小麥 XIAOMAI LAB獨立研究,開放合作

週報 #310/19–10/25開發期間

接上更新回饋與本機研究助手,也把沒過的關卡留下來

這週接通 CPU 更新回饋、恢復與裁判,也跑完未證完整組優勢的三組比較。週末用真 Ornith 接上唯讀研究助手與檢索修復,讀碼更完整但成本增加;原生 9B 在首輪 RAM 中止後,恢復較舊自訂狀態並另存,仍未進入研究更新。工程有進展,自主修正、完整遷移與新題效益仍待驗證。

W43 / RESEARCH ATLAS

把每次更新的結果,送回下一次研究。

六張圖,把這週接通的工程、沒有證成的能力,以及接下來要過的關卡放在同一張研究地圖。

局部工程有證據自主能力仍待驗
AI 生成概念插畫:來源與狀態模組沿光路連接的研究觀測台,非實際硬體或運算。
概念示意 · AI 生成 · 非實際模型內部或執行畫面
01

更新做完之後,研究循環收到什麼?

先讓下一次研究拿到真實結果,再檢驗它是否能據此修正。

有界工程已驗
01真正執行更新指定 CPU 小模型
02辨別提交結果成功、失敗、觀測錯誤
03綁定可查的事實原事件與版本身分
04送回下一輪研究成敗事實進入下一次提案
已提交,回報出錯

保留更新,不再重做一次

觀測錯誤不把成功更新改判為未更新,也不重新執行更新本體。

真正寫入後失敗

回滾宣告狀態,保留失敗

指定模型、optimizer 與 RNG 等狀態回復;外部 IO、任意 Python 記憶體不在此證據範圍。

64觀測事件
6,082FP32 值
24,328比較 bytes 相同

開啟觀測、關閉觀測與控制組,在指定邊界內保持原始值相同。

證據邊界指定 CPU 路徑與主機注入故障;未證明完整 9B/CUDA、診斷理解或自主修正。

02

完整組,還沒有跑出優勢

三組解受限程式題,保留低分、生成失敗和固定分母。

優勢門檻未通過

左右滑動看完整圖,或展開下方數據表。

三組平均留出正確率FULL: 2.08%; M0: 5.99%; W0: 2.08%. 完整組未通過優勢門檻。0%2%4%6%8%FULL完整組2.08%M0跨回合記憶關閉5.99%W0更新不提交2.08%
八個世界等權平均;橫軸明示 0–8% 正確率範圍,沒有把低分改畫成整體能力分數。
查看圖表數據
正式三組比較
組別條件留出正確率提交更新
FULL完整組2.08%0
M0關閉跨回合記憶5.99%0
W0不提交更新2.08%0

證據邊界受限合成程式解題,沒有行使完整原生研究循環;不是一般自主研究或科學發現測試。

03

找到符號之後,還要補齊依賴

檢索修復補回更多事實;完整答對仍只有一題,成本上升。

4 題開發比較
舊分輪方法
1/12

完整事實項目

0/4題完整答對
補讀依賴後
7/12

完整事實項目

1/4題完整答對
流程 token12,194 26,626新法讀得更多,成本也更多
流程秒數211.703 363.577只計完整四題區塊的決策與回答

必要來源覆蓋 4/5 → 5/5;另 81 個額外或中止案例分開保留。

查看圖表數據
ECC 修復成對區塊
指標舊法新法
完整事實1/127/12
完整答對0/41/4
token1219426626
秒211.703363.577

證據邊界已暴露的四題讀碼案例;不是預註冊八例、未見樣本或單因素因果比較。圖中成本不代表全部開發成本。

04

原生 9B,走到有限恢復與另存

先保留記憶體中止,再把後續確實做到的恢復與尚未到達的步驟分開。

完整遷移未驗收
  1. 1
    首輪 RAM guard 停止

    當時尚未還原自訂保存點

    保留失敗
  2. 2
    較舊 CPU 自訂狀態恢復

    22 類狀態核對;保留 41 筆研究紀錄

    有限進展
  3. 3
    另存尚未更新的狀態

    PARTIAL_RESTORE_SAVE_ONLY

    有限進展
  4. 4
    新保存物冷載入與研究更新

    冷載入 未執行;研究 未到達;更新 未到達

    仍待驗證
概念插畫:待接通的狀態匣與光路,非真實保存點或運算畫面。
AI 生成概念圖;非實際硬體、模型內部或執行畫面。
115舊來源清單
104新來源清單
11項差額待核

