Control de llave

• CHATGPT puede analizar los titulares de noticias de cripto y generar señales comerciales procesables, ayudando a los comerciantes a tomar decisiones más rápidas y más informadas.

• Las indicaciones bien elaboradas son esenciales: cuanto más específicas sean sus instrucciones, más precisas y útiles serán las respuestas de ChatGPT.

• Las señales basadas en noticias funcionan mejor cuando se combinan con un contexto de mercado más amplio, como las tendencias de bitcoin o el momento de la altcoin, para una imagen comercial completa.

• La IA es una herramienta, no una garantía: siempre verifique sus ideas con otras investigaciones, gráficos y prácticas de gestión de riesgos antes de ejecutar operaciones.

El mercado de criptomonedas se mueve rápidamente, y mantenerse por delante de la curva puede sentirse abrumador, especialmente para los principiantes. Las noticias juegan un papel muy importante en la conducción de precios de criptografía, pero ¿cómo se analiza el ruido y lo convierte en señales comerciales procesables?

Ingrese a ChatGPT, una poderosa herramienta de IA que puede ayudarlo a analizar noticias de criptografía y oportunidades para detener. Esta guía lo guiará a través de cómo usar CHATGPT (o herramientas de IA similares como Grok) para transformar las noticias de criptografía en señales comerciales, paso a paso.

Sin embargo, tenga en cuenta que los ejemplos utilizados en este artículo son simplificados y breves, destinados puramente para fines de ilustración: la ejecución de los comercios de criptografía generados por IA en el mundo real requiere un análisis más profundo, entradas de datos más amplias y una gestión de riesgos exhaustivos.

¿Qué son las señales comerciales?

Antes de sumergirnos, aclaremos qué es una señal comercial. Una señal comercial es una sugerencia para comprar o vender una criptomoneda basada en información específica, como tendencias de precios, sentimiento del mercado o noticias de última hora.

Por ejemplo, si el precio de una moneda cae debido al aumento de la oferta, podría ser una señal de “compra” si cree que está infravalorado, o una “venta” si espera que caiga más. El objetivo aquí es usar ChatGPT para ayudarlo a identificar estas señales de las noticias.

Ahora, sumergamos en cómo puede usar ChatGPT para convertir las noticias de criptografía en posibles señales comerciales.

Paso 1: Reúna noticias criptográficas

Para comenzar, necesitas algunas noticias de criptografía para analizar. Aquí le mostramos cómo encontrarlo:

• Sitios web: Consulte los sitios web de cripto medios de su elección.

• Redes sociales: Las plataformas como X son minas de oro para actualizaciones de criptografía en tiempo real: busque hashtags como #BITCOIN, #EtHereum, #crypTonews o cualquier proyecto específico que esté rastreando.

• Agregadores de noticias: Use herramientas como Google News o Feedly con palabras clave como “Criptomoneda” o “Blockchain”.

Por ejemplo, digamos que encuentra este titular:

“El precio de la red PI se acerca a los mínimos de todos los tiempos a medida que aumenta la presión de suministro”.

Paso 2: Abra chatgpt

Si está utilizando CHATGPT, diríjase al sitio web de OpenAI e inicie sesión. Luego, escriba sus preguntas o indicaciones en la interfaz de chat.

Paso 3: elabore un mensaje simple

Un “aviso” es solo una instrucción clara que le das a la IA. Para principiantes, manténgalo simple y específico. Dígale a ChatGPT qué noticias tiene y qué quiere que haga. A continuación se muestra un ejemplo basado en el titular seleccionado anteriormente:

La respuesta rápida y chatgpt

Inmediato: “Leí esta noticia: ‘El precio de la red PI se acerca a los mínimos de todos los tiempos a medida que aumenta la presión de suministro’. ¿Puedes analizar esto y decirme si es una señal de compra o venta para la red PI?

La imagen a continuación muestra una respuesta de chatgpt 4o analizando esta noticia. Sugiere una señal de venta, citando el desbloqueo de token PI de 126.6 millones de PI (aumento de la oferta de 1.87%) como un factor bajista que probablemente impulse el precio de $ 0.65 más bajo debido a la demanda débil. Listados de intercambio limitados (por ejemplo, no sobre binance) y técnicos bajistas como el índice de fuerza relativa (RSI) en territorio de sobreventa refuerzan esto.

Sin embargo, la confianza de la compra se observa para los inversores a largo plazo, ya que el mínimo de todos los tiempos podría indicar una condición de sobreventa, insinuando un posible rebote. También asesora precaución y más investigación.

