ШІ-асистент Маска також почав наймати Claude для виконання роботи!
7 жовтня Маск оголосив у X, що Grok Bot вибиратиме найбільш відповідну бекенд-модель залежно від конкретного завдання, і прямо назвав Claude Opus 5.5, Midjourney та Suno.
Критерій, який він надав, був простим і прямим:
Що більше ймовірно принесе вам найкращий результат, використовуйте це.
Хто добре працює, використовуйте їх.
Користувач ExiledonMoon пожартував, що навіть ШІ-асистент Маска почав просити Claude допомогти з роботою.
Інший користувач, Token Maxxer, нагадав: список, який надав Маск, також включає "інші провідні API". OpenAI просто не було названо, і його не було явно виключено.
Це також залишає інтригу: чи моделі OpenAI також стануть зовнішнім підкріпленням для Grok Bot?
Принаймні, Claude вже почав роботу.
Згідно з тогочасним звітом 9to5Mac, Grok Bot вже може використовувати Claude Opus 5.5.
Ви передаєте завдання ШІ-асистенту Маска, а той, хто виконує роботу за лаштунками, може бути Claude.
Конкуруючи з Anthropic за користувачів, він також викликає Claude. Чому Маск готовий на це?
Позичає модель конкурента, щоб завоювати його власних користувачів
Судячи з "найкращого результату", який підкреслив Маск, його мислення дуже практичне:
Спочатку дозвольте Grok Bot добре виконувати роботу користувача; немає потреби, щоб його власна модель обробляла кожну частину.
Якщо певне завдання можна виконати краще за допомогою Claude, то його інтеграція може допомогти зменшити ймовірність того, що користувачі звернуться до інших продуктів через поганий досвід.
Більш критично, навіть якщо той, хто виконує роботу за лаштунками, є Claude, місце, де користувачі висловлюють свої потреби, підключають інструменти та відстежують завдання, все ще може бути Grok Bot.
Anthropic надає частину можливостей моделі, тоді як Grok Bot відповідає за організацію цих можливостей і доставку результатів. Якщо завдання виконано добре, користувачі мають причину продовжувати використовувати цей асистент.
Тому виклик моделі конкурента також може стати засобом завоювання користувачів.
Навіть якщо частину роботи виконує Claude, наступного разу, коли у користувачів буде завдання, вони все одно можуть спочатку відкрити Grok Bot.
Те, що Grok Bot хоче взяти на себе, — це все
Grok Bot, згаданий Маском цього разу, запустив свою бета-версію 11 серпня.
Цей інтелектуальний асистент постачається з хмарним комп'ютером, на якому він може виконувати завдання для користувачів.
Згідно з офіційним описом, Bot може використовувати інструменти, входити в застосунки та виконувати роботу в різних програмних засобах; кілька ботів також можуть спілкуватися один з одним, обмінюватися контекстом завдань і розподіляти роботу та співпрацювати.
Після того як користувач залишає комп’ютер, робота може продовжуватися.
Кілька Grok Bot передають завдання та звітують про прогрес.
Те, що Маск цього разу згадав Grok Bot, не означає, що функція чату Grok у X також повністю перейде на Claude.
Окрім Claude, до списку також входять інструмент генерації зображень Midjourney та інструмент генерації музики Suno, що охоплюють текст, зображення й музику та відповідають дуже практичній потребі: для завершення цілої справи часто потрібна спільна робота кількох можливостей.
Наприклад, щоб зробити коротке відео, потрібно написати сценарій, підготувати обкладинку, а також додати музику.
Попросіть кілька ШІ про допомогу, і матеріали можуть бути готові дуже швидко. Але пояснення вимог, переміщення файлів і координація правок часто все ще вимагають від вас переходів між різними вікнами.
Якщо Grok Bot може викликати відповідну модель залежно від завдання та з’єднувати ці кроки, він має шанс взяти на себе частину координаційної роботи для вас.
Користувачі хочуть дуже простого: менше перемикатися туди-сюди між кількома моделями та інструментами й не пояснювати ту саму потребу кілька разів.
Він навіть хоче позбавити вас вибору, яку модель використовувати
Чим більше моделей він підключає, чи не створить це для користувачів «складність вибору»?
Відкриваючи асистента, вам усе одно доводиться спершу подумати: використати Claude чи Grok для написання коду? І до якого інструменту перейти для створення зображень?
В офіційній документації Grok Bot уже викладено підхід до дизайну:
Вибір моделі керується платформою, меню вибору моделі для користувача немає, а фактична комбінація використаних моделей може змінюватися з часом.
Іншими словами, ви призначаєте завдання, а система вибирає модель за вас.
Вам не потрібно досліджувати, хто нещодавно оновився, лише щоб написати фрагмент коду; так само не потрібно переглядати списки можливостей різних інструментів лише для того, щоб зробити зображення.
Однак це не означає, що користувачам не потрібно знати, що було використано і скільки витрачено.
В офіційній документації згадується, що аналітика використання показуватиме, яку модель фактично було використано, а витрати розраховуються на основі використаної моделі.
Ця інформація може допомогти користувачам зрозуміти, куди йдуть їхні гроші, і оцінити, чи варте було завдання того.
Чи справді надійно дозволяти ШІ вибирати моделі?