嚴格來源盤點:未通過。清單差異仍須查明。

證據邊界較舊原生 CPU 自訂狀態的恢復/另存;不是最新 CUDA 保存點、完整來源閉包或下一步研究更新的驗收。

05

執行完成、一致、答對,是三件事

方法試驗與基本答題各有邊界,不把不同母體加總成能力分數。

正負結果都保留
LEDGER v6

固定表示語言內的規則比較

4/6

條預登記預測成立

279/280執行完成
1逾時保留

時鐘與時限兩條預測未過;計數題全部不作答,週期 7 仍近半已作答答案錯誤。

0.5B ANSWER CHECK

相同回答,仍可能同樣答錯

6 × 3

題目 × 狀態,生成 token 相同

1
2
3
2基線算術錯誤
3程式輸出截斷
64token 上限

證據邊界ledger 為作者改版的固定 H/P 語言程式;答題對照只有六題與三個受測輸出頭狀態。都未證明一般自主能力、9B/True 能力保留或持久轉移。

06

用哪些開源工具,接起哪一段?

完整 GitHub 網址直接顯示,實際使用、依賴與流程參考分開標示。

6 個上游來源
CodeGraph來源與符號定位
ECC · Instructor分輪補讀與結構化審閱
OpenAI SDK本機 HTTP 傳輸
llama.cpp · Ornith外接量化模型推論

唯讀邊界:來源與回應可核對;不執行生成程式、不採納方法、不呼叫原生 learner 更新。

ECC

ecc-universal 2.2.3
流程參考/本地改作https://github.com/affaan-m/ECC

參考 iterative-retrieval 的分輪檢索、缺口檢查和補讀流程,由本地實作接上 CodeGraph 與 Instructor。沒有整套安裝 ECC 或啟用全域 hooks,也不是參數學習。

MIT · 上游授權 ↗

Ornith 另列為模型來源:ornith-ai/Ornith-1.5-9B-GGUF

證據邊界ECC 是固定流程的本地參考改作,未整套安裝或開啟全域 hooks。OpenAI SDK 在這批實驗連本機相容端點。清單不是全部軟體依賴的 SBOM。

接著閱讀完整週報,查每日脈絡、原失敗與技術限制。

這週做成了什麼

小麥要研究的是:能不能從觀測和矛盾中形成問題,提出方法,用實驗判斷改變是否有效,再把有效的理解留下來,讓它在重啟或換題後繼續起作用。這個方向起於 VeriTrade 對模型如何適應、為何失效的追問。本週往前接的是其中一段:更新到底成功、失敗,還是已經寫入卻在回報時出錯,下一輪研究必須收到實際結果。

我把這些情況接回 CPU 小模型的研究輸入,並保留能追到原事件的識別。假如參數已更新,只是後面的觀測回報失敗,就不能再更新一次;假如真正的寫入失敗,就要能說明哪些狀態已回復。指定路徑現在有這兩類證據,也有新程序恢復和重送不重複更新的核對。這讓研究循環可以接著查原因,但還沒有證明模型看懂了診斷,更沒有證明它能自己修好問題。

這不是只在最後一天補紀錄。10/19 已把正式更新、保存、不同程序續跑和 SQL 提交後重試接起來;10/21 再把「程式跑完」和「任務答對」分開評分,修掉會在冷恢復時誤判版本不同的指紋問題。小尺寸的完整第二研究回合與冷續跑能核對相同的指定持久狀態。這些進展讓後續比較有更可靠的基礎,範圍仍是各自指定的 CPU 路徑。

觀測本身也不能偷偷改變研究結果。我們比較開啟觀測、關閉觀測和控制組,指定 CPU 範圍的 64 個事件、6,082 個 FP32 值保持完全相同。這批證據涵蓋指定的前向、反向和更新邊界,不是完整 9B 模型的每一步。保存、回滾與來源拒絕也各有自己的測試範圍,沒有把它們相加成一個整體能力分數。