Paso 4: hacer preguntas de seguimiento

La primera respuesta podría no cubrir todo, como se ve arriba. Cava más profundo con seguimientos como:

La respuesta ChatGPT 4O al mensaje de seguimiento No. 1 enumera los riesgos de comprar la red PI en su mínimo histórico ($ 0.65), como se muestra en la imagen anterior. Destaca el token desbloquea el aumento del suministro y la presión descendente, el impulso bajista continuo sin signos de reversión, baja liquidez debido a la ausencia de los principales intercambios como binance, utilidad limitada del mundo real y adopción, una estructura centralizada que aumenta las preocupaciones y la naturaleza especulativa, a medida que el éxito acisa en los desarrollos futuros inseguros. Esto refuerza un enfoque cauteloso.

La respuesta de Chatgpt 4O al aviso de seguimiento No. 2 explica que los desbloqueos de token, como las recompensas mineras, aumentan el suministro, a menudo causan caídas de precios fuertes. Por ejemplo, el desbloqueo de abril de 2025 de 126.6 millones de tokens PI condujo a una disminución del 77% desde los máximos de febrero a medida que la demanda se retrasó. Este patrón recurrente de precio cae debido a que el exceso de oferta refuerza la señal bajista para la red PI.

Paso 5: Combine las noticias con el contexto del mercado

Las noticias no existen en el vacío. Puede pedirle a ChatGPT que tenga en cuenta las tendencias más amplias del mercado. Por ejemplo:

Inmediato:

“Dadas esta noticia de PI Network, ¿cómo debo comerciar si Bitcoin está en auge? Mantenga su respuesta breve”.

La respuesta de ChatGpt 4O a los consejos indicadores anteriores contra la compra de PI Network (PI) a pesar del aumento de Bitcoin (BTC). Sugiere evitar PI debido a su impulso débil y su exceso de oferta, recomendando un enfoque en activos más fuertes como Bitcoin o Altcoins que se benefician de la tendencia alcista del mercado. También aconseja esperar a que la demanda de PI o los listados de intercambio mejoren y el uso de los stop-losses si se intenta comprar la caída, enfatizando la protección de capital.

Paso 6: Prueba y refina

La IA no es perfecta: es una herramienta, no una bola de cristal. Pruebe sus sugerencias con pequeñas operaciones o operaciones en papel (operaciones simuladas sin dinero real). Con el tiempo, ajuste sus indicaciones para obtener mejores resultados. Por ejemplo:

PRECAUCIÓN: limitaciones a tener en cuenta

El ejemplo en este artículo se basa en un titular de noticias y algunas indicaciones. En el mundo real, el comercio exitoso requiere analizar múltiples fuentes de noticias, tendencias del mercado e indicadores técnicos. Confiar en una sola noticia o un aviso puede conducir a ideas incompletas, así que siempre verifique y diversifique su investigación.

¿Sabías? En 2024, las estafas de criptomonedas generaron un récord de $ 12.4 mil millones, con más del 83% del fraude vinculado a esquemas de inversión de alto rendimiento y impulsados ​​por la IA “carnicería de cerdoEstafas, según Chainalysis, destacando cómo la inteligencia artificial ahora está alimentando la próxima ola de criptomonedas.

Riesgos de usar Insights de comercio de criptografía con control de chatgpt

El comercio criptográfico con bots de IA y herramientas como ChatGPT puede ser poderoso, pero no está exento de riesgos. Comprender estas dificultades puede ayudarlo a comerciar con más seguridad.

• Volatilidad del mercado: Los precios de la criptografía pueden balancearse salvajemente, y los bots pueden no reaccionar bien a accidentes o bombas repentinas.

• Exceso de ayuda en la IA: Las señales de ChatGPT se basan en su interpretación de las noticias, que pueden perder tendencias más amplias del mercado o factores técnicos.

• Problemas técnicos: Las plataformas BOT pueden enfrentar errores de conexión de tiempo de inactividad, errores o API, lo que puede conducir a operaciones o pérdidas perdidas.

• Alcance de noticias limitadas: Confiar únicamente en un titular de noticias (como el ejemplo de la red PI) podría conducir a un análisis incompleto.

• Riesgos de seguridad: Si las claves API están comprometidas, sus fondos podrían estar en riesgo. Siempre habilite la autenticación de dos factores (2FA) en su intercambio.

Consejos para el éxito

Algunas mejores prácticas pueden ayudarlo a aprovechar al máximo las ideas comerciales con alimentación de CHATGPT al tiempo que minimiza los riesgos.

1. Ser específico: Indicadores vagos como “¿Qué es un buen oficio?” no ayudará. Incluya las noticias y la criptografía en las que te enfocas.

2. Verificar por distintos modos: Use el análisis de ChatGPT como punto de partida, luego verifique con gráficos de precios u opiniones de otros comerciantes sobre X.

