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This looks like a $20K Porsche commercial. Workflow: 1. Upload the storyboard to Seedance 2.0 2. Paste the prompt below 3. Generate the video Full prompt 👇 Reference image is locked. Keep the exact yellow Maisto Porsche 911 GT2 RS proportions, body kit, headlights, rear wing, wheels, paint color and all design details consistent throughout the entire sequence. Ultra photorealistic miniature die-cast car with realistic materials and reflections. Premium automotive commercial, Hollywood cinematography, HDR, volumetric lighting, ray tracing, motion blur, speed ramp, hyperlapse, macro cinematography, seamless match cuts, whip pans, crash zooms, orbit camera, FPV chase camera, drone shots, extremely dynamic editing, 8K. 00:00-00:01 — The yellow Maisto Porsche 911 GT2 RS suddenly falls vertically from the sky into the center of a modern city street. Low-angle camera looking upward. Speed ramp during the fall. The car lands perfectly on all four wheels. Massive impact. Asphalt explodes and cracks outward. Dust, debris and small stones fly everywhere. Camera shakes violently. 00:01-00:02 — Extreme close-up. Engine instantly comes alive. Exhaust explodes with flames. Dashboard lights illuminate. Tachometer needle violently jumps to redline. Ultra macro mechanical details. Fast crash zooms between ignition button, tachometer, exhaust flames and engine vibration. 00:02-00:03 — Camera rapidly pulls backward while orbiting the car 180°. Tires begin spinning. Smoke fills the street. Sparks under tires. Suspension compresses. Engine revs aggressively. 00:03-00:04 — Instant launch. Full acceleration. FPV camera flies inches above the asphalt directly in front of the car. Heavy motion blur. Speed ramp transition. 00:04-00:05 — Ultra low side tracking shot. Wheels spinning at extreme speed. Brake discs glowing. Sparks from asphalt. Macro suspension movement. 00:05-00:06 — Front bumper close-up. Camera only centimeters above the road. Air rushes around splitter. Strong motion blur. Dynamic reflections. 00:06-00:07 — Drone chase. High-speed highway. Camera dives from above directly behind the vehicle. Hyperlapse feeling. 00:07-00:08 — Desert transition through seamless speed ramp. High-speed drift across sand dunes. Massive dust tornado behind the car. Camera circles 360° while drifting. 00:08-00:09 — Ultra macro wheel shot. Sand exploding from rotating tires. Flying rocks. Suspension travel. Slow-motion micro moment followed by instant acceleration. 00:09-00:10 — Snow transition through motion blur. High-speed mountain road. Snow explodes from tires. Controlled drift through icy corner. FPV chase. 00:10-00:11 — Front three-quarter tracking shot. Camera rotates around the moving car while maintaining identical speed. Snow particles hitting the lens. Dramatic lighting. 00:11-00:12 — Tunnel sequence. Speed ramp. Rapid whip pans between headlights, rear wing, spinning wheels, exhaust flames and side mirrors. Neon reflections. 00:12-00:13 — Extreme macro montage. Carbon fiber texture. Headlight LEDs. Porsche badge. Rear diffuser. Exhaust flames. Brake calipers. Rotating wheel center lock. Every shot lasts only a fraction of a second with seamless match cuts. 00:13-00:14 — Mountain highway at sunset. Drone flies underneath the car during a jump, then instantly moves above it. Cinematic FPV dive. Massive sense of speed. 00:14-00:15 — Final hero shot. Camera pulls far away while orbiting 360°. The yellow Maisto Porsche 911 GT2 RS accelerates toward the horizon at maximum speed. Long cinematic road, glowing sunset, heat haze, dramatic reflections, realistic tire smoke, premium automotive commercial ending, fade to black. Seedance 2.0 - #Seedance2#