另一條研究線在查「找到能通過眼前驗證的規則,是否足以繼續可靠作答」。10/20 的 ledger v5/v6 受測程式,用新的實例比較固定表示語言內的規則適應。v6 在一步狀態、延遲輸入和兩步前輸出任務能全作答且全對,但計數題全部不作答,週期 7 仍有接近一半的已作答答案錯誤,甚至出現標記已驗證仍答錯的案例。六條預登記預測只成立四條。這是作者改版後的程式比較,沒有證明小麥自己發明了新表示,卻留下了值得繼續追查的反例。

另一件完成的工作,是把三組比較跑完並保留不理想的結果。八個新合成世界中,完整組、關閉跨回合記憶組、不提交更新組各自解相同類型的程式題,共 24 場、96 回合。完整組沒有通過事先登記的優勢門檻。這是研究結果的一部分,不能因為工程接線比較完整,就把低分寫成能力提升。

週末也把真 Ornith 模型接到本機唯讀研究助手。它可以透過 CodeGraph 找程式來源,再由 Instructor 檢查回應結構。這條線讓實際模型能幫忙讀碼、引用來源,但外部回答仍是研究材料,不會直接執行生成程式、採納方法或呼叫小麥的更新。格式正確和內容正確分開核對,原本答得不完整的回答也保留下來。

接著處理的是短上下文裡「找到符號,卻沒找齊依賴」的問題。第一輪參考 ECC 做分輪檢索,完整答對題數和單輪都只有 1/4,卻用掉更多時間與 token。修復版補取跨檔依賴、展開被截斷的定義,四題成對區塊中,舊法完整正確 0/4,新法 1/4;完整事實項目從 1/12 到 7/12。這是有用的局部改善,同時成本也增加,還不足以全面改成預設。

本週實際使用的主要開源工具與方法參考如下,工具各有自己的作者與授權。小麥本週的工作是將它們接到指定研究流程,以下分別註明實際使用、依賴與方法參考。

  • CodeGraph v1.6.2,MIT 授權:實際使用 CLI 與 MCP 查來源、符號及呼叫關係,協助定位更新與恢復接線。圖譜仍有缺邊與錯邊,需回原碼核對。
  • Instructor 1.17.0,MIT 授權:把本機模型回應接成結構化審閱與檢索決策。格式驗證和內容判斷分開,不會因此執行生成程式或更新原 learner。
  • llama.cpp b11669,MIT 授權:用 llama-server 載入 Ornith GGUF,提供本機 CPU/Vulkan 推論。這服務外接量化助手,沒有取代原生小麥的自訂狀態與研究更新。
  • ECC ecc-universal 2.2.3,MIT 授權:參考固定提交的 iterative-retrieval 流程,在本地實作分輪檢索、檢查缺口及補讀。沒有整套安裝 ECC 或啟用全域 hooks;這也不是小麥參數學習。

這條接線另使用 Pydantic 2.14.1 做嚴格結構驗證,採 MIT 授權;OpenAI Python SDK 3.3.0 作為本機 HTTP 客戶端依賴,採 Apache-2.0 授權。SDK 在這批實驗連的是本機相容端點,不表示使用 OpenAI 雲端模型。Ornith 的官方模型來源則另列為模型來源,與 GitHub 工具分開。版本與使用角色也列在本期公開證據摘要。

沒做成的

三組的留出平均正確率依序是 2.08%、5.99%、2.08%。更關鍵的是,三組正式參數更新全部為零:訓練提案沒有同時滿足有效且全對的既定條件,所以更新門檻沒有開啟。因此,這次沒有量到成功更新帶來的效益,也不能據此說更新沒有用、記憶應該刪掉。這套考題是受限的合成程式解題,沒有行使原本完整的原生研究循環,不能當成一般自主研究或科學發現的考試。

我也追查了小模型連簡單問題都會答錯的情況。同一份 0.5B 模型,分別不掛小麥輸出頭、掛初始輸出頭、掛公開控制實驗兩次更新後的輸出頭,在六題中產生完全相同的回答。未改造的基線已經答錯兩題算術;程式題三種狀態都在 64 token 上限截斷。這支持受測改造在這六題沒有新增可見退化,卻不能回答完整小麥、原 9B 或 True 是否保留能力,也不能把低分原因全部歸給基底模型。