3. Mantente actualizado: Crypto se mueve rápidamente. Alimente a la IA las últimas noticias para nuevas señales.

4. Gestionar el riesgo: Nunca cambie más de lo que puede permitirse perder: AI puede guiarlo, pero no es infalible.

5. Comienza pequeño: Pon a prueba tu bot con una pequeña cantidad de capital para comprender cómo funciona con las señales de ChatGPT.

6. Diversificar señales: Use ChatGPT para analizar múltiples fuentes de noticias, no solo una, para una estrategia completa.

7. Establecer los stop-Losses: Proteja sus fondos estableciendo los límites de detención para el límite de las pérdidas potenciales.

8. Mantente informado: Verifique regularmente las tendencias y noticias del mercado para garantizar que las señales de ChatGPT se alineen con la imagen más grande.

¿Listo para probar un nuevo titular?

Ahora que has visto cómo convertir las noticias de cripto en señales comerciales con chatgpt, ¡es hora de ponerlo en acción! Elija un nuevo titular y siga los pasos anteriores.

Con la práctica, mejorará para detectar oportunidades y realizar oficios informados. Sin embargo, tenga en cuenta que ChatGPT no es un asesor financiero: siempre evalúe su propia tolerancia al riesgo antes de actuar sobre ideas generadas por IA.

¡Comercio seguro!

I’ve been off X (formerly Twitter) for so long that I completely missed some of its latest developments, including its AI chatbot, Grok. Created by xAI, Elon Musk’s artificial intelligence venture, Grok is built on its own large language model (LLM) and was launched in 2023 as a challenger to mainstream AI assistants.

When I first heard about Grok 3, the latest iteration, I was immediately curious. 

Could this AI go head-to-head with ChatGPT and Google Gemini? 

Was it just another gimmick tied to X, or was there real potential here? 

To find out, I did what any AI enthusiast would do, I ditched ChatGPT and Gemini for an entire week and used Grok 3 exclusively.

In this review, I’ll take you through my hands-on experience, covering everything from usability and response quality to speed, customization, and overall performance. If you’re wondering whether Grok 3 is worth your time, stick around as I’m about to give you my unfiltered verdict.

TL;DR: Key takeaways from this article

• Grok 3 is fast, witty, and built for engagement, excelling in humor and casual conversations while holding its own in content generation.
• It’s exclusive to X (formerly Twitter), bundled with X Premium+ at $40/month, with a standalone SuperGrok plan at $30/month or $300/year. There’s a temporary free access period (until the server capacity is exceeded). 
• Speed is impressive, rivaling ChatGPT and Gemini, but factual accuracy is hit-or-miss, making it less reliable for research.
• It’s best for casual users and developers looking for an API, but researchers and businesses may prefer ChatGPT or Gemini.

Understanding Grok 3?

What is Grok 3? 

Grok 3 is the latest iteration of xAI’s artificial intelligence model, designed to handle a wide range of queries with enhanced reasoning, real-time knowledge, and deep contextual understanding. 

Unlike some traditional AI assistants with static knowledge cutoffs, Grok 3 stays up-to-date by analyzing information from the web and X (formerly Twitter), making it particularly useful for real-time insights. What sets Grok 3 apart is its ability to interact with X content, including user profiles, posts, linked articles, and even uploaded files like images or PDFs.

It also comes with three distinct operating modes: Think Mode, Big Brain Mode, and DeepSearch Mode. 

How does Grok 3 work? 

At its core, Grok 3 operates using a large language model (LLM) trained to understand and generate human-like responses. 

Here’s a simplified breakdown of how it functions:

1. Query processing: When you input a question or command, Grok 3 first analyzes the context and intent behind your request.
2. Real-time knowledge retrieval: It searches X, the broader web, or internal training data for the most relevant information.
3. Reasoning and response generation: Based on the query, Grok 3 selects the best mode (Think, Big Brain, or DeepSearch) to craft a response with the appropriate depth.
4. Multi-modal capabilities: If needed, it can process images, analyze uploaded documents, or generate new visuals upon request.
5. Output refinement: Users can tweak responses, ask for revisions, or request deeper insights to refine the final answer.

Grok 3 at a glance

Why I decided to use Grok 3 for one instead of ChatGPT and Google Gemini

As someone who regularly relies on AI for everything from content creation to research, I wanted to see if Grok 3 could genuinely compete with ChatGPT and Google Gemini — two of the most established AI models today.

I had a few key questions in mind:

• Is Grok 3 a viable alternative to ChatGPT and Gemini?
• How does it handle complex queries, coding, and content generation?
• Can it offer anything unique that ChatGPT and Gemini don’t?
• Would I want to use Grok 3 long-term?

Would Grok 3 impress me or leave me scrambling back to my AI comfort zone? 

Let’s find out.

