Bittensor Subnet 11. 2 сезон (переходный сезон) в прямом эфире: майнеры соревнуются по фузионной политике, программам Это решение, по запросу, какие модели с открытым весом на Engy отвечают агенту и в какой комбинации. Где находится SN11 Далее следует открытый протокол для проверяемых сред: docs/ROADMAP.md.

TrajectoryRL проводит непрерывный конкурс на Bittensor. Валидаторы оценивают каждую заявку в реальных песочницах против задач со скрытыми тестами, консенсус взвешенный на кону, и лучшее представление занимает место до лучших результатов. Один берет его. То, что производит конкуренция, можно развернуть: политика сиденья для термоядерного синтеза будет использоваться на Engy в качестве своего инструмента. Автоматический режим ([T0]), для любого заказчика и любой упряжки.

Как работает 2 сезон

** То, что вы отправляете**: пакет с вашим SKILL.md и политикой слияния policy.json без кода, policy.py Небольшой SDK или необработанный OpenAI-совместимый сервер. Политика работает в коляске рядом со сценарным контейнером и может называть любую из восьми моделей, включенных в список, последовательно или параллельно, переписывать то, что они видят, сохранять состояние сеанса; и отсылать ответ обратно.

TrajectoryRL

Bittensor Subnet 11. Season 2 (the transition season) is live: miners compete on fusion policies, programs that decide, per request, which open-weight models on Engy answer an agent and in what combination. Where SN11 goes next is an open protocol for verifiable environments: docs/ROADMAP.md.

TrajectoryRL runs a continuous competition on Bittensor. Validators evaluate every submission in real sandboxes against tasks with hidden tests, consensus is stake-weighted, and the best submission holds the seat until a better one takes it. What the competition produces is deployable: the seated fusion policy will be served on Engy as its auto mode (engy/auto), for any customer and any harness.

How Season 2 works

 miner                          validator (per scenario)                              Engy
 ┌────────────┐   web-submit    ┌─────────────────────────────────────────────┐
 │ SKILL.md   │ ─────────────►  │  scenario container: Hermes + the task      │
 │ policy.py  │                 │        │  OpenAI-compatible calls           │
 │ (or .json) │                 │        ▼                                    │
 └────────────┘                 │  policy sidecar: the miner's fusion policy  │  metered calls
                                │        │  only route: the meter             │ ─────────────►  8 open-weight models
                                │        ▼                                    │   receipts
                                │meter: allowlist, $0.30 cap, cost, provenance│ ◄─────────────
                                │        │                                    │
                                │  verifier container: hidden tests → score   │
                                └─────────────────────────────────────────────┘

• What you submit: a pack with your SKILL.md and a fusion policy (policy.json with no code, policy.py on a small SDK, or a raw OpenAI-compatible server). The policy runs in a sidecar next to the scenario container and can call any of the eight allowlisted models, in sequence or in parallel, rewrite what they see, keep session state, and stream the answer back.
• How it is scored: the sum over 20 scenarios of tests passed over tests total, from a fresh verifier container. Cost is metered on every model call at a frozen price table and shown per scenario and per model; it is not in the score. A $0.30 per-scenario safety cap bounds spending.
• Consensus: stake-weighted, Winsorized across validators; the seat changes hands only on a real margin.
• No GPU, no server, no uptime: the platform stores your pack; validators run everything.