Climatiser toute la France au niveau d’un pays comme le Japon arrivera de toute façon au cours des quinze prochaines années. Quand il y aura trente jours de canicule par an, des écoles fermées, des morts qui s’accumulent dans les hôpitaux et les EHPAD, la résistance ne sera plus tenable. Cela coûtera environ 150 milliards d’euros d’investissement, dont une cinquantaine pour les fabricants de matériel. Un marché colossal donc. La France ne compte qu’un seul fabricant national de clim, Atlantic, et qui ne maîtrise pas les composants les plus technologiques, le compresseur inverter et l’électronique de puissance qui le pilote. D’où son partenariat de longue date avec le japonais Fujitsu. Le groupe pèse tout de même 2,8 milliards d’euros de chiffre d’affaires et emploie environ 6 000 personnes en France, réparties sur treize usines. Manque de chance, vu le calendrier : Atlantic est en train de se faire racheter, par un ensemble nippo-américain, Paloma et Fujitsu côté japonais, Rheem côté américain. Le dossier est sur le bureau de Bercy, soumis au contrôle des investissements étrangers, et doit être tranché dans les prochains mois. Pour quiconque a la tête sur les épaules, la solution est évidente : il faut conditionner l’autorisation du rachat à l’implantation en France d’une unité de R&D et de fabrication des composants critiques, compresseur inverter et électronique de puissance, opérée et dotée en personnel français formé par Fujitsu. Le bâton, c’est le feu vert de Bercy et la carotte, l’accès à un marché de plusieurs dizaines de milliards. Si nous validons le rachat sans négocier avant, nous perdons une occasion unique. L’enjeu est de transférer le savoir-faire dans des têtes françaises. Quand des centaines d’ingénieurs et de techniciens sauront concevoir et industrialiser ces composants, la compétence pourra se diffuser dans tout l’écosystème. Ce n’est rien de plus que la bonne vieille technique utilisée par la Corée et la Chine pour remonter la filière. Mais contrairement à la Chine, nous n’avons plus du tout le réflexe de nous demander comment nous ancrons tous les savoir-faire critiques sur notre territoire. Comment nous faisons en sorte que les dizaines de milliards que nous allons dépenser pour empêcher des petits vieux de mourir et des enfants de suffoquer en classe profitent à la reconstitution de notre tissu industriel et de notre prospérité. Il est temps d’être beaucoup plus agressif dans notre politique industrielle et de mieux anticiper. Il nous reste quelques mois.

ライブ配信に参加させていただきます^_^ 3/30 (月) Music Diffuser vol.1 Presented by Yoko Mukae 19:45~無料配信 20:00~本配信 ¥2,500出演：向江陽子/伊東愛/原田智亜美/NANOI チケットご購入の方はリアルタイム観覧ができ2週間以内であれば何度でも見られるそうです😊

大ちゃんハピバイエイッ😉🎉🎉🎉🎉🎉🎉🎉🎉🎉🎉🎉🎊🎊🎊🎊🎊🎊#happy# #birthday# #daichan# #access# #strawberry# #cake# #parade# #candle# #aroma# #diffuser# #ナカナカ# #ノ#