Getting started with Grok 3 (vs. ChatGPT and Gemini)

Sign-up and onboarding experience

Setting up Grok 3 was a seamless process but with a catch. Unlike ChatGPT, which allows standalone sign-ups, Grok 3 requires an X (formerly Twitter) account, much like the way Gemini requires a Google account and Meta AI runs on Facebook, Instagram, or WhatsApp account (although it also has a standalone platform). While this integration is convenient for existing X users, it could be a dealbreaker for those who prefer independent access.

The onboarding experience was straightforward. After logging in, I was given a brief but effective walkthrough of Grok 3’s capabilities. Compared to Gemini’s onboarding, which focuses on Google services integration, and ChatGPT’s optional customization settings, Grok 3 took a more direct approach, no frills, just a quick introduction before diving in.

How easy is it to use Grok 3? 

From the moment I started interacting with Grok 3, I found the usability to be a balance between simplicity and power. The AI responded quickly, and switching between modes was effortless. 

However, one immediate limitation stood out, there were fewer customization options than I expected. Unlike ChatGPT, which lets you adjust conversation memory settings, or Gemini, which integrates Google tools for more tailored results, Grok 3 felt a bit more rigid in its setup.

First impressions: interface and usability

At first glance, Grok 3’s interface felt like a mix of ChatGPT’s structured chat layout and Gemini’s Google-integrated workspace. It was minimalistic, clean, and responsive, making navigation smooth. Unlike Gemini, which spreads its functionality across different Google services, Grok 3 kept everything centralized, which I appreciated. For those who prioritize speed and ease of use, Grok 3’s no-nonsense layout and snappy performance were definite pluses.

Grok 3 key features and performance (vs. ChatGPT and Google Gemini)

1. AI capabilities: creativity, accuracy, and problem-solving

I subjected Grok 3 to a rigorous testing criteria across diverse tasks that ranged from creative writing to technical problem-solving:

I. Content generation: When I asked Grok 3 to draft articles and creative stories, its personality immediately stood out. Unlike the sometimes sterile outputs from other AI systems, Grok’s responses sparkled with wit and humor. While brainstorming marketing concepts for a fictional coffee shop, it suggested campaign ideas that genuinely made me laugh, something neither ChatGPT nor Gemini consistently achieve.

II. Code assistance: Debugging a troublesome Python script (I enlisted the help of a coder) revealed Grok 3’s technical competence. It not only identified the issues in the code, but offered explanations that reflected genuine understanding rather than pattern-matching. Still, when it was presented with a particularly complex algorithm challenge, it occasionally missed nuances that ChatGPT-4 caught.

III. General knowledge and research: For factual questions, Grok 3 delivered solid answers, though with interesting quirks. When I asked about historical events, scientific concepts, and geographic information, its responses were typically accurate but sometimes lacked the encyclopedic depth of its competitors.

Performance breakdown:

I ranked its performance using three criteria:

Creativity: Grok 3 genuinely surprised me with its ability to generate humorous, witty, and occasionally irreverent content. Its personality shines through in ways that feel distinctly different from other AI assistants. While ChatGPT still produced more structurally sophisticated creative writing, Grok’s responses had a spark of originality that often felt more human.

Accuracy: On technical queries, Grok 3 generally performed admirably, though I noticed it occasionally stumbled when compared to Gemini’s precision, particularly when facts required up-to-the-minute accuracy. When I asked about specialized topics in physics and computer science, its answers were solid but sometimes lacked Gemini’s authoritative confidence.

Problem-solving: For complex reasoning tasks, Grok 3 demonstrated impressive capabilities but revealed limitations when tackling truly challenging problems. During a series of logic puzzles, it sometimes failed to match ChatGPT-4’s methodical approach to breaking down multi-step problems.

2. Speed and responsiveness

Waiting too long for an AI response can disrupt your workflow. This aspect of Grok 3 revealed both strengths and surprising limitations.

Grok 3’s response time impressed me across most standard interactions. For straightforward questions and content generation, it frequently matched or even outpaced ChatGPT, delivering snappy replies that kept conversations flowing naturally. This responsiveness made it particularly enjoyable for brainstorming sessions, where rapid ideation matters.

However, Grok 3’s speed advantage disappeared when activating its specialized modes. In particular, DeepSearch mode, while extremely useful for gathering current information, introduced noticeable delays compared to Gemini’s lightning-fast search capabilities. When researching breaking news about a tech conference, Gemini consistently delivered results several seconds faster thanks to its seamless Google integration.

The most dramatic speed difference emerged when using Grok’s Think mode for complex reasoning tasks. Grok took more time to process its response, significantly longer than ChatGPT’s turnaround for the same query. While this extra processing yielded more transparent reasoning, the wait became noticeable enough to disrupt my thought process.

For daily use, these speed differences matter most when you’re under time pressure. If you need rapid-fire responses for simple tasks, Grok generally delivers. But for anything requiring its advanced capabilities, be prepared for occasional waiting periods that can interrupt your workflow.

3. Integration and customization

Grok 3’s approach to integration reveals both forward-thinking features and notable gaps in the ecosystem.

For developers, Grok 3 offers robust API access that enabled me to experiment with integrating its capabilities into custom applications. The documentation proved surprisingly comprehensive, and the implementation process was straightforward compared to my previous experiences with other AI APIs.

However, Grok 3’s third-party integration options pale in comparison to its competitors. While ChatGPT’s extensive plugin ecosystem allows seamless connections to hundreds of tools and services, and Gemini’s deep Google Workspace integration provides natural productivity enhancements, Grok feels noticeably isolated. During my testing week, this limitation became increasingly apparent as I missed my usual seamless transitions between AI assistance and my productivity tools.

Customization options also revealed mixed results. Grok 3 allows basic personality adjustments, but lacks the granular control offered by ChatGPT’s settings and system message customizations. When I attempted to fine-tune Grok’s responses for a technical writing project, I found myself missing the precise calibration that ChatGPT offers through its advanced prompt engineering options.

4. Real-time data access

If you’ve ever tried getting fresh information from an AI, you know the struggle. Ask a chatbot about today’s stock market shifts, and half the time, it’ll shrug like, “I don’t have real-time data.” 

Grok 3? Different story.

Grok 3 is built for live data. Not just browsing the web; it actively pulls updates from X and even digs deeper with DeepSearch Mode, which doesn’t just skim headlines but pulls nuanced details from recent sources.

ChatGPT has web browsing, but it’s not as aggressive with real-time updates. It’s more of a well-organized research assistant than a breaking-news reporter. You’ll get useful context but not always the most up-to-date scoop.

Gemini leans on Google Search, which sounds promising, but in my experience, it wasn’t as fast or as focused on live updates as Grok 3. It’s powerful, but you’re still dealing with a search engine mindset rather than live data integration

5. Specialized modes

One thing I loved about Grok 3 is that it doesn’t just answer; it shifts gears based on the complexity of your question.

Grok 3 has three modes: 

• DeepSearch Mode digs into web and X posts, not just surface-level info. Great for research-heavy topics.
• For Think Mode, instead of spitting out a rushed answer, Grok thinks step by step, like a detective laying out clues.  
• Big Brain Mode taps into a massive GPU cluster (200,000 Nvidia GPUs) to crunch complex data, making it a powerhouse for technical fields like coding and math-heavy analysis.

ChatGPT comes with two modes primarily: Search and Reason. 

• Search Mode (Bing-powered browsing) works fine, but doesn’t feel as tightly integrated as Grok 3’s X-driven updates.
• In Reason Mode, Instead of explaining its reasoning out loud like Grok, ChatGPT works silently in the background. It solved the trolley problem in just 6 seconds, faster but less transparent.

Google Gemini doesn’t exactly have “modes” like Grok or ChatGPT, but it’s a beast at handling multiple formats (text, images, charts). If you throw in a messy spreadsheet, a handwritten note, and a question all at once, Gemini handles it better than the other two.

6. Use cases

No AI is perfect at everything. Here’s where each one truly excels:

Grok 3 dominates when

• You need real-time info (breaking news, stock market trends, latest social discussions).
• You’re doing deep technical research (math, coding, AI problem-solving).
• You want AI that explains its reasoning step-by-step instead of just giving you an answer.

Go for ChatGPT if:

• You need a creative assistant (writing blogs, ad copy, brainstorming ideas).
• You’re working with AI-generated art (DALL·E 3 integration makes ChatGPT the choice for images).
• You want fast, structured answers without too much thinking out loud.

Google Gemini is your best bet when: 

• You need AI that works seamlessly with Google Search, Drive, and Docs.
• You’re handling multiple content types (text, images, and spreadsheets ) in one query.
• You want an AI that’s great for research and summarizing academic content.

7. pricing 

Grok 3 pricing (as of March 11, 2025)

ChatGPT pricing

Google Gemini pricing

Grok 3 comparison with ChatGPT and Gemini

comparison across key features:

My hands-on testing experience

To truly see what Grok 3 was capable of, I put it through real-world tests, the kind of scenarios where I’d normally rely on ChatGPT or Gemini. 

How I tested it

1. Casual conversations and humor test

I threw sarcastic jokes, pop culture references, and absurd hypotheticals at Grok 3 to see if it could match ChatGPT’s wit or Gemini’s polished responses.

Result: Grok 3 nailed humor but sometimes leaned too heavily on snark.

2. Real-time information retrieval

I asked it to summarize breaking news and track trending topics on X.

Result: Impressively fast for X-related topics but sometimes struggled with broader web-based news.

3. Content generation (articles, summaries, and emails)

I tested Grok 3’s ability to write an article, summarize documents, and draft professional emails.

Result: Decent, but lacked the structure and refinement of ChatGPT; it’s better suited for casual writing than professional content.

4. Coding and developer support

I asked Grok 3 to debug code snippets and generate API documentation.

Result: Good, but not as detailed as ChatGPT. ChatGPT provided better explanations and cleaner code suggestions.

5. Image generation and editing

I requested it to generate images and edit existing ones.

Result: It worked, but with limitations. Grok 3 lacked the creative flexibility of DALL·E (ChatGPT) or Gemini’s AI-powered image tools. Editing is limited to images it creates. 

What I liked about Grok 3

1. Humorous and witty responses: If you want an AI with personality and sarcasm, Grok 3 delivers. It’s more fun and engaging compared to ChatGPT’s neutral tone and Gemini’s sometimes dry responses.
2. Fast performance: Grok 3 keeps up with ChatGPT and Gemini in terms of speed, delivering near-instant responses in most cases.
3. Smooth UI experience: The interface is clean and responsive, making it easy to navigate and use for quick queries.
4. API support for developers: While not as robust as OpenAI’s API, Grok 3 does offer integration options for those looking to build apps around it.

Areas for Improvement

1. Factual accuracy needs refinement: While Grok 3 pulls in real-time data, it sometimes misinterprets or misrepresents facts, requiring extra verification.
2. Limited integrations: Unlike ChatGPT’s plugin ecosystem or Gemini’s deep Google integration, Grok 3 is mostly confined to X—which limits its versatility.
3. Customization options could be better: Unlike ChatGPT’s fine-tuning capabilities, Grok 3 offers fewer ways to tweak responses to match your preferred style or depth.

How to get the most out of Grok 3

Grok 3 is powerful, but unlocking its full potential requires knowing how to work with it. 

Here’s how to make it smarter, faster, and more useful for your needs:

1. Use the right mode for the right task

Grok 3 comes with three distinct modes, and choosing the right one dramatically improves results. 

Think Mode is best for complex reasoning, brainstorming, and detailed problem-solving. If you need structured explanations, this is the mode to use.

Big Brain Mode is ideal for intense data processing, deep analysis, or research-heavy tasks. It’s great for coding, financial analysis, and technical reports.

DeepSearch Mode is great for tracking real-time trends, news, and social media discussions (especially on X). Perfect for staying updated on current events.

2. Fine-tune prompts for better results

Like any AI, Grok 3 performs better when given clear, detailed prompts.

For example, don’t just write “Summarize this article.” instead, write “Summarize this article in three bullet points, focusing on key takeaways for a business audience.”

The more specific you are, the better Grok 3 understands your intent.

3. Use real-time data for market insights

Unlike ChatGPT and Gemini, Grok 3 is deeply integrated with X, making it great for:

• Tracking trending topics (great for journalists and marketers). 
• Stock market and crypto updates (perfect for investors).
• Industry news in real time (useful for staying ahead in business).

3. Use it for content and creativity

Grok 3’s humorous and casual tone makes it perfect for content creation, but you need to guide it properly.

If you want a blog post, ask for a draft in a specific style. For example, “Write a tech article in a casual tone like a blog post on The Verge.” If you need engaging tweets, tell it to keep it under 280 characters and use humor.

5. Pair it with other AI tools

While Grok 3 is impressive, it has limitations. Pairing it with other AI tools fills the gaps. 

Use Gemini’s Google integration alongside Grok 3’s DeepSearch for deep research. For better image generation, use ChatGPT’s DALL·E 3 instead of Grok 3’s basic image output. ChatGPT also performs better with debugging and structured code explanations.

Who should use Grok 3?

Grok 3 isn’t for everyone, but it shines in specific scenarios. If you fall into any of these categories, you’ll likely get the most out of it:

1. Casual users who want a fun AI

Grok 3 has a witty and conversational tone, making it great for casual chats, brainstorming ideas, or just having fun. If you’re looking for an AI that feels more like a sarcastic friend than a robotic assistant, Grok 3 is a solid choice.

2. Developers integrating AI into their apps

With API access, Grok 3 can be integrated into apps, offering real-time insights, automated responses, or conversational AI features. If you’re a developer looking for an alternative to OpenAI’s API, Grok 3’s ecosystem could be worth exploring.

3. Content creators

If you need quick, engaging AI-generated content, Grok 3’s fast response time and witty tone make it a strong writing assistant. It’s especially useful for:

• Crafting Twitter/X threads.
• Writing snappy ad copy.
• Generating humorous takes on trending topics. 

Final verdict: Is Grok 3 the future of AI?

Grok 3 is undeniably a bold entry into the AI space, offering a unique blend of personality, speed, and real-time capabilities. Its witty responses, smooth UI, and solid performance make it a strong contender for users who value engaging AI interactions over purely functional ones.

That said, it’s not the ultimate AI for every user. If customization, deep integrations, and structured content are your priorities, ChatGPT is still the better choice. If you’re after highly accurate, real-time information, Gemini’s deep Google integration makes it the more reliable option.

So, is Grok 3 the future of AI? 

Not yet. 

It has a lot of promise, but it still needs to refine accuracy, integrations, and customization options to truly compete with OpenAI and Google. If you’re looking for an AI with attitude and real-time insights, though, Grok 3 is definitely worth a shot.

FAQs about Grok 3

How is Grok 3 different from ChatGPT and Gemini?

• Grok 3: Best for humor, casual use, and real-time insights from X and the web.
• ChatGPT: Best for structured content, deep customization, and creativity.
• Gemini: Best for real-time fact-checking and Google-integrated research.

Is Grok 3 free?

Yes, but it’s temporary and offers limited capabilities. Grok 3 is available through X Premium+, which costs $40 monthly. A separate SuperGrok plan cost $30 monthly.

Can Grok 3 be used for professional work?

It depends. While it can assist with content creation and research, it lacks the depth and accuracy needed for critical business or academic work. For professional AI tools, ChatGPT or Gemini might be better.

Does Grok 3 support plugins or third-party integrations?

Yes, Grok 3 supports third-party integrations, particularly through its API, which allows developers to connect it with external applications and platforms. But it offers no plugins. 

What’s Grok 3’s strongest feature?

Grok3’s real-time web search and witty personality make it stand out. It’s great for keeping up with trending topics and engaging conversations.

Can I fine-tune Grok 3’s responses?

Not really. Unlike ChatGPT’s customization settings, Grok 3 offers limited ways to adjust its tone, memory, or output.

Should I switch to Grok 3 from ChatGPT or Gemini?

If you enjoy a more conversational AI with real-time capabilities, yes. But if you need deep customization (ChatGPT) or fact-based accuracy (Gemini), Grok 3 may not be your best option.

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La última ronda en una creciente batalla legal entre las principales compañías de medios y los gigantes tecnológicos sobre el uso de contenido protegido por derechos de autor para entrenar modelos de inteligencia artificial produjo una victoria parcial para los editores. En una opinión recientemente emitida, el juez Sidney H. Stein, del Tribunal de Distrito de los Estados Unidos, para el Distrito Sur de Nueva York, permitió reclamos clave en la demanda centrada en la IA presentada por el New York Times, Daily News LP y el Centro de Informes de Investigación (colectivamente, los “demandantes”) avanzar en sus demandas contra Microsoft y Openai.

La opinión niega las mociones para desestimar los reclamos de los demandantes de infracción directa y contributiva de derechos de autor, así como la dilución de marcas registradas federales y estatales. Mientras que el tribunal recortó otras afirmaciones, incluida la apropiación indebida de “noticias calientes” y partes de la Ley de Derechos de Autor del Milenio Digital de los Demandantes (“DMCA”), la decisión asegura que el corazón de la demanda: el uso no autorizado del contenido periodístico para capacitar y impulsar modelos AI – permanezca sobre la tabla.

El fondo en breve: El New York Times presentó una demanda en diciembre de 2023, alegando que Operai y su socio y inversor clave Microsoft infringieron sus derechos de autor utilizando millones de sus artículos para capacitar a los sistemas de IA basados ​​en GPT sin permiso o compensación. Según la queja, los modelos de OpenAI, incluidos GPT-3, GPT-3.5 y GPT-4, regurgitan el contenido de los tiempos en respuesta a las indicaciones del usuario y eliminan la información de gestión de derechos de autor en el proceso. El Times se unió más tarde una variedad de editores regionales (Daily News, Chicago Tribune, San José Mercury News, entre otros) y el Centro sin fines de lucro para los informes de investigación, que también presentó una demanda contra Openi y Microsoft.

Los demandantes alegan que Openai y Microsoft no solo usaron sus trabajos durante la etapa de entrenamiento de IA, sino que también permitieron a los usuarios finales generar resultados infractores, que van desde reproducciones casi verbatianas hasta extractos alucinados atribuidos a la salida equivocada. En resumen: Operai y Microsoft crearon herramientas potentes de generación de ganancias utilizando un periodismo costoso creado por otros, sin pagar un centavo por ello. En este contexto, los demandantes buscan un alivio cautelar y daños monetarios en relación con sus reclamos de infracción directa y contribuyente de derechos de autor, violaciones de DMCA, dilución de marcas registradas y competencia injusta.

Una victoria parcial para los editores

En su opinión del 4 de abril, el juez Stein permitió que se realizaran varias de las reclamaciones más consecuentes libradas por los demandantes. En particular, rechazó el intento de Openai de esquivar las reclamaciones de infracción vinculadas a la conducta que ocurrieron más de tres años antes de que se presentaran las demandas, incluida la capacitación de GPT-2 y GPT-3. Operai había argumentado que esas afirmaciones estaban en tiempo bajo el estatuto de limitaciones de tres años de la Ley de Derechos de Autor de los derechos de autor. Pero el tribunal se puso del lado de los demandantes, descubriendo que no estaban en “aviso de investigación” de la supuesta infracción hasta que los productos de OpenAi obtuvieron atención generalizada.

“La regla de descubrimiento no impone a los titulares de derechos de autor el deber general de vigilar Internet”, enfatizó el tribunal, lo que respalda la idea de que los editores deberían haber sabido sobre las prácticas de capacitación de IA ya en 2019.

El Tribunal también se negó a desestimar los reclamos de infracción contributivos de Times y CO. Según el juez Stein, los demandantes habían alegado plausiblemente que Openai y Microsoft “sabían o tenían razones para saber” que sus modelos podrían usarse para reproducir contenido con derechos de autor sin autorización. El tribunal señaló ejemplos en las quejas que muestran que los sistemas con motor GPT devolvieron resultados casi idénticos a artículos con derechos de autor, a menudo con atribuciones engañosas. Y a pesar de los argumentos de que los modelos GPT son capaces de “usos sustanciales no infractores”, el tribunal determinó que tales defensas (inspiradas en la doctrina de Sony) eran prematuras en la etapa de movimiento a Dississ.

Resultados mixtos en DMCA, apropiación indebida

El tribunal era más escéptico sobre los reclamos de DMCA de los demandantes, particularmente los que presentan el New York Times. Si bien el juez descubrió que CIR y los demandantes del Daily News habían alegado plausiblemente que OpenAi eliminó la información de gestión de derechos de autor con conocimiento de que hacerlo facilitaría la infracción, desestimó el reclamo correspondiente en el caso del Times ‘. Microsoft, por su parte, escapó por completo de los reclamos de DMCA, por ahora.

La pérdida más decisiva se produjo en el frente de la competencia injusta. El tribunal desestimó los reclamos de apropiación indebidamente de apropiación de “noticias” de los demandantes con prejuicio, encontrando que la supuesta copy no cumplió con los requisitos limitados para dicho reclamo bajo la ley consuetudinario de Nueva York. También se lanzó: la teoría de “abreviatura” de CIR, un argumento de que los resúmenes y los resultados truncados de OpenAi constituían versiones ilegales de sus artículos. El tribunal sostuvo que estos resultados no fueron lo suficientemente similares a los trabajos originales para mantener un reclamo de derechos de autor solo sobre esa base.

Media v. AI: algunas conclusiones

El fallo es una validación temprana pero significativa de la teoría central de los medios: que capacitar y desplegar modelos de IA en periodismo con derechos de autor, sin consentimiento, podría constituir una violación de las largas leyes de derechos de autor y marcas registradas. También reafirma la aplicabilidad de las teorías de infracción contribuyentes a las herramientas generativas de IA, especialmente cuando las herramientas están capacitadas en contenido protegido y luego se usan para producir salidas infractoras. El tribunal estaba claro: la mera capacidad para uso legítimo no inmuniza a las empresas tecnológicas cuando sus herramientas se usan regularmente para reproducir obras con derechos de autor.

Al mismo tiempo, la negativa del tribunal a resucitar la apropiación indebida de “noticias calientes” subraya la dificultad de utilizar doctrinas obsoletas para la policía nuevas tecnologías. Y su enfoque selectivo de las afirmaciones de DMCA sugiere que probar la intención y el conocimiento en el contexto de la IA serán un alto obstáculo.

Lo más significativo es que el fallo del tribunal deja la puerta abierta para el descubrimiento, y potencialmente un juicio, sobre las grandes preguntas: ya sea la capacitación y el despliegue de herramientas de IA generativos de OpenAI y Microsoft violan las leyes de derechos de autor, y si deben una compensación a los medios de comunicación cuyos informes ayudaron a construir estos productos.

Vale la pena señalar que el Tribunal no alcanzó el tema del uso justo, una defensa clave en la que se espera que Operai y Microsoft confíen en el caso (y ha argumentado en otras demandas similares).

Los casos son New York Times Company v. Microsoft Corporation, et al., 1: 23-CV-11195 (SDNY); Daily News LP, et al. v. Microsoft Corporation, et al., 24-CV-3285; y Centro de Investigación Informes, Inc. v. Microsoft Corporation, et al., No. 24-CV-4872.