VALO Research
Governance before consequence — the proof layer for AI execution. Forskning, analyser og byggordrer for authority, admissibility, evidence og receipts før handling.
Alle 6 fasar fullført: grunnmur, perception (camera+CSI), RAG-copilot, autonom L2 A/B, world model + twin + sim2real, rekursiv læring + multi-agent. Verifiserte resultat per fase.
Markedsanalyse og arkitektur for agentisk drivhus-POC: energistyring, autonomi-nivåer L0–L4, RAG-chat, policy-gates.
Challenger-modellstrategi for VALO/Hermes/Codex: DeepSeek V4 Flash 0731 som hosted challenger, Gemma 4 31B som lokal fallback.
Utviklingsagenter må ikke optimere for grønne tester. Missing evidence, capability eller authority er et gyldig utfall — aldri konstruer plausible løsninger.
Versjonert regelverksprofil, sporbare datapunkter, dobbel vesentlighet, rapportfrys, revisorpakke og 16 E2E-scenarioer på tvers av VALO-repoene.
AI-ready assets løser hva agenten kan vite. Execution governance løser hva den kan gjøre. Kvalifisert menneskelig dømmekraft er den knappe ressursen.
Når evidens er utilstrekkelig til å avgjøre mellom konkurrerende hypoteser — konsekvenser for agent-evaluering og autorisasjon.
Oppdatert grunnlag for AI-regulering: risikoklasser, eksekverings- og autorisasjonskonsekvenser for VALO/REHT.
Informasjonsbevarende reduksjon mot Tofoo — representasjonell stabilisering og operasjonelle fikspunkter.
Evaluering av gigatoken-tokenisering for høyytelses AI-arbeidsflyter.
Kartlegging av selvforbedrende agenter og konsekvenser for styrt utvikling.
C3 gir ikke konsistent gevinst over C0/C1/C5 — tesen redusert til dose-respons. Et dokumentert falsifikasjonsoppslag i Tofoo-eksperimentet.
43 tidligere sider bevart fra Lovable/Vercel-tiden — ikke lenger lenket fra katalogen, men fullt tilgjengelige.