TOKYO TRAVEL VLOG🗼 Image: GPT Image 2 Video: Seedance 2.0（DomoAI） ======================= Prompt: TOKYO TRAVEL VLOG — 15 SEC MUSIC CUT Subject: Same girl as the reference images. Young Korean idol-like woman in her early 20s. Long straight black hair with soft natural volume, fair porcelain skin, large bright expressive eyes, delicate V-line face, small nose, natural glossy lips, fresh minimal makeup, effortlessly cute and approachable expression. Casual Japanese streetwear (white hoodie / dark oversized hoodie / oversized jacket). 26mm phone lens, deep focus, realistic skin texture, mild HDR, neutral iPhone color science, unedited candid, no cinematic grading, no studio lighting, no light trails, no motion blur effects. (0:00–0:01) — walking shot, Tokyo Tower reveal Selfie, low angle. Tower behind her, sky overexposed. Natural smile. Neutral daylight, deep focus. Dialogue: "드디어 도쿄에 왔어요...!" Transition: Hard cut / beat drop (0:01–0:02) — Shibuya Crossing Mid-stride into crowd. Turns head toward camera. Neon signs sharp behind her. Real night exposure. Transition: Fast cut on beat (0:02–0:03) — Convenience Store Holds onigiri up to camera, eyebrows raised. Harsh fluorescent interior. Cool white light, realistic skin. Transition: Snap cut on beat (0:03–0:04) — Yoyogi Park Seated, looking away. Dappled light, lens smudge visible. Music drops one beat — wind, birds — snaps back. Transition: Cut on natural movement (0:04–0:06) — Takoyaki Reaction Bites, eyes wide, pulls back laughing. Warm practical lantern light. Realistic skin in amber. Dialogue: "뜨거워! 진짜 맛있어!" Transition: Cut on laugh end (0:06–0:07) — Vending Machine Night Stands before glowing vending machine. Mixed LED light on face. Slight smirk. No glow fx. Transition: Single beat cut (0:07–0:08) — Train Window Face reflected in window. City blurred naturally outside. She looks out, not at camera. Transition: Snap cut (0:08–0:09) — Torii Gate Low angle. Walks toward and through shrine gate. Gate fills top of frame. Natural daylight. Transition: Snap cut (0:09–0:11) — Digital Light Exhibit ★ SIGNATURE Looks up slowly. Blue, violet, gold projection on face. Rack focus — face sharp, lights diffused. Just projection on skin, no bloom. Speed: ~60% slow motion Transition: Soft cut mid-upward motion (0:11–0:12) — Gundam Reveal Face → camera tilts up → full statue in frame. Small impressed smile. Wide angle, natural daylight. Transition: Sharp cut after smile (0:12–0:13) — Lantern Alley Follow from behind. Lanterns warm, shadows dark. Natural low light. She glances back once. Transition: Cut on forward movement (0:13–0:14) — Rooftop Skyline Close selfie → arm extends → skyline revealed. Wind moves hair. Natural night phone exposure. Dialogue: "이런 야경은 처음 보는 것 같아요." Transition: Hard cut on last word (0:14–0:15) — Nara Deer Park, She crouches, holds out a deer cracker. Deer bows toward her — she bursts out laughing. Another nudges her from behind, she nearly topples. Handheld, slightly off-balance. All real. Dialogue: "잠깐! 진짜 절했어!" Transition: Fade to black @DomoAI_ #DomoAI#

Quiet luxury, AI edition. {"meta":{"aspect_ratio":"2:3","orientation":"portrait","style":"photoreal cinematic soft natural window light"},"characters":[{"id":"char_01","identity":"young East Asian woman early 20s delicate features straight bangs","face_expression":"gentle sideward gaze soft slightly parted lips subtle contemplative half-smile lashes catching diffused light","hair":"shoulder-length dark brown hair straight bangs soft natural volume framing face neck","pose_action":"standing three-quarter view body arched accentuating slim waist full bust elegant S-curve right hand delicately lifting camisole strap between fingers left arm relaxed side fingers grazing thigh","clothing":"sage green gingham checkered