OpenAI: GPT-6 Astra가 Codex를 위한 기기를 설계했습니다. 프로토타입은 한 달도 안 되어 조립되었습니다.

OpenAI는 엔지니어들이 물리적 제품을 설계, 모델링 및 제조하는 데 있어 자사의 모델이 어떻게 도움을 주는지 공유했습니다. 여기에는 기계 공학, 전기 공학 및 전체 시스템 설계가 포함됩니다.

GPT-6 Astra를 다중 모드 작업 및 컴퓨터 관리에서 테스트하기 위해, OpenAI는 직접적인 인간 개입 없이 기기를 만들려고 시도했습니다. 모델은 기능 요구 사항을 공식화하고 Codex와의 음성 통신 장치를 개발했습니다: Work Louder, 게임 및 장난감과의 협업에서 영감을 받은 외관; 본체와 마운트; 본체 크기에 맞는 부품 및 인쇄 회로 기판의 선택; 인터페이스, 펌웨어 및 Codex와의 통합.

조립이 보여준 것

두 명의 직원이 Astra와 함께 주 업무와 병행하여 일주일도 채 되지 않아 장치를 개발했으며, 계약 제조업체는 한 달도 안 되어 프로토타입 배치를 출시했습니다. 생산 준비에는 여러 차례의 점검과 개선이 필요했습니다: Astra는 항상 생산 제약, 공차 및 조립에 필요한 세부 사항을 고려하지 않았습니다. OpenAI에 따르면 이러한 격차는 미래 모델이 배워야 할 것을 나타냅니다.

토큰과 벤치마크

하드웨어 및 인프라 팀은 CAD 모델, 도면, 시뮬레이션 및 설계 검증을 위해 Codex 및 ChatGPT를 사용합니다. 2월 이후, 모델 소비는 토큰 측면에서 23배 증가했으며, 10월까지 직원 1인당 Codex의 중간 일일 사용량은 2억 1천 2백만 토큰에 도달했습니다.

"Codex는 아이디어에서 완성된 부품으로 가는 경로를 급격히 가속화했습니다. 우리는 CAD에서 더 빠르게 반복하고, 3D 모델을 생산 준비가 된 2D 도면으로 변환하며, 훨씬 적은 수작업으로 시뮬레이션 및 유한 요소 계산을 설정합니다,"라고 OpenAI는 밝혔습니다.

BenchCAD 2.0 벤치마크에서, 새로운 내부 모델은 0.875점의 평균 점수를 기록했으며, 이는 GPT-6 Astra의 최고 수준의 추론에서 0.594점과 비교됩니다.

파트너: 레이싱 및 자동차 산업

Chip Ganassi Racing은 부품의 3D 스캔을 편집 가능한 CAD 모델 및 2D 도면으로 변환하는 것을 테스트하고 있습니다 – 원본 파일이 손실된 경우 유용합니다. "모델은 원시 스캔 데이터에서 솔리드 모델로 전환하는 데 유용하다는 것이 입증되었습니다. 저는 CAD에서 Codex와 직접 작업합니다. 제 의견은 모델에 의해 즉시 적용되며, 수동 편집은 직접 수행할 수 있으며, 프로세스는 더 빨라지고 덜 관여하게 되었습니다,"라고 Chip Ganassi Racing의 R&D 엔지니어인 Matthew Ortman이 말했습니다.

Mazda와 함께, OpenAI는 공기 흐름 및 구조적 행동의 시뮬레이션을 사용하여 새로운 자동차 디자인을 작업하고 있습니다. "'정말 이렇게 생겨야 하나요?'라는 질문을 디자이너들이 자주 합니다. Astra in Codex는 수십 가지 옵션을 탐색하고 계산하여 공기역학에 중요한 요소가 무엇인지, 디자이너들이 자유롭게 작업할 수 있는 부분이 어디인지를 이해하는 데 도움을 줍니다. 따라서 Astra와 OpenAI와의 협력의 가치는 작업 자동화 및 개발 주기 단축을 넘어섭니다: Mazda의 시그니처 디자인과 공기역학적 성능을 결합하는 데 도움을 줍니다,"라고 Mazda는 밝혔습니다.

OpenAI는 Mazda와의 작업 결과를 앞으로 몇 달 안에 공개할 것을 약속했습니다. 회사는 귀중한 사용 사례를 식별하고 미래 모델의 훈련에 영향을 미치는 데 도움을 줄 엔지니어 및 소프트웨어 개발자들 사이에서 파트너를 찾고 있습니다.