摘要
30 秒看懂
在这期 2024 年 4 月的短视频中,Matthew Berman 介绍 Grok 视觉能力的预览。视频展示了将手绘流程图转换为 Python 代码,以及解释一张比较初创公司与大公司的表情包;这些是选定的示例,而非全面评估。
- 1视觉能力预览Berman 介绍 Grok 处理图像的早期示例。
- 2从流程图到代码模型以手绘猜数字游戏流程图为依据生成 Python 代码。
- 3解释表情包模型解释了一则对初创公司和大公司工作方式进行夸张对比的笑话。
要点建议
- 预览展示了以手绘流程图为输入生成 Python 代码的过程。
- 第二个示例描述并解释了一则职场表情包。
- 两个演示不足以证明模型在所有图像或编程任务上的可靠性。
全文
按章节阅读整理后的全文
01
两个视觉示例
Berman 展示从流程图生成代码和解释表情包的示例。这些例子展示了潜在用途,但不能确立普遍性能。

Grok 预览了视觉能力,我在这期短视频中介绍两个示例。第一个要求模型将白板上手写的流程转换成 Python 代码。
流程图描述了一个猜数字游戏:选择目标、读取猜测、检查是否匹配,然后宣布胜利或让用户再试一次。预览展示了模型对流程图给出的 Python 回答;这是演示,并非对所有生成程序的验证。

第二个示例要求 Grok 解释一张表情包。模型描述了标为“初创公司”的一群人一起挖坑,以及标为“大公司”的一群人大多围观一位工人,并解释其中夸张对比带来的幽默。我觉得这个例子尤其令人印象深刻,但单个选定图像不能证明普遍可靠性。
同频道的其他文章
34:21EN → 简体中文Matthew Berman 解读 Anthropic 的上市文件、AI 增长与治理Matthew Berman, Sam Altman · Forward Future主持人审视 S-1 中的财务指标、算力战略和投票结构,并质疑 AI 快速发展与安全之间的张力。
0:26EN → 简体中文Sam Altman 谈 AI 世界中的人类价值与问题解决Sam Altman · OpenAI在一段简短的访谈摘录中,Altman 思考解决难题的乐趣,以及人在解读结果时的作用。
0:36EN → 简体中文Kimi K3.1 与魔方求解演示Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 展示一个被打乱的虚拟魔方如何复原,并对 Kimi K3.1 的测试给予积极评价。
0:21EN → 简体中文AI 生成的 Kimi 基准图表使用了虚构分数Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 要求生成一张 Kimi K3.1 Pro 基准图表,随后发现图中的数字只是示意性占位值。
25:50EN → 简体中文Kimi K3.1 Pro 实测:3D 演示出色,表现不一,价格有竞争力Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 测试这款开放权重模型的编程、3D 渲染和视觉讲解能力,并比较基准成绩与价格。
32:20EN → 简体中文本地 AI 究竟适合谁?成本、取舍与混合模式的未来Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 权衡数据控制和自主权,与硬件成本、设置复杂度及推理速度之间的关系。