概要
https://www.seangoedecke.com/ai-research-with-codex/
詳細内容
## GPT-5-Codex is a better AI researcher than me
https://www.seangoedecke.com/ai-research-with-codex/
AIエージェントであるCodexを研究ツールとして活用することで、著者は自身の単独でのAIモデル開発を上回り、短時間で効果的なモデル構築手法を見出す実験に成功しました。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:5/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 84/100 | **Annex Potential**: 87/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[AIエージェント, コード生成AI, 機械学習モデル訓練, ハイパーパラメータ最適化, ディスティレーション]]
本記事は、OpenAIのCodex（GPT-5-Codex）をAI研究のアシスタントとして活用し、「5分間でラップトップ上で最強のAIモデルを訓練する」という課題に取り組んだ実験について報告しています。著者はこのアプローチを「vibe research（雰囲気研究）」と名付け、AIエージェントにアイデア出し、実験実行、結果評価を任せることで、自身単独での研究結果を大きく上回る成果を出しました。
実験では、n-gramモデル、Transformerモデル、シャローフュージョンなど様々な手法が試されましたが、最も成功したのは「n-gramからの蒸留（distillation）」でした。これは、まず短時間でn-gramモデルを訓練して基本的な文法を習得させ、その後Transformerモデルにコンテンツ学習を行わせるというユニークなアプローチです。これにより、5分という制限時間内で、より一貫性のあるストーリーを生成するモデルが開発されました。
Webアプリケーションエンジニアにとって重要なのは、CodexのようなAIエージェントが、複雑な技術的課題における反復的な研究サイクルをいかに加速させるか、という点です。従来の評価指標であるPerplexity（パープレキシティ）が必ずしも生成品質（特にストーリーの一貫性）に直結しないという教訓も得られ、評価の重要性が再認識されました。AIエージェントを用いた「vibe research」は、必ずしも深い理解がなくても迅速に実験を進め、実用的な成果を引き出す新たなワークフローを示唆しており、開発者がAIの力を借りて高度な課題に挑む可能性を広げます。