Bảy ví dụ với Grok 4 để thử trong giao diện chat

Bạn có thể xem trước hoạt ảnh HTML trực tiếp trong giao diện chat. Kết quả rất tốt và sánh ngang với mô phỏng tôi tạo bằng Gemini Diffusion.

Ví dụ 2: Trực quan hóa dữ liệu của mạng phức tạp

Tiếp theo, tôi thử trực quan hóa một mạng phức tạp bằng thư viện NetworkX và chạy script Python do Grok tạo trực tiếp trên trình duyệt. 

Lời nhắc: Dùng NetworkX trong Python để tạo và vẽ một mạng không tỷ lệ ngẫu nhiên với 100 nút, làm nổi bật các hub bằng màu đỏ để tạo điểm nhấn thị giác.

Lời nhắc trên tạo ra đoạn mã sau:

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()Được hỗ trợ bởi

Bạn có thể chạy mã này trực tiếp trên trình duyệt, tương tự như với ChatGPT. Mã trả về một hình ảnh mạng với các hub quan trọng được đánh dấu bằng chấm đỏ. Vì vậy, Grok4 cũng xử lý khá tốt tác vụ trực quan hóa.

Ví dụ 3: Tóm tắt dữ liệu mạng xã hội theo thời gian thực

Một khả năng thú vị khác được trình diễn trong buổi livestream là yêu cầu Grok trả về hình ảnh hồ sơ thú vị của nhân viên X. Lấy cảm hứng từ đó, tôi thử kiểm tra khả năng tìm kiếm web và xử lý mạng xã hội theo thời gian thực của Grok.

Lời nhắc: Xác định ba bài đăng trên X (trước đây là Twitter) được thích nhiều nhất bàn về các thông báo lớn gần đây liên quan đến Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Với mỗi bài đăng, cung cấp các thông tin sau: toàn bộ nội dung bài đăng, ngày đăng, và thông báo LLM cụ thể mà nó nhắc đến (ví dụ: tên mô hình, khả năng mới, điểm benchmark). Trình bày thông tin một cách rõ ràng, súc tích.

Có vẻ cộng đồng công nghệ rất yêu thích Claude 4, Project Vend của Anthropic và nền tảng Sarvam của Ấn Độ.

Ví dụ 4: Mô phỏng hội thoại trực tiếp

Chúng ta đều làm việc với chatbot, nhưng chúng ta muốn thứ gì đó giàu tính hội thoại hơn, như trải nghiệm trò chuyện một-kèm-một hoặc trò chuyện giọng nói. Với suy nghĩ đó, tôi đã thử thí nghiệm này để mô phỏng cuộc trò chuyện giữa Grok 4 và một người dùng.

Lời nhắc: Mô phỏng một cuộc trò chuyện trực tiếp, tự nhiên trong đó người dùng thoải mái hỏi Grok 4 về cách duy trì động lực khi làm việc tại nhà. Grok 4 nên phản hồi với sự thấu cảm, ghi nhận các khó khăn phổ biến như cô lập hay trì hoãn, và đưa ra một vài gợi ý thực tế. Khi cuộc trò chuyện tiếp diễn, người dùng đùa rằng muốn Grok 4 viết một đoạn rap hay jingle ngắn tạo động lực. Grok 4 sau đó đáp lại bằng một đoạn có vần điệu, vui nhộn theo tông hội thoại. Toàn bộ tương tác được chép trực tiếp trên màn hình với các hoạt ảnh tinh tế cho biết khi nào Grok 4 đang lắng nghe, suy nghĩ và phản hồi.

Tuy tôi sẽ đánh giá cao nếu có hội thoại giọng nói, mô phỏng này vẫn đơn giản nhưng hiệu quả trong việc tái hiện một cuộc trò chuyện thực.

Ví dụ 5: Mô phỏng âm thanh

Dù Grok 3 cũng hỗ trợ tạo âm thanh bằng Python, Grok 4 cho cảm giác đi trước một bước với mô phỏng ngay trong chat. Cả hai mô hình đều phụ thuộc vào các công cụ như Web Audio API hoặc thư viện Python để tạo âm thanh, nhưng chúng tích hợp mượt mà với các khả năng mô phỏng mới nhất của Grok 4.

Lời nhắc: Tạo âm thanh của một trận mưa xối xả

Ví dụ 6: Từ phác thảo thành câu chuyện

Lấy cảm hứng từ khả năng của Google Gemini trong việc chuyển phác thảo thành hình ảnh, tôi thử xây dựng một câu chuyện dựa trên một bản phác thảo ngẫu nhiên và cũng chuyển phác thảo đó thành hình ảnh.

