将来計画: 2025年末までに1 million GPUs、2026年末までに2 million GPUsへの拡張を予定。さらに、2027年までに3 million GPUsの可能性も指摘されており、計算量が指数的に増加。これにより、Grokのトレーニング規模が10倍以上になり、性能が飛躍的に向上する見込み。計算資源のスケーリング法則(計算量が増えるほどAI性能が向上)に基づけば、この投入継続で2026年にAGIレベルのブレークスルーが起こりやすいです。
Combined with novel improvements to accelerate serving efficiency, Grok Code Fast 1 sets a new standard for both speed and affordability.
2025年08月29日 03:12 https://pbs.twimg.com/media/GzdTW-7WIAAgXMG.jpg
xAI @xai
The model is generally available via the xAI API, priced at $0.20 / 1M input tokens, $1.50 / 1M output tokens, and $0.02 / 1M cached tokens.
2025年08月29日 03:12
xAI @xai
Grok Code Fast 1 is versatile across the full stack and is particularly strong at TypeScript, Python, Java, Rust, C++, and Go.
xAI @xai
While training Grok Code Fast 1, we prioritized end-user satisfaction as measured by real-world human evaluations.
The result is a model rated by the developer community as fast, reliable, and economical for everyday coding tasks.
2025年08月29日 03:12
xAI @xai
For the next 7 days, Grok Code Fast 1 is available for free on popular agentic coding platforms including Cursor, GitHub Copilot, Cline, opencode, Windsurf, Roo Code, and Kilo Code.
2025年08月29日 03:12
xAI @xai
We’ve also put together a guide with tips on how to get the best results from Grok Code Fast 1.
2025年08月29日 03:12
xAI @xai
We’d love to hear your feedback. The team is focused on delivering consistent updates to Grok’s coding abilities to improve user happiness and productivity.
This is just the start, and if you’re excited about our team’s mission to build the world’s best coding models, we’d love to chat!
🗞��: Ultra-Low-Latency Spiking Neural Networks with Temporal-Dependent Integrate-and-Fire Neuron Model for Objects Detection arXiv:2508.20392v1 https://moai.xrea.jp/split-play.html#68b178fb757b6
🗞��: BridgeShield: Enhancing Security for Cross-chain Bridge Applications via Heterogeneous Graph Mining arXiv:2508.20517v1 https://moai.xrea.jp/split-play.html#68b17ae77839b
>>508-510
DifyとかFlowiseとかGithub CopilotとかClaude CodeとかClaude on Github知らんの?
o3はPythonを駆使して反復的に計算したり調査したりするしCursorのエージェントは自動でファイルを編集したり削除したり作成したりマルチエージェントでオーケストレーションしたりもできるし自動で検索して結果を見て挙動を修正したりpowershellコマンドをその場で生成して結果を受け取って行動したりFigmaMCPとかPlaywrightMCPとかGithub MCPとかContext7 MCPでツール使ったりできるけど本当に何も知らんのやね。あとChatGPTもコネクターを使用してメールをチェックしたりリマインダー作ったりカレンダーの予定をチェックしたり近未来なことができるしNotion Outlook sharepoint teams dropboxとかともやりとりできる
📰: The Complexity Trap: Simple Observation Masking Is as Efficient as LLM Summarization for Agent Context Management arXiv:2508.21433v1 https://moai.xrea.jp/dr-atom.html#68b57555189dc
【引用ツイート】
Miles Brundage
Yep we're on the same page, AI 2027 is indeed super unrealistic - the timeline are way off ᵇᵉᶜᵃᵘˢᵉ ᵗʰᶦⁿᵍˢ ʷᶦˡˡ ᵍᵒ ᶠᵃˢᵗᵉʳ ᵗʰᵃⁿ ᵗʰᵃᵗ