OpenAIがGitを再構築、プッシュ遅延を5倍短縮し1日1ペタバイトを配信

この膨大な量のコードが実際に何をしているのか、誰か説明してくれませんか？彼らは明らかにモデルアーキテクチャ、トレーニングインフラ、サービングインフラ、そしてアプリのソースコードのバリエーションを持っています。

なぜこれらの量が指数関数的に増えているのでしょうか？そして、エンジニアたちは（モデルの品質以外で）製品があまり変わっていないように見えるとき、いったい何をしているのでしょうか？

この話題には特に興味がないのですが、これは素晴らしいブログ記事です。2行ごとにAIが出てくるわけでもなく、無駄なマーケティングや誇大広告もありません。ただエンジニアたちが自分の言葉で、数字やチャート、視覚化を交えながら詳細に語っているだけです。

ここにはベンチマークがどこにも見当たりません。例えば、1秒間に何回のプッシュを処理できるのか？同時にプッシュするユーザーは何人までか？などです。

免責事項：私は https://juju.bi でコードフォージを構築しています。

> プッシュを処理する際、Pandoは受信したpackfileをローカルリポジトリに展開することなく、blobストレージにストリーミングしながら検証します

これはクライアントを完全に信頼しているように見えるため、大きなリスクとして指摘されなかったのでしょうか？

特に2026年に見られたような、悪意のあるエージェントや封じ込め・監視の失敗が多発する中で？

どのようにしてこの検証が十分と見なされるのか、ぜひ聞きたいです。

LeanとTLA+の両方を使ったのは興味深いですね。もっとその話を聞きたかったです。どちらか一方を使うと思っていました。一般的に言えば、両方とも同じこと（仕様の証明）をしますが、方法は大きく異なります。

なぜ巨大な兆ドル企業なら、全く異なるVCSトポロジーを使わないのでしょうか？なぜ今も「分散型」gitの概念をすべての基盤にしているのでしょうか？

この規模では集中化こそがまさに望ましいものです。サーバーからのわずかな関与でも大きな違いを生むはずです。

ゲームスタジオがgitを使わないのには理由があります。それは単に大きなオブジェクトの問題だけではありません。

コミット数の増加グラフがパーセント表示なのは、Anthropicの率より少ないからでしょうか？コミット嫉妬の事例？

真面目な話、これらの投稿を読むのは楽しかったです。私はこのような規模で働くことは決してないでしょうが、異なるチームがこのような問題にどう取り組むかを読むのは好きですし、みんながより多く、より速くコミットするようになるにつれて、これらのアプローチのいくつかが通常の実践に浸透する（あるいは上に？）のかどうか気になります。