外接量化模型跑起來,也沒有直接解決原生小麥的恢復。10/25 首輪原生 9B 嘗試成功映射原 BF16 底座,卻在 ancestor 指紋階段碰到 RAM 保護門檻,自訂保存點還沒載入就停止。後續以分塊雜湊降低該步驟的額外記憶體需求,才實際恢復較舊的原生 9B CPU 自訂狀態,保留 41 筆研究紀錄,並另存尚未更新的狀態。這是恢復與保存的進展;研究和參數更新都還沒到達,新保存點也尚未由另一程序冷載入。

速度也要分清楚:外接 GGUF 的短推論對照,在確認實際 GPU 載入後觀察到改善;原生自訂 9B 的四 token 特徵比較,這次單對實測卻是 GPU 較慢。後者包含大量逐矩陣權重搬移。這兩種執行路徑和測量工作不同,不能把外接助手的吞吐率當成完整小麥研究速度。

嚴格來源檢查仍留下未通過項目:舊保存點列 115 項來源,新保存物列 104 項,所以不能宣稱完整來源閉包已一致。完整 decoder 梯度的首個異常值定位也仍是部分完成。前期 10/14 多層 FP32 的 0/14 通過與負控制 104/112 按原結果保留,本週不同契約的通過沒有消除那些失敗。

檢索修復的四題只是已曝光程式閱讀題的一次描述性比較。原本打算做更大的重複批次,後來依工作調整縮小到已完成的第一個成對區塊;這個選擇在匿名評分前固定,卻不是事前預註冊的八案例。另有 81 個額外或中止案例單獨保留。新法四題流程從 211.703 秒增至 363.577 秒,token 從 12,194 增至 26,626;這些數字只涵蓋該完整區塊,不是整段工作的全部成本。

接下來

工程上,先補齊新保存物的來源清單差異與冷載入,再把原生研究、下一步更新和保存接成同一個明確驗收單元,遇到來源、狀態或環境不相容時就留下拒絕原因。接續採最小實作搭配少量舊法對照,先處理看得見的瓶頸與讀碼缺漏。同時,基本答題要在原生路徑、指定改造狀態和完整小麥流程之間,用相同題目與預算比較,才能把模型、改造和外層流程的影響分開。

能力實驗需要另外設計。新的測試應讓系統面對可被推翻的錯誤假設,觀察它是否自己提出競爭解釋、選擇能分辨解釋的實驗、保存修訂,再用未見的新實例比較原方法、系統修訂和沒有實質改變的對照。成功條件、失敗條件和資源上限都要先固定;本週已完成的正式樣本保持凍結。

這份週報整理研究期間 10/19–10/25 的工作,已核對證據截至 10/25,沒有為寫文章重新執行模型。完整核心和私人模型資產仍維持私有;公開摘要讓讀者看見結果與界線,來源雜湊只用來日後核對原件,不能單獨證明能力。

小麥走到哪了

首頁的四個研究步驟,這週各自的狀態。

  1. 從未知出發,也追問自己怎麼研究

    尚未驗證

    受限程式解題比較未證明自主重定義問題。

  2. 把說出的理由,對回實際運算

    部分做到

    指定 CPU 觀測可核對,完整梯度首錯定位仍不完整。

  3. 讓新的理解,改變實際做法

    部分做到

    真更新成敗已回到研究輸入,未證明模型依此自主修正。

  4. 重啟、換題之後,還能自己用上

    尚未驗證

    較舊原生 9B 狀態已有限恢復另存;新保存點冷載入及新題效益未驗。

技術紀錄完整數字、範圍限制與每日紀錄,給研究者核對

每日紀錄

  1. cold-and-postcommit正式保存續跑與 SQL 提交後重試,舊數值門仍失敗部分通過
  2. ledger-v6ledger 新實例六條預測四成立,時鐘與限時未過部分通過
  3. verifier-cold-fix裁判接線與版本指紋修復,限定第二研究回合冷續跑部分通過
  4. three-arm-result24 場三組比較未通過完整組優勢門檻未通過
  5. zero-formal-updates三組正式更新全零,保留失敗與驗證器勘誤紀錄
  6. feedback-and-restoreCPU 更新回饋、觀測、回滾與冷恢復有界驗收部分通過
  7. answer-health六題基本答題對照,原錯誤與截斷保留部分通過
  8. codegraph-tools固定來源 CodeGraph 查詢接線,已知缺邊保留紀錄
  9. migration-boundary遷移前置有證據,正式舊 9B 遷移仍受阻部分通過
  10. ornith-assistant真 Ornith 與 Instructor 接上唯讀研究助手部分通過
  11. retrieval-repair四題檢索修復改善部分事實,耗時與 token 增加部分通過
  12. native-restore-saveRAM 首輪中止後,較舊原生 9B 自訂狀態有限恢復另存部分通過

