From d81aacfc68d71c372fb9527fc10e589d0eae4c4d Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: wuyang <5700876+banisherwy@user.noreply.gitee.com>
Date: Thu, 30 Jul 2026 15:03:31 +0800
Subject: [PATCH] research: preregister AttnRes forward training study

---
 experiments/k3/attnres_forward/manifest.json  |  89 ++++
 ...K3_ATTNRES_FORWARD_TRAINING_GROK_REVIEW.md |  69 ++++
 .../K3_ATTNRES_FORWARD_TRAINING_PROTOCOL.md   | 387 ++++++++++++++++++
 .../K3_ATTNRES_FORWARD_TRAINING_SCOPING.md    | 195 +++++++++
 4 files changed, 740 insertions(+)
 create mode 100644 experiments/k3/attnres_forward/manifest.json
 create mode 100644 research/K3_ATTNRES_FORWARD_TRAINING_GROK_REVIEW.md
 create mode 100644 research/K3_ATTNRES_FORWARD_TRAINING_PROTOCOL.md
 create mode 100644 research/K3_ATTNRES_FORWARD_TRAINING_SCOPING.md

diff --git a/experiments/k3/attnres_forward/manifest.json b/experiments/k3/attnres_forward/manifest.json
new file mode 100644
index 0000000..fe1c6db
--- /dev/null
+++ b/experiments/k3/attnres_forward/manifest.json
@@ -0,0 +1,89 @@
+{
+  "schema_version": 1,
+  "protocol_id": "llm-atlas-k3-attnres-forward-training-v1",
+  "status": "frozen-before-model-output",
+  "parent_protocol_id": "llm-atlas-k3-attnres-gradient-scale-v1",
+  "parent_manifest": "experiments/k3/attnres_gradient/manifest.json",
+  "architecture": "block",
+  "depth": 32,
+  "formal_steps": 8000,
+  "smoke_steps": 20,
+  "batch_size": 32,
+  "formal_seeds": [
+    2026073001,
+    2026073002,
+    2026073003
+  ],
+  "diagnostic_steps": [
+    0,
+    100,
+    500,
+    2000,
+    4000,
+    8000
+  ],
+  "primary_step": 8000,
+  "spike_layers_1based": [21, 22, 23, 24, 25],
+  "historical_reference": {
+    "directory": "experiments/k3/attnres_gradient/results/raw",
+    "filename_template": "formal-depth-32-block-seed-{seed}.json",
+    "identity": "historical-paired-reference-not-contemporaneous-randomized-control"
+  },
+  "variants": {
+    "uniform_group_6_forward": {
+      "selected_depth_indices": [40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47]
+    },
+    "uniform_group_7_forward": {
+      "selected_depth_indices": [48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55]
+    },
+    "uniform_groups_6_7_forward": {
+      "selected_depth_indices": [40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55]
+    },
+    "uniform_group_7_mlp_forward": {
+      "selected_depth_indices": [49, 51, 53, 55]
+    }
+  },
+  "smoke_only_variants": [
+    "learned_reference"
+  ],
+  "primary_variant": "uniform_groups_6_7_forward",
+  "replay": {
+    "variant": "uniform_groups_6_7_forward",
+    "seed": 2026073001
+  },
+  "selected_source_counts": {
+    "40": 6,
+    "41": 7,
+    "42": 7,
+    "43": 7,
+    "44": 7,
+    "45": 7,
+    "46": 7,
+    "47": 7,
+    "48": 7,
+    "49": 8,
+    "50": 8,
+    "51": 8,
+    "52": 8,
+    "53": 8,
+    "54": 8,
+    "55": 8
+  },
+  "thresholds": {