camisole white lace trim thin straps cropped above navel twisted fabric draping full rounded bust curves slim waist exposed midriff cream floral lace panties pink blossom embroidery white side straps small front bow","skin_lighting":"porcelain-smooth fair skin natural dewy glow soft diffused daylight modeling full bust curves beneath gingham highlighting elegant cinched waist smooth abdomen faint sheen collarbones shoulders","aura":"soft intimate sensuality delicate feminine poise quiet allure domestic tranquility"}],"scene":{"foreground":"close details of gingham texture lace trim on torso and strap","midground":"woman standing figure thighs to head three-quarter pose","background":"large wooden window frame blurred lush green foliage outside soft focus warm orange velvet chair","lighting":"soft diffused natural daylight from side back window gentle key light volumetric glow warm ambient tones","atmosphere":"serene peaceful intimate indoor domestic setting natural warmth tranquility"},"cinematics":{"composition":"vertical portrait rule of thirds subject right of center flowing vertical S-curve emphasis","camera":"85mm f/1.8 slight low eye-level angle medium close-up shallow depth creamy bokeh","color_grading":"warm natural filmic tones soft sage green cream palette gentle highlight roll-off subtle contrast Kodak Portra emulation","narrative_tension":"quiet intimate moment adjusting clothing soft sensual self-awareness calm light"},"negative_prompt":"bad anatomy distorted face extra fingers blurry low quality watermark text overlay cropped out of frame deformed hands cross-eyed duplicate poorly drawn face plastic skin harsh shadows overexposed highlights flat lighting deformed proportions unnatural waist"} #AIArtwork# #AIgirl#

参照画像のキャラクターをベースデザインとして使用して、 「RPG世界の冒険者が、ダンジョン探索やフィールド戦闘をTikTok LIVE風に配信している瞬間」を描く。 キャラクターのアニメイラストとしての空気感を正確に維持する。 キャラクターの顔、髪型、髪色、瞳、耳、シルエット、頭身、表情の印象を維持すること。 キャラクターのアイデンティティを絶対に崩さない。 実写人間化しない。 キャラクター部分はアニメイラスト表現を維持する。 参照画像に武器やファンタジー衣装が存在しない場合でも問題ない。 その場合は、キャラクターの見た目・雰囲気・性格・体型・表情・印象に合わせて、 RPG世界に自然に馴染む職業、衣装、装備、武器を新たにデザインすること。 職業と装備は固定しない。 キャラクターごとに最も似合うRPG職を自然に判断すること。 例： ・勇者 / 戦士 → 剣、盾、軽鎧、マント ・騎士 / 女騎士 → 長剣、槍、大盾、金属鎧 ・魔法使い / 大賢者 → 杖、魔導書、ローブ、魔石アクセサリー ・僧侶 / 神官 → メイス、法杖、聖印、回復系装備 ・盗賊 / アサシン → 短剣、投擲武器、軽装、防具ベルト ・弓使い / ハンター → 弓、矢筒、軽装ブーツ、フードやマント ・モンク / 格闘家 → ナックル、布装備、腕当て ・吟遊詩人 / サポーター → 楽器、軽装、装飾アクセサリー ・ネクロマンサー / 闇魔導士 → 呪杖、黒系ローブ、呪術装飾 など。 どの職業でも、キャラクター自身の魅力や元の印象が損なわれないことを優先する。 衣装は、参照画像のキャラクターに似合うRPG風アレンジにする。 元の服装が現代風でも、学生服でも、私服でも、ドレスでも、水着でも、 RPG世界の冒険者として自然に見えるように再構成すること。 ただし、元キャラの個性やカラーイメージ、シルエット上の特徴はできるだけ活かすこと。 舞台は、クラシックJRPG風のファンタジー世界。 現実世界とは融合させない。 秋葉原やメイド喫茶などの現代的な現実空間は出さない。 背景は、RPG冒険に合う場所にする。 例： ・王国近くの草原と古い石畳の街道 ・遠くに見える城や城下町 ・古代遺跡 ・松明に照らされたダンジョン ・魔物が出そうな森 ・宝箱のある地下迷宮 ・ボス部屋の入口 ・冒険者ギルド前の広場 キャラクターは、RPG風の冒険者として自然に行動している。 職業に応じた武器や装備を使って、 戦闘、探索、移動、待機、配信中のやり取りなどを自然に行っている。 キャラクターの行動例： ・剣士なら剣と盾を構えて戦っている ・魔法使いなら杖や魔法陣を使って戦っている ・弓使いなら遠距離から狙いを定めている ・盗賊なら素早く移動しながら回避・奇襲している ・僧侶なら回復や支援を行っている ・ダンジョンで宝箱を見つけている ・魔物を倒した直後に少し気怠そうに立っている ・ボス戦前に視聴者コメントを見ている ・回復薬を飲みながら配信している ・クエスト中なのに淡々と視聴者対応している ・戦闘中でも表情は眠そうで塩対応 など、「RPG世界で普通に冒険している」自然な動作を行っている。 重要： キャラクター本人は、自分が配信されていることを特に気にしていない。 冒険者として普通に活動しているだけ。 周囲の世界も、ライブ配信が存在することを自然に受け入れている。 重要： この画面は「ゲームを操作しているプレイヤー視点」ではなく、 「視聴者が縦型ライブ配信を見ている画面」であることを明確にする。 したがって、画面最下部のUIはゲームの操作ボタンではなく、 ライブ配信アプリとしての視聴者向けUIレイアウトにすること。 最下部には、 ・コメント入力欄 ・ギフト送信ボタン ・視聴者向けの簡易アクションボタン ・配信視聴用のUI などを配置する。 逆に、以下のような“ゲーム操作UI”を画面最下部に置かないこと： ・スキルボタン ・十字キー ・攻撃ボタン ・ジャンプボタン ・アイテムショートカット ・プレイヤー操作用のホットバー ・アクションゲーム風の操作パネル など。 