Після передачі вибору системі виникає питання: які переваги має дозвіл ШІ вибирати моделі для людей і чи надійний такий вибір?
Коли одна модель розподіляє роботу між іншими моделями, уже є прецеденти.
Ще у 2023 році HuggingGPT намагався змусити ChatGPT розбивати завдання користувача, вибирати відповідні моделі на основі описів моделей на Hugging Face, а потім система викликала ці моделі для виконання завдань і агрегування результатів.
Нещодавно відкритий публічний бета-доступ OpenAI Decisions API також надає інструмент для такого вибору.
Розробники надають інформацію про завдання та варіанти-кандидати, GPT-6 Luna повертає рішення, а потім застосунок виконує наступний крок на основі цього рішення.
Використовується в мультимодельному асистенті, це може допомогти вирішити: якій моделі слід доручити поточне завдання.
Перевага автоматичного вибору особливо очевидна, коли завдання вимагає багаторазового виклику моделей.
Проста організація інформації, складне міркування та фінальне шліфування тексту мають різні вимоги до можливостей моделі. Якщо система може оцінювати крок за кроком, вона має можливість використовувати сильніші, дорожчі моделі лише на етапах, які справді їх потребують.
Такий підхід уже був підтверджений дослідженнями щодо його переваг у витратах.
Дослідження RouteLLM 2024 року показало, що в оцінці MT-Bench, розподіляючи запити між GPT-4 і Mixtral, система могла досягти близько 95% продуктивності оцінки GPT-4, зменшивши витрати більш ніж на 85% порівняно з повним використанням GPT-4.
Продуктивність розподілу моделей RouteLLM у MT-Bench.
Але цей результат порівнює автоматичний розподіл із фіксованим використанням GPT-4; він не може повністю довести, що ШІ краще вибирає моделі, ніж люди, і його не можна прирівнювати до фактичних результатів тестування Grok Bot. Як Grok Bot конкретно вибирає моделі, все ще потребує більше публічної інформації для судження.
Більше того, «відповідний» не має відповіді, яка підходить усім.
Деякі люди поспішають, деякі хочуть заощадити, а деякі готові витратити більше часу та грошей в обмін на кращі результати. Навіть для генерації зображень тимчасова ілюстрація та набір плакатів, готових до публікації, мають різні стандарти завершеності.
ШІ-асистент повинен спочатку зрозуміти ці вимоги, перш ніж вирішити, які можливості задіяти. Інакше, якою б сильною не була модель, вона все одно може не створити результат, який хоче користувач.
Для користувачів, чи автоматичний вибір справді може заощадити їм турботи, все ще потрібно враховувати час, витрачений на перевірку, виправлення та переробку роботи.
Хто може стати першим вибором користувача?
У цій конкуренції також є OpenAI, який щойно запустив Dots.
29 вересня OpenAI випустив цілодобового агента Dots, який також постачається з хмарним комп'ютером, може підключатися до програм і може продовжувати просувати роботу після того, як користувач піде.
Dots змінює матеріали для публікації відповідно до нових вимог.
Він конкурує з Grok Bot за ту саму можливість: стати ШІ-асистентом, якому користувачі готові довіряти завдання на довгостроковій основі.
Але конкуренція між асистентами також може співіснувати зі співпрацею у виклику моделей.
Якщо в майбутньому Grok Bot підключиться до моделей OpenAI, користувачі можуть передавати завдання асистенту Маска, а потім моделі OpenAI виконуватимуть частину роботи. OpenAI надає можливості моделей, тоді як асистенти обох компаній продовжують конкурувати за користувачів.
Наразі це все ще лише можливість. Маск цього разу явно назвав Claude, і ще не підтверджено, чи будуть підключені моделі OpenAI.
Коли різні асистенти мають можливість викликати подібні або навіть однакові моделі, хто краще розуміє користувача і хто може продовжити з останнього завдання, можуть стати ключовими факторами, що впливають на вибір.
Якщо асистент уже знає ваші уподобання щодо копірайтингу та стиль зображень, а також може знайти попередні файли, то наступного разу, коли у вас буде завдання, ви природно подумаєте про нього першим.
Перехід до іншого асистента може означати повторне пояснення контексту, повторне підключення інструментів і повторне пристосування до стилю роботи.
Підключення до Claude додає Grok Bot можливості моделей, які можна викликати.
Далі ці можливості все ще потрібно перетворити на переваги, які користувачі можуть відчути:
Якщо вимоги зміняться, чи зможе він продовжувати вносити правки? Якщо роботу виконано наполовину, чи зможе він продовжувати просуватися вперед? Щодо доставлених результатів, скільки ще зусиль користувачеві потрібно докласти, щоб їх завершити...
Цей досвід вплине на те, кому користувач передасть наступне завдання.
Довідкові матеріали:
https://x.com/testingcatalog/status/2107803665457189061
https://x.com/elonmusk/status/2107724314451878104
https://www.theinformation.com/briefings/musk-says-spacex-will-sometimes-use-rival-models-power-grok-bot
https://developers.openai.com/api/docs/guides/decisions?utm_source=chatgpt.com
Ця стаття походить з публічного акаунта WeChat «Xin Zhi Yuan» (ID: AI_era), автор: ASI Revelation; редактор: Yuan Yu
