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README.md

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 > [!NOTE]
 > **Modello di Controllo per il Paragone con l'Architettura Geodetica Sentinel R-08:**  
 > Questo modello Transformer denso da 44.9M parametri e 14 strati di attenzione con vocabolario a 1.2k pezzi è stato addestrato da **Thomas Seri** appositamente come modello di controllo per confrontare in modo scientifico, a parità di token e vocabolario, le prestazioni con la famiglia **Sentinel R-08**:
-> - 🌟 **Nuovo Sentinel R-08 v7.2a DA ZERO (51.6M, 12 Hubs, Record 82.51% BLiMP-IT):** [Tom2701/R-08-v7.2a su Hugging Face](https://huggingface.co/SentinelHub/R-08-v7.2a) | [GitHub v7.2a](https://github.com/Thomasseri/R-08-v7.2a)
-> - 🚀 **Sentinel R-08 v7.2 Warm-Start (51.6M, 12 Hubs + 1D Conv):** [Tom2701/R-08-v7.2 su Hugging Face](https://huggingface.co/SentinelHub/R-08-v7.2) | [GitHub v7.2](https://github.com/Thomasseri/R-08-v7.2)
-> - 🌐 **Sentinel R-08 v7 Pyramid (44.5M):** [Tom2701/R-08 su Hugging Face](https://huggingface.co/SentinelHub/R-08) | [GitHub](https://github.com/Thomasseri/R-08)
+> - 🌟 **Nuovo Sentinel R-08 v7.2a DA ZERO (51.6M, 12 Hubs, Record 82.51% BLiMP-IT):** [SentinelHub/R-08-v7.2a su Hugging Face](https://huggingface.co/SentinelHub/R-08-v7.2a) | [GitHub v7.2a](https://github.com/Thomasseri/R-08-v7.2a)
+> - 🚀 **Sentinel R-08 v7.2 Warm-Start (51.6M, 12 Hubs + 1D Conv):** [SentinelHub/R-08-v7.2 su Hugging Face](https://huggingface.co/SentinelHub/R-08-v7.2) | [GitHub v7.2](https://github.com/Thomasseri/R-08-v7.2)
+> - 🌐 **Sentinel R-08 v7 Pyramid (44.5M):** [SentinelHub/R-08 su Hugging Face](https://huggingface.co/SentinelHub/R-08) | [GitHub](https://github.com/Thomasseri/R-08)
 
 **Modello Dense Transformer di Controllo Diretto (~45M parametri, 14 strati di attenzione causale, Vocabolario 1.2k pezzi) addestrato per lo studio comparativo A/B di [Sentinel R-08](https://huggingface.co/SentinelHub/R-08) e [Sentinel R-08 v7.2](https://huggingface.co/SentinelHub/R-08-v7.2).**
 
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+> ### 💼 Investment, Compute Grants & Enterprise Licensing (Investimenti & Partnership Industriali)
+> 🇬🇧 **Sentinel** is scaling the **Geodesic Pyramidal Sphere Architecture (`R-08`)** from 50M to **110M–1B+ parameters**, backed by **18 industrial patent filings** (Non-Euclidean Geodesic Mesh, Isomorphic `SSvvv` Lexical-Voice Engine, Post-Quantum Tamper-Resistant Keystone Security, Edge & Autonomous Systems).  
+> **Open to Seed / Deep-Tech Investment, GPU/TPU Compute Grants, and Enterprise R&D Partnerships.**  
+> 🇮🇹 **Aperto a Investimenti Seed / Deep-Tech, Grant Computazionali GPU/TPU e Licenze Industriali Enterprise.**  
+> 📩 **Contact Founder & Inventor Thomas Seri:** 🌐 **[www.sentinelhub.eu](https://www.sentinelhub.eu)** | 🐙 **[GitHub (@Thomasseri)](https://github.com/Thomasseri)** | 🤗 **[Hugging Face (@SentinelHub)](https://huggingface.co/SentinelHub)** | 💬 **[Open an Inquiry / Issue](https://github.com/Thomasseri/R-08/issues/new)**
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 ## 🎯 Obiettivo Scientifico dello Studio A/B
 
 Per valutare in modo rigoroso, indipendente e scientificamente riproducibile le proprietà della nuova architettura neurale a **3 sfere geodetiche e centro piramidale (Sentinel R-08)** rispetto alle reti transformer convenzionali, è stato progettato e addestrato questo modello di baseline:
@@ -95,12 +103,12 @@ Il modello può essere caricato ed eseguito localmente su qualsiasi architettura
 from modeling_transformer import TransformerModel, TransformerTokenizer
 
 # 1. Carica Tokenizer e Modello (Midtrain 10k di default)
-tokenizer = TransformerTokenizer.from_pretrained("Tom2701/R-08-Transformer-Baseline")
-model = TransformerModel.from_pretrained("Tom2701/R-08-Transformer-Baseline")
+tokenizer = TransformerTokenizer.from_pretrained("SentinelHub/R-08-Transformer-Baseline")
+model = TransformerModel.from_pretrained("SentinelHub/R-08-Transformer-Baseline")
 
 # (Opzionale: per caricare il checkpoint di Pretraining 185k)
 # model_pre = TransformerModel.from_pretrained(
-#     "Tom2701/R-08-Transformer-Baseline", 
+#     "SentinelHub/R-08-Transformer-Baseline", 
 #     weights_file="model_pretrain_185k.safetensors"
 # )