画面全体はあくまで 「TikTok LIVE / Instagram Live / YouTube Live風の、視聴者が見ている配信画面」 として成立していることを優先する。 RPGらしい情報表示は、画面上部・側面・一部の情報パネルとして表示してよい。 例： ・LIVE表示 ・同接数 ・いいね ・ギフト通知 ・コメント欄 ・パーティHP風ゲージ ・クエスト進行度 ・討伐数 ・スキル発動通知 ・宝箱ドロップ通知 ・ギルドランキング ・冒険者ランク など。 ただし、それらは「配信画面上に重なって見えている情報表示」であり、 プレイヤーが直接操作するためのゲームUIにはしないこと。 画面右側の縦並びUIも、 ・いいね ・コメント数 ・共有 ・保存 ・フォロー などのライブ配信アプリ的な構成にする。 コメント欄には、視聴者として様々な勢力の冒険者、魔物、NPC、ボス、ギルド職員、王国兵、スライム、ドラゴン、魔王軍幹部などが混ざっている。 コメント内容はAI側が自然に生成すること。 ただし雰囲気としては以下のような方向性にする。 例： 「その顔で勇者やってるの草」 「半目でボス戦入るな」 「塩対応冒険者たすかる」 「魔王軍だけど普通に応援してる」 「スライムです、逃げていいですか？」 「その武器めっちゃ似合ってる」 「宝箱あける前に罠確認して」 「今日もやる気なさそうで安心した」 「ボスも配信見てるぞ」 「ギルド案件ですか？」 ギフト通知もRPG風にする。 例： ・王国騎士さんが回復薬を送りました ・スライムさんが小さなメダルを送りました ・魔王軍幹部さんが黒い薔薇を送りました ・村長さんが薬草を送りました ・ドラゴンさんが金貨袋を送りました 画面は縦型スマートフォン配信のスクリーンショット風。 ただし現実のスマホ撮影ではなく、 「ファンタジー世界にもなぜかライブ配信文化がある」ような表現にする。 カメラ視点は、配信中の冒険者を追いかける視点。 手持ち配信のような少し不安定な構図でもよい。 一人称視点、仲間冒険者視点、ギルド配信カメラ視点のどれでも自然に見える構図にする。 画面手前には、RPG世界らしい要素を自然に入れる。 例： ・その職業に合った武器の一部 ・盾の端 ・回復薬 ・古い地図 ・宝箱 ・魔石 ・薬草 ・ギルドカード ・倒された小型モンスター ・松明 ・石畳 など。 キャラクターは画面の主役。 RPG戦闘・冒険・探索の瞬間として分かりやすくする。 現実世界との融合はしない。 実写背景にしない。 全体はアニメイラストとして統一する。 ただし「SNSに投稿されたRPG世界のライブ配信切り抜き」のような、 偶然感、ライブ感、コメント欄の騒がしさを重視する。 映画ポスター風にしない。 過剰なシネマティック演出禁止。 綺麗すぎる構図禁止。 AI特有のglossy renderingを避ける。 情報量を盛りすぎない。 画面全体は、 「RPGの戦闘画面」 「冒険者の配信画面」 「TikTok LIVEの切り抜き」 が混ざったような雰囲気にする。 キャラクターだけが過剰にキメ顔をしているのではなく、 冒険中なのに表情がいつも通り眠そう・気怠そう・塩対応で、 それをコメント欄が面白がっている空気感を重視する。 画像品質： Clean anime illustration finish, smooth cel shading, soft clean shading, smooth gradients, clean color surfaces, low texture density, refined but not overly detailed material response, controlled exposure, soft diffused lighting, no visible grain, no speckled texture, no pointillism, no stippling, no dithering, no halftone dots, no noisy particles, no glitter dust, no gritty film grain, no rough paper texture, no canvas grain, no over-sharpened details. 滑らかなアニメ調で滑らかな塗り、 柔らかい陰影と滑らかな諧調で、 色味はグラデーションで表現、 ざらつきなし、 点描なし、 過度なシャープ化は避ける。

新商品多数入荷しました🍶✨ 『花風ぐるりこ よなよなエール』 『寒菊 SILVER LINING -DIFFUSED- 純米大吟醸酒 総の舞29生』 『二兎 純米吟醸 雄町55 生 ”異”』 オンラインストア🌟 ▶️

皆様午前お疲れ様でした！ 今回は 「フラットカラーで作るシンプル＆安全寄りイラストのベースプロンプト」 をご紹介👍 Xの表示制御対策として、 肌の質感をリアル・テカテカ系ではなく 👉 あえてフラット寄りにするのも有効なテクニックの1つです。 LoRA等は使用せず、 モデルのみで再現できる構成にしているので そのままベースとしても使いやすいと思います✨ プロンプトはこちら👇 masterpiece, best quality, highres, anime illustration, simple shading, balanced composition, 1girl, solo, upper body, from waist up, medium shot, waist visible, looking at viewer, natural pose, relaxed expression, school uniform, japanese school uniform, blazer, pleated skirt, muted colors, aesthetic color scheme, flat color, cel shading, minimal shading, soft shadows, low contrast shading, matte skin, smooth skin, no glossy skin, no specular highlights, no reflections, clean lineart, thin lines, uniform lines, simple lighting, soft lighting, diffuse lighting, even lighting, flat lighting, no dramatic lighting, simple background, plain background, solid color background, ⚠️危険度が上がりやすい「肌系の主なプロンプト集」 （リアル・テカテカ寄りになる要素） glossy skin, wet skin, shiny skin, oily skin, oil skin, specular highlights, skin highlights, reflective skin, moist skin, hyper realistic skin, detailed skin texture, 👉 特徴 ・光の反射が強くなる ・質感がリアル寄りになる ・濡れ感・油感が出やすい 👉 X対策的には フラット方向と真逆の要素なので注意 👤影を最小限／消す系の主なプロンプト集 minimal shading, very limited shading, almost no shadows, shadowless, soft shadows, faint shadows, even lighting, flat lighting, low contrast shading, diffuse lighting, 👉 重要ポイント ・even lighting（均一光） ・flat lighting（平坦光） 👉 この2つで一気に安定します 