We staan op het punt om de @origin_trail DKG v9 testnet te verzenden Hier is waarom de timing belangrijk is ━━━ Karpathy's Loop + DKG's Trust Layer ━━━ @karpathy heeft zojuist autoresearch uitgebracht - autonome agenten die ~100 ML-experimenten 's nachts op een enkele GPU uitvoeren. Je schrijft program.md. De agenten itereren eindeloos. Dit is het schoonste voorbeeld van de agentloop die alles gaat opslokken. En het sluit direct aan op de verifieerbare contextgrafieken van OriginTrail: 1. Vraag het agentennetwerk (DKG) wat is geprobeerd en wat werkte 2. Kies een experiment op basis van collectieve bevindingen 3. Train 5 min, evalueer 4. Publiceer het resultaat - metrics, code diff, platform - naar de gedeelde grafiek 5. Herhaal Karpathy heeft dit bewezen voor ML-onderzoek. De ontgrendeling is het overal toepassen, van robotica, productie, wetenschappelijk onderzoek, autonome toeleveringsketens... De code is bijna irrelevant. De architectuur + mindset + OriginTrail's onveranderlijke vertrouwenslaag is alles. Het datamodel van Git is verkeerd voor dit. Takken gaan ervan uit dat ze weer samengevoegd worden. Maar agentonderzoek produceert duizenden permanente, parallelle bevindingen die nooit samengevoegd zouden moeten worden. Ze zouden zich moeten ophopen als opvraagbare kennis, niet als code-diffs. Een experimentresultaat is geen git-commit. Het is gestructureerde data: val_bpb, wat is veranderd, de daadwerkelijke diff, welke GPU, welke agent, waar het op gebouwd is. Bewaar dat in een kennisgrafiek in plaats van in een git-log, en plotseling kunnen agenten intelligent de onderzoeksgemeenschap raadplegen in plaats van PR's te parseren. ━━━━━━━━━━...