+    "positive_denominator_epsilon": 1e-30,
+    "material_relative_drop": 0.2,
+    "final_bpc_delta_per_seed_maximum": 0.05,
+    "final_bpc_delta_mean_maximum": 0.03,
+    "uniform_weight_max_abs_error": 1e-12,
+    "loss_scale_ratio_abs_error": 1e-5,
+    "loss_scale_shape_abs_error": 1e-6
+  },
+  "new_target_bytes": {
+    "per_cell": 65536000,
+    "formal_12_cells": 786432000,
+    "primary_replay": 65536000,
+    "total": 851968000
+  },
+  "historical_reference_target_bytes": 196608000,
+  "concurrency_maximum": 2
+}
diff --git a/research/K3_ATTNRES_FORWARD_TRAINING_GROK_REVIEW.md b/research/K3_ATTNRES_FORWARD_TRAINING_GROK_REVIEW.md
new file mode 100644
index 0000000..e4c1094
--- /dev/null
+++ b/research/K3_ATTNRES_FORWARD_TRAINING_GROK_REVIEW.md
@@ -0,0 +1,69 @@
+# Round 08 Grok Headless 对抗审阅与处置
+
+审阅日期：2026-07-30  
+审阅会话：`019fb1ce-7ffa-70e3-b860-c4a31a4c6621`  
+身份：**外部模型的只读方法学审稿，不是论文证据源**
+
+## 1. 调用边界
+
+Grok CLI 使用 single/headless + plan permission 读取：
+
+- `research/K3_ATTNRES_FORWARD_TRAINING_SCOPING.md`
+- `research/K3_ATTNRES_FORWARD_TRAINING_PROTOCOL.md`
+- `experiments/k3/attnres_forward/manifest.json`
+- Round 04 / 05 父 runners
+
+关闭 web search、禁止 subagents；它没有修改文件，也没有运行训练。
+
+## 2. Blocking findings 与处置
+
+| finding | 风险 | 处置 |
+|---|---|---|
+| `mean` 与父 `softmax+einsum` 的 FP32 归约顺序不保证 byte-exact | step-0 会假失败 | **采纳**：选中路径改成参数无关 constant-zero logits，并复用同一 `softmax+einsum` kernel |
+| pairing 要求了父 JSON 不存在的 initial full hash，并把 GPU 名写成 exact | 科学身份正确却因 metadata 失败 | **采纳**：只 hard-gate 初始化、数据、拓扑、optimizer 与确定性/autocast 合同 |
+| replay 只排除三个字段，path 会制造假差异 | exact replay 假失败 | **采纳**：冻结 scientific canonical payload 与 path normalization |
+| wrapper 若把新 protocol ID 写入 `window_start` salt，会静默换数据 | 历史逐 seed 配对失效 | **采纳**：父 salt 只由父 manifest/runner 管，新 ID 只进 wrapper output |
+| 主判定没有在协议正文再写 final-only | analyzer 可能误读六 checkpoints | **采纳**：主 attenuation 与 BPC 只读 step 8,000 |
+| spike layer numbering 未 machine-readable 固定 | 可能整体平移一层 | **采纳**：manifest 新增 `spike_layers_1based`，协议钉死 Python index = layer−1 |
+
+## 3. Non-blocking findings 与处置
+
+全部采纳：
+
+- selected 参数留在 AdamW param groups，但因 graph 不可达而没有 state entry，不能写成
+  “训练了但没动”；
+- group 6 / 7 indices 与 source counts 经独立复算正确；
+- reference 统一称 historical paired reference；
+- layers 26–28 位于 contrast 分母 `R`，必须拆报 `mean(S)` / `mean(R)`；
+- `I67` 明确是三次独立训练之间的 log residual；
+- missing / non-finite / structural error 统一 `contract_failed`，不能冒充科学失败；
+- wrapper 禁止改变 FP32 residual、AdamW grouping、parent salt 与 empty-selector path。
+
+## 4. 算术复核
+
+```text
+8,000 × 32 × 256 = 65,536,000 bytes / cell
+12 formal cells   = 786,432,000 bytes
++ primary replay  = 851,968,000 newly processed bytes
+historical refs   = 196,608,000 bytes（不重跑）
+```
+
+selector：
+
+```text
+group 6       = 40..47; source N = 6,7,7,7,7,7,7,7
+group 7       = 48..55; source N = 7,8,8,8,8,8,8,8
+group 7 MLP   = 49,51,53,55
+groups 6+7    = 40..55
+```
