关于Grok的一些看法

最新推荐文章于 2025-06-13 10:17:23 发布
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分类专栏： 大数据相关算法 自然语言处理 文章标签： 人工智能
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1.一般个人没办法用

本地运行，但模型太大，整个模型就300GB，像我这种（LJ），硬板大小总共就500GB，妈耶。要想下载，先清理出500GB的空间吧。

2.适合企业或者机构

使用方法不如OpenAI，非网页，不方便

3.等几天吧

等几天国内就有“划时代”的新的大语言模型了，实现了“自主研发，弯道超车”，百度 科大增肌连夜下载。

4.最后的绝望吧

想下载本地跑之前先看一下配置要求，跑这玩意至少需要8个H100（能不能跑起来还不好说），8个H100就得200万了

5. E = M C 2 E=MC^2 E=MC2

星舰的图纸给你了，造原子弹的原理也给你了，这时候，Grok也Fork了，星舰也造不出来，原子弹也没有，Grok看看新闻就行了，如果你也像我一样一无是处。。。

首发实测：地表最强AI？马斯克发布新一代AI模型Grok3
Code_流苏：在代码中寻诗意，在实践中觅真知
02-20 1115
首发实测：号称地表最强AI？马斯克发布新一代AI模型Grok3
阿里Qwen3模型 彻底爆发！力挫OpenAI、DeepSeek，登顶全球开源模型王座
Code_流苏：在代码中寻诗意，在实践中觅真知
04-29 1253
阿里Qwen3彻底爆发！力挫OpenAI、DeepSeek，登顶全球开源模型王座
马斯克的 Grok-1 开源，3140亿参数目前最大开源模型，最佳实践教程来啦
2201_75499313的博客
03-22 1747
近几天开源社区最大的热点，莫过于埃隆马斯克信守承诺的最大开源模型Grok-1。Grok-1 是一款 314B 大型专家混合 (Mixture of Expert，MoE) Transformer，作为基础模型，基于大量文本数据进行训练，没有针对任何具体任务进行微调，使用 JAX 库和 Rust 语言组成的自定义训练堆栈从头开始训练。官方提供的3140亿8个混合专家模型（MoE），每个Token使用2个专家64层Q使用48个注意力头，K/V 使用8个注意力头6,144。
GitHub文件大小限制及相关建议
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荷塘月色
09-23 2万+
github仓库容量限制在1G，单个文件不能超过100M，有50M的文件，就会警告了；所以在上传代码时要记得把一些大的文件去掉。这篇文章介绍了两种处理方法，也许会对你有帮助。
Grok-3 使用文档
crown6465的博客
02-21 6956
Grok-3 是由马斯克旗下 xAI 公司开发的最新 AI 语言模型，对标 OpenAI 的 GPT-4o 和 Google Gemini，以“无过滤”和“反政治正确”为特色，支持文本生成、深度搜索、多模态交互等功能。通过以上功能与操作指南，用户可充分挖掘 Grok-3 在学术研究、商业应用及日常创作中的潜力。"messages": [{"role": "user", "content": "分析这张图片中的物体"}]：xAI 承诺在 Grok-3 稳定后开源 Grok-2 模型2。
Cursor&Gemini&Grok深入体验
岁月不饶人，我亦未曾饶过岁月
04-18 372
今天给大家分享一下目前主流大模型的AI编程代码生成能力🤠Trae🐒豆包🦁​Deepseek🐧​Cursor🦤​Grok来开发一个炫酷的官方网站，对比一下各自的生成效果。
Grok 3 实际体验效果超越 GPT-4？深度解析与用户反馈
码事漫谈
02-24 3713
2025年2月18日，埃隆·马斯克旗下的人工智能公司 xAI 正式发布了备受期待的 Grok 3 模型。这款被马斯克誉为“地球上最聪明的人工智能”的语言模型，在发布前通过一系列预热宣传将全球用户的期待值拉满。发布会声称，Grok 3 在数学推理、科学逻辑和代码写作等多个基准测试中超越了 OpenAI 的 GPT-4o、Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet、DeepSeek V3 等主流模型。然而，实际体验效果是否真如宣传般“遥遥领先”？
难以置信，Grok-3证明了黎曼猜想
程序IT圈
11-19 591
文末送书活动大家好呀，我是小猿。最近‬发现‮小的‬众‮职求‬小程序，专注于IT领域的工作机会，Java 、C++、Go、算法、前端、测试、运维、运营等都有岗位，支持按照岗位城市薪资进行筛选~所有功能免费使用！这两天，来自马斯克的 AI 初创公司 xAI 的工程师 Hieu Pham 在社交媒体 Twitter 上发布了一则令人震惊的消息：他们开发的第三代 AI 模型 Grok-3 已经成功证明了...
在国产GPU上体验大模型Grok-1
12-10 920
