🔼 Автоисследование с Codex: ускорение ядра в 232 раза

Разработчик поделился на Hacker News экспериментом по автоматизации исследования кода ядра с помощью Codex. Используя ИИ как самостоятельного исследователя, ему удалось добиться ускорения работы ядра в 232 раза — яркий пример того, как агентные ИИ-инструменты меняют подход к низкоуровневой оптимизации.

Вместо ручного анализа исходников и профилирования Codex автономно изучал код, находил узкие места и предлагал оптимизации. Результат показывает, что современные модели уже способны не просто генерировать код по запросу, а вести полноценное исследование производительности и находить нетривиальные решения.

Для разработчиков это сигнал: связка «ИИ-агент + рантайм-анализ» становится практичным инструментом для работы с производительностью. Однако важно помнить, что такие результаты сильно зависят от конкретной задачи, качества окружения и итеративной проверки изменений.

#AI #Codex #Tech #Kernel #Development #Optimization