+
+主 attenuation 为 `3 seeds × {contrast, peak} = 6` cells；quality 为三个
+per-seed BPC gates 加一个 mean gate，共 4 项。两者合取，且只读 final step。
+
+## 5. 复核结论
+
+Grok 判断研究身份、矩阵、source counts 与主公式骨架可以保留；主要风险来自浮点
+arithmetic identity、wrapper salt、over-exact metadata 与层号歧义。以上项目已在任何
+正式输出出现前全部修订，manifest 状态随后改为 `frozen-before-model-output`。
+
+审稿意见不会进入实验结果、论文事实或官网证据等级；它只用于结果前强化协议。
diff --git a/research/K3_ATTNRES_FORWARD_TRAINING_PROTOCOL.md b/research/K3_ATTNRES_FORWARD_TRAINING_PROTOCOL.md
new file mode 100644
index 0000000..61564e0
--- /dev/null
+++ b/research/K3_ATTNRES_FORWARD_TRAINING_PROTOCOL.md
@@ -0,0 +1,387 @@
+# K3 Attention Residuals 训练期前向干预协议
+
+协议 ID：`llm-atlas-k3-attnres-forward-training-v1`  
+冻结日期：2026-07-30  
+协议状态：**结果前预注册 frozen；任何语义变更必须更换 protocol ID**  
+父协议：`llm-atlas-k3-attnres-gradient-scale-v1`
+
+## 0. 研究身份
+
+这是 Round 07 定向线索之后的训练期架构消融。选中 depth mixer 在每一次 train / eval /
+diagnostic forward 都用 source states 的算术平均，完全绕过该 mixer 的
+`query + key_norm + softmax` 路径。
+
+允许回答：
+
+1. 固定 groups 6+7 的 uniform forward 训练变体，能否在不触发预注册 BPC 失败护栏时，
+   material 地降低最终固定 activation-gradient spike？
+2. group 6、group 7 与 joint 的训练轨迹呈现什么非加性关系？
+3. Round 07 指向的 group 7 MLP-only 路径能否独立产生 material response？
+
+不允许回答：
+
+- 真实 Kimi K3 2.8T checkpoint 的梯度或训练动力学；
+- 论文 Figure 5(c) 未公开 telemetry 的复现；
+- “forward effect” 与 natural backward/update effect 的分离；
+- selected query/key 参数如果继续训练会怎样；
+- 三 seed 外的总体显著性、置信区间或 p-value；
+- 下游能力保持、通用质量等价或最优 AttnRes 设计；
+- 单组 effects 的可加性、Shapley value、方差贡献或因果交互；
+- 与 Round 07 value-coefficient intervention 同构的“纯 forward”因果复制；
+- K3 `A_log` 的官方修复裁决。
+
+## 1. 冻结训练与数据合同
+
+| 字段 | 固定值 |
+|---|---|
+| architecture | Block AttnRes |
+| Transformer depth | 32 |
+| aggregation groups | 8 |
+| blocks / group | 4 |
+| depth / output mixers | 64 / 1 |
+| width / heads / FFN | 192 / 6 / 768 |
+| context / vocabulary | 256 / byte-256 |
+| seeds | 2026073001 / 2026073002 / 2026073003 |
+| steps / batch | 8,000 / 32 |
+| target bytes / new formal cell | 65,536,000 |
+| optimizer | AdamW |
+| peak / min LR | 3e-4 / 3e-5 |
+| warmup | 400 |
+| weight decay | 0.1 for ndim ≥ 2 |
+| betas / epsilon | 0.9, 0.95 / 1e-8 |
+| clip | global norm 1.0 |
+| forward | CUDA BF16 autocast |
+| residual accumulation | explicit FP32 |
+| validation | fixed 64 × 256-byte windows |
+| diagnostic | fixed 16 × 256-byte windows |
+| checkpoints | 0 / 100 / 500 / 2,000 / 4,000 / 8,000 |
+| concurrency | at most two independent processes |
+
+训练输入 schedule **逐 step 复用父协议**。`window_start` 使用父
+`llm-atlas-k3-attnres-gradient-scale-v1` 的 salt；新 protocol ID 只写入 wrapper output
+和 study manifest，绝不能进入 `round04.PROTOCOL_ID` 或训练窗口散列。父 manifest
+负责 bytes / windows / schedule，新 manifest 只负责 variants / selector / thresholds。
+每个 variant / seed 的初始化、optimizer input、validation 与 diagnostic tensors 必须
+exact 相同。
+
+runner 必须继承 Round 05 `GradientLanguageModel` 的 explicit FP32 Block residual
+accumulation；不得退回 Round 04 的旧累加路径。