Tính năng này có ở cả Grok 3 và Grok 4. Tuy nhiên, sắc thái và chiều sâu của câu chuyện do Grok 4 tạo ra vượt trội và thuyết phục hơn đáng kể so với Grok 3. 

Lời nhắc: Xây dựng một câu chuyện xoay quanh bản phác thảo này:

Về mặt hình ảnh của thí nghiệm này, tôi sau đó yêu cầu Grok 4 chuyển trực tiếp bản phác thảo thành hình ảnh và nhận được kết quả sau:

Lời nhắc: Chuyển bản phác thảo này thành hình ảnh

Điều thú vị là Grok tích hợp hình mờ vào mỗi hình ảnh do AI tạo, giúp tăng tính trách nhiệm và minh bạch. Tuy nhiên, về chất lượng tạo ảnh thuần túy từ phác thảo, tôi nhận thấy sự khác biệt giữa Grok 3 và Grok 4 là không đáng kể. 

Ví dụ 7: Phân tích biểu đồ

Đội ngũ Grok nhấn mạnh tiềm năng của Grok 4 trong việc phân tích biểu đồ, đặc biệt là với khả năng thời gian thực. Để kiểm chứng, tôi đã cung cấp lời nhắc phân tích một biểu đồ xu hướng và bổ sung phân tích bằng thông tin hiện tại về các công ty đang đầu tư mạnh vào AI.

Lời nhắc: Phân tích biểu đồ này và tìm thêm thông tin phù hợp về các công ty đang đầu tư tích cực vào AI

Nguồn: Adaptive AI Market

Grok 4 xử lý tác vụ này hiệu quả, cung cấp một phân tích toàn diện về biểu đồ.

Vì sao Grok 4 quan trọng?

Grok 4 gợi lại yếu tố “wow” giống Gemini Diffusion với khả năng tạo xem trước trực tiếp, chạy script Python và tạo mô phỏng HTML động, tất cả từ lời nhắc ngôn ngữ tự nhiên. Tuy nhiên, Grok 4 thiên về suy luận thời gian thực, nhận thức xã hội và ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Đây là một mô hình rất mạnh để xử lý và phản hồi các đầu vào trong thế giới thực, dù đó là dữ liệu thu thập từ web hay các bài đăng thịnh hành trên X (trước đây là Twitter). Grok 4 suy luận, dự đoán và thích ứng với ngữ cảnh theo những cách sáng tạo và thường giàu tính trực quan.

Tuy vậy, điểm mạnh hiện tại của nó tập trung ở một số miền cụ thể: mô phỏng khoa học, tìm kiếm dữ liệu xã hội, sinh mã, và insights cho bảng điều khiển doanh nghiệp. Dù cửa sổ ngữ cảnh giới hạn ở 256.000 token, nhỏ hơn đáng kể so với Gemini 2.5 Pro với 1 triệu, nó vẫn cho thấy một viễn cảnh mạnh mẽ về những gì có thể với các phiên bản sắp tới.

Nếu bạn là nhà phát triển muốn dựng mẫu nhanh, rất nên dùng Grok 4. Tuy nhiên, với các ứng dụng đạt chuẩn sản xuất, khả năng suy luận của nó sẽ được lợi nếu ghép với một cửa sổ ngữ cảnh mở rộng trong các bản tiếp theo—tìm hiểu thêm trong bài blog về kỹ thuật ngữ cảnh.

Kết luận

Grok 4 kết hợp suy luận nhanh, có cấu trúc với hỗ trợ cho mô phỏng, kể chuyện bằng hình ảnh, tạo âm thanh và viết mã tương tác, tất cả qua lời nhắc ngôn ngữ tự nhiên.

Xuyên suốt hướng dẫn này, chúng ta đã khám phá cách Grok 4 có thể kết xuất hoạt ảnh dựa trên vật lý, trực quan hóa mạng phức tạp, mô phỏng hội thoại và thậm chí giải quyết các bài toán hóa học cấp tiến sĩ. Khả năng dùng công cụ, xuất đầu ra có cấu trúc, và truy xuất dữ liệu web thời gian thực khiến nó trở thành một trợ lý hứa hẹn cho nhà phát triển, nhà nghiên cứu và người làm sáng tạo.

Để tìm hiểu thêm về Grok 4, tôi gợi ý hai bài viết này:

• Grok 4: Bài kiểm tra, tính năng, benchmark, cách truy cập & hơn thế nữa
• Grok 4 API: Hướng dẫn từng bước kèm ví dụ