本週完成

CPU 更新診斷將更新身分、前後版本、提交狀態與成敗事實送往下一次研究輸入。指定 provider 路徑中,提交後的觀測錯誤不會重跑更新;真正寫入後的故障注入則核對宣告模型、master、optimizer、梯度、buffer 與 RNG 狀態回復。這些是主機注入的故障案例,不是自然失敗的全面覆蓋。

同來源 schema3 小模型的保存事實,在新程序中恢復、查詢並接續下一次提案;重送已套用的事實不再數值更新,失敗且已消耗的事件不會重新啟動。不同來源的舊保存點被拒絕,沒有為了通過而略過來源守門。

10/19 正式鏈的 SQL postcommit 故障,核對熱重試與保存後跨程序重試不重複更新;其 journal 與部分 episode 仍依外部材料及原路徑恢復,不是自足的跨主機保存包。10/21 的裁判接線保留「執行完成但答錯給零分」,並只刪減指定等價的重複編譯和 token 編碼。冷恢復的 policy 指紋假拒根因是同碼 marshal bytes 不穩定;另立來源版本改用通用語義結構指紋,真程式或契約變更仍拒絕。小模型第二完整研究回合及冷續跑的指定持久狀態通過有界比對,沒有推廣成任意 Python 記憶體相同。

CodeGraph 的 CLI 與 MCP 查詢已在固定來源上實際使用,協助工程作者查找更新、觀測與恢復接線。既有動態呼叫缺邊、同名錯邊仍存在,查詢結果必須回到來源核對。這是工程探索工具的整合,沒有證明小麥理解自身,也沒有量測效率提升。

10/25 的 Ornith-1.5-9B-Q4_K_M、llama.cpp 與 Instructor 在本機真實回應,外接助手維持唯讀。ECC 參考的是分輪定位、補取來源與再回答的流程,沒有安裝全域 hooks;它的開發代理規則累積也不等於小麥的參數更新。檢索修復保留舊入口與新入口,原核心不因這些接線被改寫。

原生低記憶體替代用 overlay 修改 tensor digest 的分塊處理,原核心保持不變;原 guard 對未明示遷移、額外來源差異和 Torch 版本不符仍拒絕。原 9B 自訂狀態實際恢復,保存前 22 類狀態與原參照一致,41 records 與既有 learner steps/revision 保留;新保存物是未更新狀態,沒有補造研究或權重改變。

驗證與數字

  • 觀測比較限定為 64 個事件、6,082 個 FP32 值,共 24,328 bytes;涵蓋指定三層前向、完整的小型 logits 輸出,以及指定 VJP、loss、參數梯度與更新對照。這是宣告邊界內的原始 bytes 核對,不是 64 種邊界或完整算子覆蓋。
  • 三組比較使用八個新合成世界,每組每世界兩個訓練與兩個留出回合,共 24 場、96 回合、48 個留出回合。留出正確率先在世界內平均,再對八個世界等權平均;無效程式、拒答與已登記的生成失敗保留在固定分母。
  • FULL/M0/W0 的平均留出正確率為 2.08%/5.99%/2.08%,正式提交更新數均為零。FULL 對 M0 的世界級勝/負/平為 1/2/5,對 W0 為 0/0/8;兩項預登記正向優勢判定皆未通過。
  • 公開機制正控曾讓 FULL 真正提交兩次更新,W0 保留 shadow backward 且零提交;這些正控不計入正式三組成績,不能用來補上正式題沒有更新的缺口。
  • 基本答題對照使用同一份 Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct、CPU FP32、greedy 解碼、每題最多 64 個新 token,三個新程序各自執行一次。初始輸出頭與基線六題首步 logits、生成 token 和回答相同;兩次公開控制更新後 logits 有改變,六題生成 token 和回答仍相同。
  • ledger v5 正式 280 場全完成;v6 新實例 280 場中 279 完成、1 逾時,六條預登記預測四成立、Q3 與 Q6 未通過。未改動的 v5 另跑同一批新世界作對照。計數全 null 透過保守作答分支符合 Q4,不能寫成學會計數;時鐘週期 7 的已作答錯誤約 48–50%,逾時的缺交預測另列。僅固定作者手寫 H/P 語言內適應,未驗主迴圈整合、保存重啟或新表示種類。
  • ECC 初輪單輪/分輪各完整正確 1/4,分輪耗時與 token 更多。修復版四題成對區塊用同一模型、8192 context、temperature 0/seed 42、最終 768 token 上限,各組 11 次呼叫全計成本。舊/新完整正確 0/4→1/4、完整事實 1/12→7/12、必要引用覆蓋 4/5→5/5;流程時間 211.703→363.577 秒、token 12,194→26,626。22 次真回應皆自然 stop;仍有未說完整的事實,不等於全面答對。
  • 外接量化推論的 A→B→A 短對照固定產生 128 token,實際 offload 為 28/34、34/34、28/34,請求與輸出 bytes 相同。服務端輸出吞吐率為 12.298、31.547、11.693 token/s;只有一次 B,背景負載與可用 RAM 也不同,沒有五輪或穩定端到端速度結論。預定 length 結束是吞吐測試條件,不是研究答題完成。
  • 原生已恢復 9B 的四 token 輸入前綴,只比較 1×32 FP32 特徵:CPU 24.641 秒、GPU 30.734 秒,單次 CPU→GPU 順序、2 threads。相對 RMSE 約 0.002104、最大絕對差約 0.004307,符合事前容差,非逐位元一致。這不是 token 生成速度;GPU 路徑約搬入 13.833 GB 權重,未分離 copy/compute profiler,不能把差額全部歸因某一硬體環節。