+
+新正式处理量：
+
+```text
+4 variants × 3 seeds × 65,536,000 = 786,432,000 target bytes
+1 primary replay                         65,536,000 target bytes
+total newly processed                   851,968,000 target bytes
+historical learned reference            196,608,000 target bytes（不重跑）
+```
+
+每格必须使用全新 Python process。最多并行两个；不能共享 model、optimizer、RNG、
+CUDA graph 或 output file。
+
+## 2. 冻结正式矩阵
+
+正式 variants：
+
+| variant | exact selected depth indices | layers / branch |
+|---|---|---|
+| `uniform_group_6_forward` | 40–47 | 21–24 / both |
+| `uniform_group_7_forward` | 48–55 | 25–28 / both |
+| `uniform_groups_6_7_forward` | 40–55 | 21–28 / both |
+| `uniform_group_7_mlp_forward` | 49, 51, 53, 55 | 25–28 / MLP |
+
+`learned_reference` 只允许 smoke，不进入新正式矩阵。output mixer index 64 永远 learned。
+
+正式运行 12 格；另从初始化 replay：
+
+```text
+replay / uniform_groups_6_7_forward / seed 2026073001
+```
+
+## 3. 唯一 selector 与 forward 语义
+
+runner 必须只有一个 machine-readable selector：
+
+```text
+selected(variant, depth_mixer_index) -> bool
+```
+
+不得把四个 variant 分叉成四份 model forward。
+
+对未选中 depth mixer 和 output mixer，逐调用父 `DepthMixer.forward`。对选中 mixer，
+为了让初始化负控制复用相同浮点归约顺序，使用参数无关的零 logits，但仍走父
+`softmax + einsum` 数值 kernel：
+
+```text
+values = stack(sources, dim=0)
+logits = zeros([N, batch, tokens], dtype=FP32)
+weights = softmax(logits, dim=0)
+output = einsum("nbt,nbtd->btd", weights, values.float()).to(values.dtype)
+```
+
+capture summary 必须仍使用父 schema：
+
+```text
+mean_weights = [1 / N] × N
+entropy_mean = ln(N)
+sources      = N
+```
+
+选中路径不得调用 `query`、`key_norm` 或 source-dependent logits，也不得用
+stop-gradient trick 让这些参数看似参与。这里保留的 softmax 只把常数零 logits 变成
+`1/N`，目的是与父路径保持同一 arithmetic kernel；它没有可训练参数。自然结果是选中
+mixer 的 `query` 和 `key_norm.weight`：
+
+- gradient hook call count 必须为 0；
+- optimizer state entry 必须不存在；
+- final tensor 必须与 initial tensor byte-exact。
+
+所有未选中 depth mixer 和 output mixer 的两个参数都必须有正的 gradient hook call
+count；这只证明图可达，不要求它们的梯度非零或最终 tensor 一定变化。hook census
+从 model 构造后开始，覆盖所有 training backward 与 diagnostic backward；eval
+forward 不计 hook。selected 参数允许保留在原 AdamW param groups，但 state entry 必须
+不存在，不能表述为“训练了但没有移动”。
+
+## 4. 结果前实现闸门
+
+### 4.1 empty-selector 父等价
+
+`learned_reference` smoke 必须直接走父 forward，不得走常数 uniform 分支；它与父
+Round 05 runner 在相同 seed / 20 steps 下必须：
+
+- initial/final model hashes exact；
+- final optimizer hash exact；
+- evaluations、diagnostics 与 training history exact；
+- gradient gate exact；
+- input tensor hashes exact。
+
+允许不同字段只限 protocol wrapper identity、study-manifest wrapper、timing、规范化
+后的 manifest path、output path 与 self-hash。AdamW 参数分组必须保持父语义；
+empty-selector 不能删除任何 mixer 参数。
+
+### 4.2 step-0 identity negative control
+
+父模型所有 depth mixer query 初始化为 0，因此 learned softmax 在 step 0 是 exact
+uniform。选中分支用同 dtype 的 constant-zero logits 和同一个
+`softmax + einsum` kernel。四个 variant 与 learned reference 在固定 input 上必须：
+
+- logits byte-exact；
+- CE byte-exact；
