスコアを達成しました。その他のベンチマークとして、専門家の推論のための大学院レベルのGP QAテストで84.6%、コーディングタスクのLive Codebenchで79.4%を記録しています。
GROK 3 miniは、アメリカ数学招待試験で95.8%、Live Codebenchで80.4%を達成し、STEM分野のアプリケーションにおける効率性を実証しました。ユーザーはthink機能を通じてGROK 3の推論プロセスにアクセスでき、段階的な問題解決の透明性を確保できます。この機能は教育および専門的な使用ケースをサポートすることを目的としています。
ユーザー選好度の指標では、GROK 3はChatbot ArenaでELOスコア1,142を達成し、競合モデルと比較して強力なパフォーマンスを示しています。推論モードを有効にしていない場合でも、Colossusスーパークラスターでの広範な事前トレーニングのおかげで、GROK 3は迅速な応答を提供します。
一般知識のためのMML Pro、科学的専門知識のためのGP QA、数学能力のためのAIMを含むベンチマーク全般で競争力のあるパフォーマンスを発揮しています。さらに、このモデルは画像分析、生成、ビデオ理解を含むマルチモーダルタスクをサポートし、100万トークンのコンテキストウィンドウは従来のxAIモデルの8倍の大きさで、長文書や複雑なプロンプトを効果的に処理できます。
12のタスクにわたる長文コンテキスト検索を評価するLoftベンチマークでも、GROK 3は最高の精度スコアを達成しました。内部でChocolateというコードネームで呼ばれていたGROK 3の初期バージョンは、以前にLM Arena Chatbot Arenaのリーダーボードで複数のカテゴリーで同業他社を上回る成績を収めています。xAIは20万基のGPUクラスターを使用して事前トレーニングの取り組みをさらに拡大する計画で、将来的にはさらに大規模なモデルが予想されています。
xAIはまた、GROK 3と統合された最初のAIエージェントであるDeep Searchを導入しました。インターネットアクセスとコードインタープリターを備えたDeep Searchは、情報の検索と分析、矛盾するデータの解決、詳細な要約の作成を目的としています。このエージェントは、リアルタイムのニュース集約から詳細な科学研究まで、従来の検索ツールに代わる高度な選択肢を提供することを目指しています。Deep Searchは今後リリースされるGROK 3 APIの一部として、ユーザーとエンタープライズパートナーに提供される予定です。
アクセスに関して、GROK 3はすでに多くのユーザーが利用可能で、xAIはgro.comプラットフォームとiOSアプリを通じて、フィルタリングされていない回答や、推論、コーディング、視覚処理における高度な機能を提供しています。Androidバージョンも開発中です。さらに、ユーザーはxポストやウェブデータから得られるGROK 3のリアルタイムインサイトを活用して、文書、画像、トレンドを解読する能力を強化できます。
Xのプレミアムおよびプレミアムプラスの登録者には、より高い使用制限と音声対話などの機能への早期アクセスが提供されます。一方、無料ユーザーはクエリに制限がありますが、その機能を探索することは可能です。
展開について、xAIは可能な限り多くのユーザーに学習とイノベーションを加速する知能ツールを提供することを使命としています。GROK 3の機能はソフトウェアを超えて拡張される可能性があり、xAIは産業用および家庭用タスクのためにOptimusロボットにモデルを統合することを計画している可能性があります。
実際、GROK 3の推論スキルと広大なコンテキストウィンドウにより、ロボットは詳細な指示を処理し、動的な環境に適応し、複雑なタスクを自律的に実行できる可能性があります。例えば、Optimusは技術マニュアルの解釈、機械的問題のトラブルシューティング、テスラの製造施設でのワークフローの最適化にGROK 3を使用する可能性があります。
さらに、画像分析などのマルチモーダル機能により、Optimusのようなシステムがオブジェクトを識別し、より高い精度で周囲を移動できるようになり、ロボットの知覚が向上する可能性があります。
数週間後にリリースが予定されているGROK 3 APIでは、標準モデルと推論モデル、そしてDeep Searchが利用可能になり、近い将来ロボットプラットフォームへの統合が促進されるでしょう。また、エンタープライズパートナーは、ヘルスケア、物流、宇宙探査などの分野でアプリケーションを開発するためにこれらのツールを活用する可能性があります。
APIのツール使用と高度なエージェント機能により、GROK 3はリアルタイムのコード実行とタスク調整を可能にすることでロボットアプリケーションをサポートできる可能性があります。エンタープライズアプリケーションでは、APIリリースがGROK 3の有用性を拡大し、企業が運用システムにその機能を組み込むことが可能になります。
現在、GROK 3とそのバリアントは積極的な開発段階にあり、xAIは今後数ヶ月間、ユーザーの入力とパフォーマンスデータに基づいて定期的な更新を約束しています。研究者たちは、GROK 3の今後のオーディオインターフェースをNaviLAと統合することで、シームレスな人間とロボットのインタラクションを可能にするブレークスルーフレームワークを用いて、音声制御ロボットの実現に向けて動いています。
Navigation via Vision Language Action（NaviLA）は、ビジョン言語エージェントとリアルタイムの移動を組み合わせた2段階システムを採用し、「ねえロボット、工具を取ってきて」のような高レベルの音声コマンドを実行できます。人間の動画、屋内ナビゲーションシミュレーション、質問応答タスクを含む多様なデータセットでトレーニングされたNaviLAの汎用モデルは、シミュレータ依存の手法を上回るパフォーマンスを発揮し、実世界での堅牢なナビゲーションを実現しています。
これを実現するために、LiDARによって誘導されるエンドツーエンドのビジョンベースの移動は、粗い地形や透明な障害物の近くでの安全な移動を確保し、シミュレーションと現実のギャップを最小限に抑えています。
GROK搭載ロボットのアプリケーションとしては、製造業における自動組立、医療現場でのデータ駆動型診断、さらにはイーロン・マスクのSpaceX構想に関連する優先事項である地球外環境でのインフラ開発などが考えられます。ただし、計算コストや堅牢な安全プロトコルの必要性は、xAIが前進を続ける上で重要な検討事項として残されています。
ロボット統合の具体的なタイムラインは明らかにされていませんが、テスラの急速な開発サイクルの実績を考えると、業界専門家は今年後半に展開される可能性があると示唆しています。
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