🚫一緒に入れると崩れる要素（影復活系） cinematic lighting, dramatic lighting, high contrast, rim light, backlighting, strong shadows, harsh shadows, 🎯バランス型（完全に消さない場合） subtle shadows, minimal form shadow, slight shadow under chin, slight shadow under bangs, 👉 影を1〜2箇所だけ残す → のっぺり回避しつつ安全寄り ※フラットカラーで重要なのは 👉 「影を描く」ではなく「影を制御する」こと ・影の数を減らす ・光を均一にする ・質感（反射）を抑える この3つを意識するだけで 安定したフラット表現になります👍 ------ また一段と表示制限がキツくなりましたが 皆さんもめげずに各自工夫を💪 ※アプデ後は画像とキャプションの整合性も重要と言われているので、 例の三文字を使っている方は一応は意識しておくと良いかもです🤔 また、解釈精度が上がった影響で 漫画のように吹き出しや文字を入れた表現も 今後さらに増えていくかもしれませんね✨

Three days ago I left autoresearch tuning nanochat for ~2 days on depth=12 model. It found ~20 changes that improved the validation loss. I tested these changes yesterday and all of them were additive and transferred to larger (depth=24) models. Stacking up all of these changes, today I measured that the leaderboard's "Time to GPT-2" drops from 2.02 hours to 1.80 hours (~11% improvement), this will be the new leaderboard entry. So yes, these are real improvements and they make an actual difference. I am mildly surprised that my very first naive attempt already worked this well on top of what I thought was already a fairly manually well-tuned project. This is a first for me because I am very used to doing the iterative optimization of neural network training manually. You come up with ideas, you implement them, you check if they work (better validation loss), you come up with new ideas based on that, you read some papers for inspiration, etc etc. This is the bread and butter of what I do daily for 2 decades. Seeing the agent do this entire workflow end-to-end and all by itself as it worked through approx. 700 changes autonomously is wild. It really looked at the sequence of results of experiments and used that to plan the next ones. It's not novel, ground-breaking "research" (yet), but all the adjustments are "real", I didn't find them manually previously, and they stack up and actually improved nanochat. Among the bigger things e.g.: - It noticed an oversight that my parameterless QKnorm didn't have a scaler multiplier attached, so my attention was too diffuse. The agent found multipliers to sharpen it, pointing to future work. - It found that the Value Embeddings really like regularization and I wasn't applying any (oops). - It found that my banded attention was too conservative (i forgot to tune it). - It found that AdamW betas were all messed up. - It tuned the weight decay schedule. - It tuned the network initialization. This is on top of all the tuning I've already done over a good amount of time. The exact commit is here, from this "round 1" of autoresearch. I am going to kick off "round 2", and in parallel I am looking at how multiple agents can collaborate to unlock parallelism. All LLM frontier labs will do this. It's the final boss battle. It's a lot more complex at scale of course - you don't just have a single train. py file to tune. But doing it is "just engineering" and it's going to work. You spin up a swarm of agents, you have them collaborate to tune smaller models, you promote the most promising ideas to increasingly larger scales, and humans (optionally) contribute on the edges. And more generally, *any* metric you care about that is reasonably efficient to evaluate (or that has more efficient proxy metrics such as training a smaller network) can be autoresearched by an agent swarm. It's worth thinking about whether your problem falls into this bucket too.