+- activation-gradient spectrum byte-exact；
+- validation metrics byte-exact；
+- selected capture weights 等于 `1/N`，max absolute error `≤ 1e-12`；
+- 若任何跨 variant byte-exact 比较失败，hard-fail；不得在结果后改成容差 gate。
+
+这个负控制只约束初始化；训练开始后 forward 必须允许分化。
+
+### 4.3 selector census
+
+每个 forward 的 64 个 depth index 必须各访问一次，output 访问一次且保持 learned。
+每个 variant 的 selected set 必须与第 2 节 exact。group 内 source counts 必须满足：
+
+```text
+group 6: index 40 has N=6; indices 41..47 have N=7
+group 7: index 48 has N=7; indices 49..55 have N=8
+```
+
+推导前提是 `completed` 含 embedding，且每 8 个 depth mixer 才把 `partial` 聚合为一个
+completed group。
+
+正式 output 保存 exact selected indices、实际 visit census、source counts 与
+uniform-weight max error。任何漏访、重访、越界或 output 被选中都失败。
+
+### 4.4 数据、有限性与梯度尺度
+
+- 父 manifest、train/validation/diagnostic bytes 与 schedule hashes exact；
+- step 0 / 1 / 7,999 optimizer input gate hashes exact；
+- loss、logits、所有主 activation gradients 全部 finite；
+- global clip 后每一步都执行 optimizer update，不允许 skip；
+- smoke 的 diagnostic loss `×2` 时，每层 activation-gradient RMS 比值在
+  `2 ± 1e-5`，normalized spectrum max delta `≤ 1e-6`。
+
+## 5. 历史 reference 配对合同
+
+reference 固定为：
+
+```text
+experiments/k3/attnres_gradient/results/raw/
+  formal-depth-32-block-seed-{seed}.json
+```
+
+analyzer 的 pairing hard gates：
+
+- `protocol_id = llm-atlas-k3-attnres-gradient-scale-v1`；
+- formal / block / depth 32 / 8,000 steps / batch 32；
+- seed exact；
+- initial public 与 mixer hashes 跟对应新 variant exact；
+- formal schedule、validation tensor、diagnostic tensor 和三个 input gate hashes exact；
+- model topology、optimizer hyperparameters、CUBLAS workspace、deterministic flags 与
+  autocast 语义 exact。
+
+以下字段明确**不参与 pairing equality**：
+
+- 所有 final hashes、evaluations、diagnostics、training history 与 gradient gate；
+- timing、run kind、self-hash、output path 与 manifest path 字符串；
+- GPU 名称、driver / CUDA / torch version 的 minor 差异。
+
+环境完整记录；若数值栈变化，aggregate 给出 metadata warning，但只要上述确定性与
+autocast 合同相同就不将其误判为 pairing failure。父 JSON 没有 initial full-state 字段，
+不得假定它存在；public ∪ mixer 的完整性只用结构/元素 census 自洽。
+
+reference 是历史配对基线，不得写成同期随机对照。若任何合同不等，整轮 aggregate
+失败，而不是降级为“近似比较”。
+
+## 6. 固定主对象与公式
+
+每个 diagnostic checkpoint 从：
+
+```text
+activation_grad_rms_by_block = [g1, ..., g32]
+layer_id ∈ {1,...,32}
+g[layer_id] = activation_grad_rms_by_block[layer_id - 1]
+S = {21,22,23,24,25}  # 1-based
+R = {1,...,32} \ S
+```
+
+计算：
+
+```text
+C = mean(g[S]) / mean(g[R])  # spike contrast
+P = max(g) / mean(g)         # peak normalized
+```
+
+所有 `g`、`C`、`P` 必须 finite 且严格大于 `1e-30`。groups 6+7 还改写落在 `R`
+中的 layers 26–28，所以 analyzer 同时报告 `mean(g[S])` 与 `mean(g[R])`，但不把它们
+加入主 status。
+
+对同 seed reference `X_ref` 与 variant `X_v`：
+
+```text
+D_X(v) = (X_ref - X_v) / X_ref
+```
+
+`D>0` 表示 attenuation，`D<0` 表示 amplification。不得取绝对值，不得更换分母。
+
+## 7. 预注册判定
+
+### 7.1 主判定
+
+`uniform_groups_6_7_forward` 的主 attenuation gate **只读取 step=8,000**：
+
+```text
