Vi är på väg att leverera @origin_trail DKG v9 testnet Här är varför tidpunkten är viktig ━━━ Karpathys Loop + DKG:s Förtroendelager ━━━ @karpathy har precis släppt autoresearch – autonoma agenter som kör ~100 ML-experiment över natten på en enda GPU. Du skriver program.md. Agenterna itererar oändligt. Det här är det renaste exemplet på agentloopen som är på väg att äta upp allt. Och den kopplas direkt till OriginTrails verifierbara kontextgrafer: 1. Fråga agentnätverket (DKG) om vad som har testats och vad som fungerat 2. Välj ett experiment baserat på kollektiva resultat 3. Träna 5 min, utvärdera 4. Publicera resultatet – mätvärden, koddiff, plattform – till den delade grafen 5. Upprepa Karpathy bevisade detta för ML-forskning. Upplåsningen är att tillämpa den överallt annars från robotik, tillverkning, vetenskaplig forskning, autonoma leveranskedjor... Koden är nästan irrelevant. Arkitekturen + tankesättet + OriginTrails oföränderliga förtroendelager är allt. Gits datamodell är fel för detta. Grenarna antar sammanslagning. Men agentforskning ger tusentals permanenta, parallella resultat som aldrig borde gå ihop. De bör ackumuleras som frågebar kunskap, inte koddiffar. Ett experimentresultat är inte en git-commit. Det är strukturerad data: val_bpb, vad som förändrades, den faktiska differensiffen, vilket grafikkort, vilken agent, vad det byggde på. Lagra det i en knowledge graph istället för en git-logg, och plötsligt kan agenter intelligent fråga forskarsamhället istället för att analysera PR:er. ━━━━━━━━━━...