Grok-1的激活参数数量为860亿，表明其在处理语言任务时的潜在能力强大，同时使用旋转嵌入位置编码，这是一种处理序列数据的方法，可以提高模型处理长文本的能力，上下文长度最大支持8192个tokens。在海光DCU上运行Grok-1模型，不仅展示了其卓越的计算性能，还证明了国产GPU在大语言模型领域的巨大潜力。Grok-1是马斯克旗下的xAI公司开源的大语言模型，参数量达到了3140亿，远超OpenAI GPT-3.5的1750亿，是迄今为止参数量最大的开源大模型。1# 1.拉取docker镜像。
《Grok 3 发布即“翻车”：官网无法访问背后的AI产业风云》：此文为AI自动生成
zheng_ruiguo的专栏
02-18 990
Grok 3 的未来充满了变数。它既拥有凭借自身实力实现逆转的机会，也面临着因技术问题和竞争压力而陷入困境的风险。对于 xAI 公司来说，如何应对此次危机，将挑战转化为机遇，是摆在他们面前的重要课题。而对于广大用户和人工智能行业的从业者来说，Grok 3 的未来发展也值得我们持续关注，它的成败将对整个人工智能行业的发展产生深远的影响。
2024-03-musk-source-grok-chatbot.pdf
03-23
### 关键知识点解析 #### 背景与事件概述 - **时间背景**：本事件发生于2024年3月...- **社会责任**：同时，这也引发了关于技术发展的伦理和社会责任的讨论，特别是对于如何确保人工智能技术的安全性和可控性的关注。
泰迪杯C题第三问[文本有效性分析] (1)
王斯的博客
06-03 2341
导入库 import re # 正则表达式库 import collections # 词频统计库 import numpy as np # numpy数据处理库 import jieba # 中文分词 import pandas as pd import wordcloud # 词云展示库 from PIL import Image # 图像处理库 import matplotlib.pyplot as plt # 图像展示库 读入数据 jingqu = pd.read_excel(r'F:\桌面\研
《R语言与数据挖掘》③-①使用R语言进行中文分词
王斯的博客
12-13 2026
RWordseg包文本分词 library(rJava) library(Rwordseg) 文本分词 text = “今天天气真好呀，好想出去玩” segmentCN(text) # 对"雷克萨斯品牌"进行分词 insertWords(c(“气”)) # 导入词汇 segmentCN(text) # 导入词汇后再次分词 deleteWords(c(“气”)) # 删除词汇 segmentCN(text) # 删除词汇后再次分词 载入词典并进行文本分词 词典下载链接：http://pinyin.
【自然语言处理-1】TF-IDF简单最实用的关键词提取技术
王斯的博客
04-29 1532
自然语言处理历史 阶段 时间 发展意义 早期阶段 1956 年以前 香农曾提出过概率模型来描述语言，乔姆斯基提出了基于规则的上下文无关文法。阶段还没有太明确的产出，只有一些简单的拼凑 快速发展 1957-1970 两大派别分别从概率模型和规则模型分别进行了深入的研究，使用规则构建机器翻译已经小有成效 瓶颈期 1971-1993 研究停滞，产出的隐马尔科夫模型（HMM） 再次爆发 1994 年之后 运力设备提升，互联网崛起，飞速发展 TF-IDF TF-IDF（Term fre
【自然语言处理-2】word2vec词嵌入算法“男人”+“女人”=“爱情的坟墓”
王斯的博客
04-29 864
词嵌入算法 通俗易懂的理解： 词嵌入算法就是使用一个低维度的向量来表示一个词，并且距离相近的向量在实际的词含义上也是相近的。比如： “男人”的向量与“女人”向量的距离，相比“男人”向量与“游戏”向量的距离，谁更近？ 对我来说，“电子竞技不存在爱情”，所以后者的距离比前者更近。 *“男人词向量”+“女人词向量”≈“爱情的坟墓” “男人词向量”+“女人词向量”\approx“爱情的坟墓” “男人词向量”+“女人词向量”≈“爱情的坟墓” 这使得词向量具有数据运算功能。 独热编码 那么问题来了，词语怎么怎么转换
【NLP基础中文处理】jieba分词初级的应用，以及统计《茅山后裔》的主要人物
王斯的博客
06-02 689
导入数据 # jieba分词 import jieba # jieba中文分词 import re # 正则化表达 有这么一段文字 content = '''比较好的考研das教学视频， 英语推荐朱伟的恋恋ew有词， 政治推荐肖秀.//荣的， 高数推荐张[''。。宇的''' word_sep = jieba.cut(content) print(list(word_sep)) ['比较', '好', '的', '考研', 'das', '教学', '视频', '，', '\n', '英语', '推荐
【NLP】什么是自然语言处理
王斯的博客
08-05 459
前面写的话 扎实的基础能力，才可能具备创造力。建立自己的NLP知识体系。 如果没有学习过这些 《统计学习方法》李航 《机器学习》周志华 https://github.com/hadrienj/deepLearningBook-Notes https://esl.hohoweiya.xyz/ https://github.com/ctgk/PRML https://mqshen.gitbooks.io/prml/content/ 《程序员的数学：概率统计》 《程序员的数学：线性代数》 《动手深度学习》pyto