+D_C >= 0.20 AND D_P >= 0.20
+for all 3 seeds
+```
+
+质量 gate 也只读取 `evaluations[step=8000].bits_per_byte`：
+
+```text
+delta_bpc(seed) = final_bpc_variant - final_bpc_reference
+delta_bpc(seed) <= 0.05 for all 3 seeds
+mean(delta_bpc) <= 0.03
+```
+
+只有 attenuation 6/6 与 quality 4/4 同时通过，正式 status 才是：
+
+```text
+forward_training_attenuation_established_within_reduced_protocol
+```
+
+否则按失败位置使用：
+
+```text
+attenuation_not_established
+quality_guard_failed
+attenuation_and_quality_failed
+```
+
+不能用次级变体补救主判定。任何 step 8,000 缺失/重复、数组长度错误、hash 不配对、
+selector / reachability 失败、`g/C/P/BPC/D/log` 缺失或非 finite 都是
+`contract_failed` 并让 analyzer non-zero exit；不能把结构失败包装成上面的科学状态。
+
+### 7.2 次级 material response
+
+group 6、group 7、group 7 MLP-only 各自使用同一 `20% / 3-seed / 2-metric` attenuation
+threshold 和同一 quality guard，分别报告：
+
+```text
+secondary_material_response / secondary_response_not_established
+```
+
+它们不改变主 status，也不升级成 localization。
+
+### 7.3 BPC 护栏的解释
+
+`+0.05 per seed / +0.03 mean` 是预注册的 catastrophic-degradation screen：
+
+- 失败说明不能把 spike 下降当成健康训练的证据；
+- 通过不说明能力、校准或下游任务等价；
+- BPC 改善也不说明总体架构更优。
+
+## 8. 非加性交互与轨迹
+
+对 `X ∈ {C,P}`、每个 seed、每个 checkpoint：
+
+```text
+E6  = ln(X_ref / X_group6)
+E7  = ln(X_ref / X_group7)
+E67 = ln(X_ref / X_groups6+7)
+I67 = E67 - E6 - E7
+```
+
+保存 `E6/E7/E67/I67` 原值、对应 `D_C/D_P` 和三 seed mean/range。没有通过阈值、
+p-value 或 CI。它是三套独立训练在相同 checkpoint 的跨-run log residual；
+`I67` 不能写成可加贡献、独立作用、Shapley value 或因果 interaction estimate。
+
+同时全量保存：
+
+- 六 checkpoints 的 32-layer raw / normalized spectra；
+- peak layer、top-five layers；
+- validation BPC 与 train-loss trajectory；
+- selected/unselected mixer weight summaries；
+- selected-parameter reachability audit；
+- per-cell timing 与显存（不进入数值结论）。
+
+## 9. replay 与 analyzer 合同
+
+primary seed-1 replay 使用 analyzer 定义的 scientific canonical payload。先删除：
+
+```text
+run_kind
+timing
+canonical_sha256_without_self
+manifest.path
+study_manifest.path
+```
+
+再比较以下固定字段 exact：protocol / variant / architecture / depth / seed / steps / batch /
+target bytes、manifest scientific hashes、model、optimizer、initial/final hashes、
+evaluations、diagnostics、training history、selector 与 reachability audits，以及
+environment 中 deterministic / autocast scientific subset。GPU/版本 metadata 保留在
+两份文件中单独展示，不进入 canonical equality。
+
+所有主指标、阈值、status、interaction map 与 compact website artifact 只能由单一
+`experiments/k3/attnres_forward/analyze.py` 生成。网站不能在 TypeScript 中重新计算
+另一套结论。
+
+analyzer 在任何结构、hash、selector、reachability、finite、reference pairing、
+replay 或 threshold contract 失败时必须 non-zero exit，不得输出部分通过结论。
+
+## 10. 报告语言红线
+
+允许：
+
+- “在这个固定缩小模型与训练协议内，局部 uniform-forward 变体……”
+- “selected mixer 参数在此架构消融中结构性不可达……”
+- “joint log effect 呈现正/负 interaction residual……”
+
+禁止：
+
+- “证明 K3 的训练尖峰来自 group 6/7”
+- “只改变 forward，所以这是纯 forward 因果效应”
+- “BPC gate 通过，所以能力不受影响”
+- “interaction residual 是两个 group 的真实贡献”
+- “contrast 下降证明尖峰层本身下降”（未同时检查 `S` / `R` 分拆）
