Last chance! 50% off DataCamp Premium
Sale ends in
Anda dapat mempratinjau animasi HTML langsung di antarmuka chat. Hasilnya sangat baik dan setara dengan simulasi yang saya bangun menggunakan Gemini Diffusion.
Contoh 2: Visualisasi Data dari Jaringan Kompleks
Selanjutnya, saya mencoba memvisualisasikan jaringan kompleks menggunakan pustaka NetworkX dan menjalankan skrip Python yang dihasilkan Grok langsung di browser.
Prompt: Gunakan NetworkX di Python untuk menghasilkan dan memplot jaringan skala-bebas acak dengan 100 node, sorot hub berwarna merah untuk dampak visual.
Prompt di atas menghasilkan kode berikut:
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
# Generate a random scale-free network using Barabási-Albert model
# n=100 nodes, m=2 (number of edges to attach from a new node to existing nodes)
G = nx.barabasi_albert_graph(100, 2)
# Calculate degrees to identify hubs
degrees = dict(G.degree())
# Sort nodes by degree in descending order
sorted_nodes = sorted(degrees, key=degrees.get, reverse=True)
# Define hubs as the top 10% nodes with the highest degree
num_hubs = int(0.1 * len(G.nodes()))
hubs = set(sorted_nodes[:num_hubs])
# Assign colors: red for hubs, blue for others
node_colors = ['red' if node in hubs else 'blue' for node in G.nodes()]
# Plot the network
plt.figure(figsize=(12, 8))
pos = nx.spring_layout(G, seed=42) # For reproducible layout
nx.draw(G, pos, node_color=node_colors, with_labels=False, node_size=50, edge_color='gray', alpha=0.7)
plt.title('Scale-Free Network with 100 Nodes (Hubs in Red)')
plt.axis('off')
plt.show()Anda dapat menjalankan kode ini langsung di browser, mirip seperti yang Anda lakukan dengan ChatGPT. Kode tersebut mengembalikan gambar jaringan yang menampilkan hub penting sebagai titik merah. Jadi, Grok4 juga bekerja cukup baik untuk tugas visualisasi.
Contoh 3: Meringkas Data Media Sosial Waktu Nyata
Kemampuan menarik lain yang ditunjukkan saat siaran langsung adalah meminta Grok menampilkan gambar profil menarik dari karyawan X. Terinspirasi dari itu, saya mencoba menguji kemampuan penelusuran web Grok dan keterampilan media sosial waktu nyatanya.
Prompt: Identifikasi tiga posting X (sebelumnya Twitter) dengan jumlah suka terbanyak yang membahas pengumuman besar terbaru terkait Large Language Model (LLM). Untuk setiap posting yang diidentifikasi, berikan detail berikut: teks lengkap posting, tanggal publikasi, dan pengumuman LLM spesifik yang dirujuknya (misalnya, nama model, kemampuan baru, skor tolok ukur). Sajikan informasi ini dalam format yang jelas dan ringkas.
Tampaknya komunitas teknologi menyukai Claude 4, Project Vend dari Anthropic, dan platform Sarvam dari India.
Contoh 4: Simulasi Percakapan Langsung
Kita semua bekerja dengan chatbot, tetapi kita menginginkan sesuatu yang lebih percakapan, seperti pengalaman chat satu lawan satu atau percakapan suara. Dengan gagasan ini, saya mencoba eksperimen untuk mensimulasikan percakapan antara Grok 4 dan seorang pengguna.
Prompt: Simulasikan percakapan alami dan langsung ketika pengguna dengan santai meminta Grok 4 saran untuk tetap termotivasi saat bekerja dari rumah. Grok 4 harus merespons dengan empati, mengakui tantangan umum seperti isolasi atau prokrastinasi, dan menawarkan beberapa saran praktis. Seiring percakapan berlangsung, pengguna secara bercanda meminta Grok 4 menulis rap atau jingle motivasi singkat. Grok 4 kemudian memberikan respons berima yang menyenangkan dengan nada percakapan. Seluruh interaksi ditranskripsikan langsung di layar dengan animasi halus yang menunjukkan saat Grok 4 mendengarkan, berpikir, dan merespons.
Pastikan suara diaktifkan.
