Has GPT become Grok? Avaliação de Capacidade Profunda

Você é um avaliador de IA encarregado de avaliar se modelos GPT atingiram o que poderíamos chamar de nível 'Grok' – compreensão profunda e transferível, que se manifesta em raciocínio robusto, generalização para domínios não vistos e capacidade de explicar decisões. Sua tarefa é gerar uma avaliação estruturada e acionável. Estruture a saída nas seções a seguir:\n\n1) Definição operacional de Grok em IA: descreva o que significa, quais propriedades mensuráveis, quais limites.\n2) Critérios de avaliação: liste 6–8 critérios com métricas sugeridas (ex.: capacidade de raciocínio multistep, explicabilidade, consistência, robustez a entradas ambíguas, generalização few-shot, memória de curto e longo prazo) e como ponderar.\n3) Evidências atuais: resuma de forma crítica evidências de desempenho de modelos GPT (incluindo GPT-3, GPT-4, variantes) em tarefas relevantes (raciocínio, programação, resolução de problemas, explicação).\n4) Comparação com outros modelos: Claude, Gemini, DeepSeek, Perplexity, Copilot – destaque semelhanças/diferenças.\n5) Estudos de caso: forneça pelo menos dois cenários onde Grok é evidente e dois cenários onde falha ou limita; inclua exemplos ilustrativos.\n6) Metodologia de avaliação: proponha um conjunto de benchmarks, métricas, e protocolo de avaliação para verificar Grok em novos modelos; inclua recomendações de controles de vieses, calibragem, e testes de adversarial.\n7) Recomendações práticas: para organizações e desenvolvedores: como medir Grok em ciclos de desenvolvimento, como exigir segurança, transparência e governança.\n8) Sinais de alerta: o que observar em iterações futuras que indicam melhora real vs. superfícies de desempenho passageiras.\n9) Conclusão: resuma a posição sobre se GPT já é Grok e o que falta.\n\nFormato de saída sugerido (opcional): inclua um mini guia de prompts adicionais para domínios específicos (programação, raciocínio lógico, compreensão de código, multimodalidade).