强化学习 A2C算法
最新发布
tony365的博客
06-13 1127
更准确地说，Reinforce 是 基于策略的方法 的一个子类，称为 策略梯度方法。在基于策略的方法中，我们的目标是直接优化策略，而无需使用价值函数。更准确地说，Reinforce 是 基于策略的方法 的一个子类，称为 策略梯度方法。然而，因为我们使用蒙特卡洛采样来估计回报（我们使用整个 episode 来计算回报），所以我们在策略梯度估计中存在显着的方差。然而，因为我们使用蒙特卡洛采样来估计回报（我们使用整个 episode 来计算回报），所以我们在策略梯度估计中存在显着的方差。
grok
03-08
### Grok 模式匹配语言的使用及其在日志解析中的应用 Grok 是一种强大的模式匹配语言，广泛应用于各种日志管理工具中，特别是 Logstash 和其他 ELK Stack 组件。通过定义一系列预设的正则表达式片段，Grok 可以轻松解析复杂的日志条目。 #### 定义自定义路径加载更多模式文件 为了扩展可用的 Grok 模式，在配置文件中可以指定多个目录来查找额外的模式文件： ```yaml patterns_dir => ["/opt/logstash/patterns", "/opt/logstash/extra_patterns"] ``` 这允许用户不仅限于内置模式，还可以创建并维护自己的特定业务逻辑的日志格式解析规则[^1]。 #### 基本语法结构 每种类型的字段都有对应的 Grok 模板，这些模板由关键字和占位符组成。例如，对于常见的 Apache 日志行 `127.0.0.1 - frank [10/Oct/2000:13:55:36 -0700] "GET /apache_pb.gif HTTP/1.0" 200 2326` ，可以通过如下方式解析: ```grok %{COMBINEDAPACHELOG} ``` 此模板会自动识别 IP 地址、时间戳、请求方法等重要信息，并将其映射到相应的字段上。 更复杂的情况下，则可能需要组合不同的基本模式来进行精确匹配。比如提取日期部分可以用 `%{YEAR}-%{MONTHNUM}-%{MONTHDAY}` 这样的形式表示年月日[^2]。 #### 实际案例分析 假设有一个简单的 Nginx 访问日志记录如下所示： ``` 192.168.1.1 - - [24/Feb/2023:18:02:57 +0800] "POST /api/v1/login HTTP/1.1" 200 123 "-" "curl/7.64.1" ``` 针对上述日志内容，可编写如下的 Grok 表达式进行解析： ```grok %{IPORHOST:clientip} %{HTTPDUSER:ident} %{NOTSPACE:auth} \[%{HTTPDATE:timestamp}\] "%{WORD:httpmethod} %{URIPATHPARAM:request} HTTP/%{NUMBER:httpversion}" %{INT:responsecode:int} (?:-|%{INT:bytes:int}) "(.*?)" "(.*?)" ``` 这段代码将会把各个组成部分分别赋值给变量名后的标签内，从而实现数据的有效抽取与分类处理。 #### Python 示例代码展示如何集成 Grok 解析器 如果希望在一个独立的应用程序里利用 Grok 功能，下面是一个基于 PyParsing 库的小例子说明怎样做到这一点： ```python from pyparsing import Word, alphanums, Regex, Group, OneOrMore, Suppress, Optional def create_grok_pattern(): ip_address = Regex(r'(?:\d{1,3}\.){3}\d{1,3}') http_method = Word(alphanums) uri_path_param = Regex(r'/[\w/.-]*') grok_line = ( ip_address('client_ip') + Suppress('-') + Suppress('-') + '[' + Regex(r'\d{2}/[A-Za-z]{3}/\d{4}:\d{2}:\d{2}:\d{2} [\+\-]\d{4}')('time_local') + ']' + '"' + http_method('request_method') + uri_path_param('request_uri') + Regex('HTTP/\d.\d')('server_protocol') + '"' ) return grok_line.parseString parser = create_grok_pattern() result = parser("192.168.1.1 - - [24/Feb/2023:18:02:57 +0800] \"POST /api/v1/login HTTP/1.1\"") print(result.asDict()) ``` 该脚本模拟了一个简化版的 Grok 式解析过程，实际环境中通常会有更加丰富的功能支持以及更高的性能表现[^3]。
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