Мы собираемся запустить тестовую сеть DKG v9 от @origin_trail Вот почему это важно ━━━ Цикл Карпаты + Уровень доверия DKG ━━━ @karpathy только что выпустил autoresearch - автономные агенты, проводящие ~100 экспериментов по машинному обучению за ночь на одном GPU. Вы пишете program.md. Агенты итеративно работают бесконечно. Это самый чистый пример цикла агента, который собирается поглотить всё. И он напрямую соотносится с проверяемыми контекстными графами OriginTrail: 1. Запросите сеть агентов (DKG) о том, что было опробовано и что сработало 2. Выберите эксперимент на основе коллективных выводов 3. Обучение 5 минут, оценка 4. Опубликуйте результат - метрики, изменения в коде, платформа - в общий граф 5. Повторите Карпата доказал это для исследований в области машинного обучения. Ключ в том, чтобы применить это везде, от робототехники, производства, научных исследований, автономных цепочек поставок... Код почти не имеет значения. Архитектура + мышление + неизменяемый уровень доверия OriginTrail - это всё. Модель данных Git неверна для этого. Ветви предполагают слияние. Но исследования агентов производят тысячи постоянных, параллельных находок, которые никогда не должны сливаться. Они должны накапливаться как запрашиваемые знания, а не изменения в коде. Результат эксперимента - это не коммит git. Это структурированные данные: val_bpb, что изменилось, фактическое различие, какой GPU, какой агент, на чем это было построено. Храните это в графе знаний вместо журнала git, и вдруг агенты могут интеллектуально запрашивать исследовательское сообщество вместо разбора PR. ━━━━━━━━━━...