The bound surface we paged through, and corrected. It learns from its mistakes.펼쳐 찾고, 틀리면 고쳐 적던 매체. 실수에서 배웁니다.
“So the same mistake is never written twice — the wrong page is re-inscribed.”“같은 실수를 두 번 적지 않도록 — 틀린 쪽은 다시 새깁니다.”
Codex is built on a fundamentally different design from Tablet and Scroll — not the same context-for-accuracy trade. It's made for one goal: never to repeat the same mistake. When it gets something wrong, it learns so it won't miss that way again. Unlike Tablet and Scroll, which never run a model over your stored memories, Codex reasons with a Wontopos-operated model, on its own isolated, per-tenant storage kept separate from the shared memory. Its learning lives as per-tenant state — never as trained model weights — and it never trains on your data. There are no measured results to publish yet — when there are, we'll release them in full, the same way we did for Tablet.Codex는 Tablet·Scroll과 근본적으로 다른 설계입니다 — 컨텍스트와 정확도를 맞바꾸는 방식이 아니에요. 오직 하나의 목표를 위해 만듭니다: 같은 실수를 두 번 하지 않는 것. 틀린 문제는 학습해 다시는 같은 식으로 놓치지 않습니다. 저장된 기억 위에서 모델을 돌리지 않는 Tablet·Scroll과 달리, Codex는 Wontopos가 운영하는 모델로 추론하며, 공유 메모리와 분리된 격리된 테넌트별 저장소에서 동작합니다. 그 학습은 테넌트별 상태로만 남고 모델 가중치로 학습되지 않으며, 당신 데이터로는 절대 학습하지 않습니다. 공개할 측정 결과는 아직 없으며, 결과가 나오면 Tablet과 똑같이 전부 공개합니다.