Contoh 6: Dari Sketsa Menjadi Cerita
Terinspirasi oleh kapabilitas Google Gemini yang dapat mengonversi sketsa menjadi gambar, saya mencoba membangun sebuah cerita berdasarkan sketsa acak dan juga mengonversi sketsa tersebut menjadi gambar.
Fitur ini tersedia di Grok 3 dan Grok 4. Namun, nuansa dan kedalaman cerita yang dihasilkan Grok 4 terbukti jauh lebih memikat dibandingkan Grok 3.
Prompt: Bangun sebuah cerita berdasarkan sketsa ini:
Untuk aspek visual dari eksperimen ini, saya kemudian meminta Grok 4 untuk mengonversi sketsa langsung menjadi gambar, dan saya mendapatkan hasil berikut:
Prompt: Konversikan sketsa ini menjadi gambar
Menarik untuk dicatat bahwa Grok menyematkan sebuah tanda air ke setiap gambar yang dihasilkan AI, sehingga meningkatkan akuntabilitas dan transparansi. Namun, dalam hal kualitas pembuatan gambar mentah dari sketsa, saya melihat perbedaan yang minim antara Grok 3 dan Grok 4.
Contoh 7: Menganalisis Grafik
Tim Grok menekankan potensi Grok 4 untuk menganalisis grafik, khususnya dengan kapabilitas waktu nyatanya. Untuk mengujinya, saya memberikan prompt untuk menganalisis grafik tren dan melengkapi analisisnya dengan informasi terkini tentang perusahaan yang aktif berinvestasi di AI.
Prompt: Analisis grafik ini dan temukan informasi relevan lainnya tentang perusahaan yang aktif berinvestasi di AI
Sumber: Adaptive AI Market
Grok 4 memproses tugas ini dengan efisien, memberikan analisis komprehensif atas grafik tersebut.
Mengapa Grok 4 Penting?
Grok 4 menghadirkan faktor “wow” yang sama seperti Gemini Diffusion dengan kemampuannya menampilkan pratinjau langsung, mengeksekusi skrip Python, dan membuat simulasi HTML dinamis—semuanya dari prompt bahasa alami. Namun, Grok 4 lebih menonjol dalam penalaran waktu nyata, kesadaran sosial, dan pengambilan keputusan berbasis data.
Ini adalah model yang sangat mumpuni untuk memproses dan merespons masukan dunia nyata, baik itu data yang diambil dari web maupun posting yang sedang tren di X (sebelumnya Twitter). Grok 4 bernalar, memprediksi, dan beradaptasi dengan konteks secara kreatif dan sering kali menarik secara visual.
Meski begitu, kekuatannya saat ini terkonsentrasi pada domain tertentu: simulasi ilmiah, penelusuran data sosial, pengodean generatif, dan insight dasbor perusahaan. Meskipun jendela konteksnya terbatas pada 256.000 token, jauh lebih kecil dibandingkan Gemini 2.5 Pro yang mencapai 1 juta, Grok 4 tetap menawarkan gambaran kuat tentang apa yang mungkin hadir di versi-versi mendatang.
Jika Anda adalah pengembang yang ingin melakukan prototyping dengan cepat, Grok 4 sangat direkomendasikan. Namun, untuk aplikasi tingkat produksi, kapabilitas penalarannya akan lebih baik jika dipadukan dengan jendela konteks yang diperluas pada iterasi mendatang—pelajari lebih lanjut di blog tentang rekayasa konteks.
Kesimpulan
Grok 4 memadukan penalaran yang cepat dan terstruktur dengan dukungan untuk simulasi, penceritaan visual, pembuatan audio, dan pengodean interaktif—semuanya melalui prompt bahasa alami.
Sepanjang tutorial ini, kita mengeksplorasi bagaimana Grok 4 dapat merender animasi berbasis fisika, memvisualisasikan jaringan kompleks, mensimulasikan percakapan, dan bahkan menangani masalah kimia setingkat PhD. Dukungan terhadap penggunaan alat, keluaran terstruktur, dan data web waktu nyata menjadikannya asisten yang menjanjikan bagi pengembang, peneliti, dan profesional kreatif.
Untuk mempelajari lebih lanjut tentang Grok 4, saya merekomendasikan dua artikel berikut:
