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Puoi visualizzare l’anteprima dell’animazione HTML direttamente nell’interfaccia chat. I risultati sono stati molto buoni e paragonabili alla simulazione che ho realizzato con Gemini Diffusion.
Esempio 2: Visualizzazione dati di reti complesse
Successivamente, ho provato a visualizzare una rete complessa usando la libreria NetworkX ed eseguendo lo script Python generato da Grok direttamente nel browser.
Prompt: Usa NetworkX in Python per generare e tracciare una rete scale-free casuale con 100 nodi, evidenziando gli hub in rosso per un impatto visivo.
Il prompt precedente ha generato il seguente codice:
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()Puoi eseguire questo codice direttamente nel browser, proprio come fai con ChatGPT. Il codice restituisce l’immagine di una rete che evidenzia gli hub importanti con punti rossi. Anche in questo caso, Grok4 se la cava molto bene nel compito di visualizzazione.
Esempio 3: Riassumere dati social in tempo reale
Un’altra capacità interessante mostrata durante il livestream è stata chiedere a Grok di restituire immagini profilo interessanti di dipendenti di X. Ispirandomi a questo, ho provato a testare la capacità di ricerca sul web di Grok e le sue doti sui social in tempo reale.
Prompt: Identifica i tre post più apprezzati su X (ex Twitter) che parlano dei recenti annunci importanti sui Large Language Model (LLM). Per ciascun post individuato, fornisci: il testo completo del post, la data di pubblicazione e lo specifico annuncio LLM a cui si riferisce (ad esempio, nome del modello, nuova capacità, punteggio di benchmark). Presenta queste informazioni in modo chiaro e conciso.
Sembra che la community tech apprezzi molto Claude 4, Project Vend di Anthropic e la piattaforma Sarvam in India.
Esempio 4: Simulazione di una conversazione live
Tutti lavoriamo con chatbot, ma vogliamo qualcosa di più conversazionale, come una chat uno-a-uno o conversazioni vocali. Con questa idea in mente, ho provato a simulare una conversazione tra Grok 4 e un utente.
Prompt: Simula una conversazione naturale e live in cui l’utente chiede a Grok 4 consigli su come restare motivato lavorando da casa. Grok 4 dovrebbe rispondere con empatia, riconoscendo difficoltà comuni come isolamento o procrastinazione, e offrire alcuni suggerimenti pratici. Con il progredire della conversazione, l’utente chiede scherzosamente a Grok 4 di scrivere un breve rap o jingle motivazionale. Grok 4 risponde quindi con qualcosa di divertente e in rima, in tono colloquiale. L’intera interazione viene trascritta in tempo reale a schermo, con sottili animazioni che indicano quando Grok 4 sta ascoltando, pensando e rispondendo.
Assicurati di avere l’audio attivo.
Esempio 6: Dallo schizzo alla storia
Ispirandomi alle capacità di Google Gemini di convertire uno schizzo in immagine, ho provato a costruire una storia basata su uno schizzo casuale e a convertirlo anche in immagine.
Questa funzione è disponibile sia in Grok 3 che in Grok 4. Tuttavia, la sfumatura e la profondità della storia generata da Grok 4 si sono rivelate nettamente più coinvolgenti rispetto a quelle prodotte da Grok 3.
Prompt: Crea una storia attorno a questo schizzo:
Per l’aspetto visivo di questo esperimento, ho poi chiesto a Grok 4 di convertire direttamente lo schizzo in un’immagine, ottenendo i seguenti risultati:
Prompt: Converti questo schizzo in un’immagine
È interessante notare che Grok integra un watermark in ogni immagine generata dall’AI, migliorando responsabilità e trasparenza. Tuttavia, in termini di qualità pura della generazione di immagini da schizzi, ho osservato differenze minime tra Grok 3 e Grok 4.
Esempio 7: Analisi di grafici
Il team di Grok ha sottolineato il potenziale di Grok 4 nell’analisi di grafici, in particolare grazie alle sue capacità in tempo reale. Per metterlo alla prova, ho fornito un prompt per analizzare un grafico di trend e integrare l’analisi con informazioni aggiornate sulle aziende che investono attivamente in AI.
Prompt: Analizza questo grafico e trova ulteriori informazioni pertinenti sulle aziende che investono attivamente in AI
Fonte: Adaptive AI Market
Grok 4 ha gestito il compito con efficienza, fornendo un’analisi completa del grafico.
Perché Grok 4 è importante?
Grok 4 suscita lo stesso effetto “wow” di Gemini Diffusion grazie alla capacità di generare anteprime live, eseguire script Python e creare simulazioni HTML dinamiche, tutto da prompt in linguaggio naturale. Tuttavia, Grok 4 punta maggiormente sul ragionamento in tempo reale, sulla consapevolezza sociale e sulle decisioni guidate dai dati.
È un modello altamente capace nell’elaborare e rispondere a input del mondo reale, che si tratti di dati estratti dal web o di post di tendenza su X (ex Twitter). Grok 4 ragiona, prevede e si adatta al contesto in modi creativi e spesso visivamente coinvolgenti.
Detto ciò, i suoi punti di forza attuali sono concentrati in domini specifici: simulazioni scientifiche, ricerca di dati social, coding generativo e insight per dashboard aziendali. Sebbene la sua finestra di contesto sia limitata a 256.000 token, significativamente inferiore al milione di Gemini 2.5 Pro, offre comunque un’anteprima potente di ciò che sarà possibile con le prossime versioni.
Se sei uno sviluppatore che vuole prototipare rapidamente, Grok 4 è altamente consigliato. Tuttavia, per applicazioni di livello produttivo, le sue capacità di ragionamento trarrebbero beneficio da una finestra di contesto estesa nelle iterazioni future—scopri di più in questo blog sulla context engineering.
Conclusione
Grok 4 combina ragionamento rapido e strutturato con supporto a simulazioni, storytelling visivo, generazione audio e coding interattivo, il tutto tramite prompt in linguaggio naturale.
In questo tutorial abbiamo visto come Grok 4 può renderizzare animazioni basate sulla fisica, visualizzare reti complesse, simulare conversazioni e persino affrontare problemi di chimica a livello di dottorato. Il supporto per l’uso di tool, output strutturati e dati web in tempo reale lo rende un assistente promettente per sviluppatori, ricercatori e professionisti creativi.
Per saperne di più su Grok 4, ti consiglio questi due articoli:
