Tibo와 함께 살펴보는 Codex 개발 이야기 [동영상]

Codex는 OpenAI 내부 연구와 인프라 개발을 가속하던 모델/에이전트 실험에서 출발했으며, 연구 조직과 엔지니어링 조직이 모델과 하네스를 함께 설계하는 방식으로 발전함 에이전트 핵심부는 Rust로 구현해 정확성, 보안, 효율성을 추구하고 제품 인터페이스와 분리했으며, 하네스를 오픈소스로 공개하고 다른 회사의 모델도 사용할 수 있게 함 하네스(harness) 는 모델의 부족한 능력을 보완하고 안전성과 제어 가능성을 제공하지만, 모델이 개선되면 행동 지침과 보완 로직 일부를 줄이는 방향으로 개발함 OpenAI 내부에서는 코드 리뷰, 배포, 회귀 탐지를 폭넓게 자동화하고 있으며, 사람의 검토는 코드의 세부 구현보다 변경 의도와 시스템의 계약/불변 조건에 집중하는 방향으로 바뀌고 있음 Codex의 ChatGPT 통합은 로컬 에이전트를 대규모 관리형 클라우드 환경으로 옮기는 작업이었으며, 장기적으로는 같은 지능과 기능을 원하는 인터페이스에서 사용하는 통합 제품을 지향함 응용수학과 최적화에서 연구 도구 개발까지 Tibo Sottiaux는 브뤼셀에서 태어나 여덟 살 무렵 약 200명이 사는 마을로 이사한 뒤, 컴퓨터와 인터넷을 통해 관심사를 탐구하기 시작함 대학에서 응용수학을 공부하며 일찍 졸업했고, 재학 중 소규모 사업과 컨설팅을 운영하면서 은행 업무와 공급망 문제를 다룸 이후 벨기에에서 창업한 회사는 임상시험용 의약품 공급망 최적화에 집중함 생산량, 배송지, 재고 배분을 결정하고 낭비를 줄여 임상시험의 효율성을 높이는 문제를 풀었음 머신러닝보다 전통적인 최적화 기법, 몬테카를로 시뮬레이션, 확률적 다단계 최적화를 활용함 같은 접근을 철강 산업과 유럽 전력망에도 적용했으며, 회사는 인터뷰 시점에도 운영 중임 창업의 중심에는 이론 자체의 탐구를 넘어 정교한 수학으로 현실 문제를 개선한다는 목표가 있었음 Google에서 배운 제품 시장 적합성과 피드백의 중요성 2015년 Google 런던에 합류해 처음 맡은 일은 Maps가 아니라 모바일 웹사이트 속도 개선 프로젝트였음 광고 조직의 소규모 팀으로, 데스크톱에서 모바일로 이동하는 트래픽에 대응하고 광고 매출 감소를 상쇄하려 했음 약 2년간 기술적으로 흥미로운 문제를 풀었지만, 사용자가 수백 명에 그쳐 프로젝트가 취소됨 이 경험은 제품 시장 적합성(PMF), 적절한 사용자, 실제 피드백 루프가 없으면 기술적 성취만으로 프로젝트를 유지할 수 없다는 교훈으로 남음 프로젝트가 잘...