失敗與未完成

10/23 的獨立驗收矩陣沒有全部通過。N3 為 PARTIAL:目前定位的是已觀測範圍內第一個非有限值,完整 decoder gradient 與自然 joint 失敗尚未做。M3 當時為 PARTIAL_BLOCKED_TARGET。10/25 後續有較舊原生 9B 的恢復與未更新狀態另存,但新保存物來源由 115 列變 104 列,嚴格 audit false 保留;缺列不等於 11 檔已修改,也不能宣稱完整來源閉包或新保存點冷載入通過。完整研究、更新與保存接續仍未到達。Windows 保存仍保留 COMMITTED_DURABILITY_UNCONFIRMED,不能宣稱實體斷電耐久。

檢索修復的已完成區塊在匿名評分前選定,但原五輪方案經縮減,因此不是事前預註冊的八案例。81 個額外或中止案例另存,部分中止請求未回傳 usage,整段工作總成本仍有未知。兩組來源策略、提示與 schema 一起改變,不能獨立歸因單一修補。模型快取設定與其他程序負載同時有變,也不能把前批 RAM 下降全歸因快取或宣稱記憶體洩漏。

三組比較的原檢查器曾把外部組名與內部組名直接相比。考後只勘正該映射並另行核對,原失敗、正式分母、統計與凍結樣本不改。另一輔助檢查器的 skip 語義誤判也保留原件。這些勘誤不能寫成預登記檢查器原樣一次全過;完整組優勢仍未成立。

基本答題的程式題三組都未以自然結束符號完成,三個 token 上限失敗保留。獨立 scorer 的公開自測曾發現 regex 錯誤,在讀模型結果前另版修正;原 FAIL 保留。其 format 欄要求整段等於預期答案,不能拿合計數字當純格式遵從率或能力通過率。

作者與 AI 分工

郭俊逸負責研究方向、問題設定、證據界線與專案整合。AI 代理協助實作、實驗執行、來源探索、文章整理與結果核對;相關實作與驗證由不同代理分工,失敗原件保留。三組比較的出題與驗證來自同一模型家族的不同代理,不是外部人類或跨模型第三方。本期網站整理沒有新增模型執行,也沒有將文字撰寫當成能力驗收。

下一步

先補原生新保存物來源清單與冷載入,再以最小實作及少量舊法對照推進下一步研究更新,並核對原生、改造與完整流程的基本答題保留。ledger 和檢索各自保留失敗分母,改版使用新凍結案例;新的能力實驗另外預登記,要求真正行使問題形成、方法修訂、鑑別實驗與保存後的新題比較。完整核心、權重、私人保存點、原始張量與完整日誌維持私有;本期公開摘要只列白名單觀察、限制與來源雜湊承諾。

核對來源

所有研究週報