+- “step-0 exact 说明训练期始终与 learned forward 恒等”
+- “复现了 K3 Figure 5(c)”
+- “已经验证官方 2.8T checkpoint”
diff --git a/research/K3_ATTNRES_FORWARD_TRAINING_SCOPING.md b/research/K3_ATTNRES_FORWARD_TRAINING_SCOPING.md
new file mode 100644
index 0000000..c322afe
--- /dev/null
+++ b/research/K3_ATTNRES_FORWARD_TRAINING_SCOPING.md
@@ -0,0 +1,195 @@
+# K3 Attention Residuals 训练期前向干预：Round 08 前置定位
+
+研究日期：2026-07-30  
+阶段身份：**Round 07 后的定向 scoping，不是 Round 08 结果**  
+上游协议：`llm-atlas-k3-attnres-local-path-v1`
+
+## 1. 为什么还需要一次训练期实验
+
+Round 06 / 07 都保持 learned forward 完全不变，只在固定 diagnostic 的 backward 中
+替换 source value coefficients。它们回答的是：
+
+- 全部 65 个 mixer 的 uniform value backward 能不能压低固定尖峰；
+- group 6 / 7 的 16 个 depth mixer 在 learned 背景上是否足以复现全局下降；
+- 从 all-uniform 背景恢复这些 mixer 是否能反向恢复尖峰。
+
+Round 07 的正式结论是：
+
+```text
+groups 6+7 sufficiency：6 / 6 seed×metric cells 通过
+groups 6+7 restoration：3 / 6 cells 通过
+formal status：one_sided_evidence_localization_not_established
+```
+
+这已经足以排除“局部 mask 完全没有反应”，但还不能回答：
+
+> 如果训练的每一次 forward 都真的把这段 depth routing 改成算术平均，模型会怎样适应？
+
+Round 08 把 intervention 放进 optimizer path。它不再追求 forward-identical，而是让
+选中 mixer 的输出在训练、验证与诊断中始终为所有 source states 的等权平均。
+
+## 2. 这不是“只改变 forward”
+
+选中 mixer 的 learned 路径原本是：
+
+```text
+keys    = RMSNorm(sources)
+logits  = query · keys
+weights = softmax(logits over source-depth)
+output  = Σ weights_i × source_i
+```
+
+Round 08 的选中路径是：
+
+```text
+output = (1 / N) × Σ source_i
+```
+
+因此 intervention 同时改变：
+
+1. forward 的 branch input；
+2. 由新 forward 自然产生的 source gradients；
+3. 下游 activation、loss 与所有后续 optimizer updates；
+4. 选中 mixer 的参数可达性：`query` 与 `key_norm.weight` 不参与图，不得到梯度。
+
+这是一项**训练期架构消融**，不是“只改变 forward、不改变 backward”的可分离因果实验。
+结果不能被翻译成 query/key 路径的纯因果效应。
+
+## 3. 为什么只选四个新变体
+
+固定 depth-32 / Block AttnRes 拓扑：
+
+| scope | layers | 0-based depth mixer indices | count |
+|---|---:|---:|---:|
+| group 6 | 21–24 | 40–47 | 8 |
+| group 7 | 25–28 | 48–55 | 8 |
+| groups 6+7 | 21–28 | 40–55 | 16 |
+| group 7 MLP | 25–28 | 49, 51, 53, 55 | 4 |
+
+四个新训练变体固定为：
+
+1. `uniform_group_6_forward`
+2. `uniform_group_7_forward`
+3. `uniform_groups_6_7_forward`（主变体）
+4. `uniform_group_7_mlp_forward`
+
+选择依据不是 Round 08 结果：
+
+- joint 6+7 是 Round 07 的固定主 scope；
+- 单 group 6 / 7 用来构成交互图；
+- group 7 MLP-only 是 Round 07 的 branch-level 次级线索；
+- output mixer 保持 learned，避免把 local depth intervention 扩成全局 readout 改写。
+
+不加入 attention-only、output-only、all-depth 或 all-65，是为了把本轮正式算力集中在
+“局部训练适应”而不是重新展开 14-mode backward census。
+
+## 4. 冻结参考，而不是重新挑基线
+
+paired learned reference 复用 Round 05 已公开的三个：
+
+```text
+formal / depth-32 / block / seeds 2026073001..3
+```
+
+它们与新变体使用相同：
+
+- 初始化过程；
+- 8,000-step deterministic byte schedule；
+- 64 validation windows；
+- 16 diagnostic windows；
+- optimizer、LR schedule、BF16 forward 和 FP32 residual accumulation；
+- 六个 diagnostic checkpoints。
+
+runner 的 `learned_reference` smoke mode 必须逐字段复现父 runner 数值。正式 analyzer
+还必须验证新旧 cell 的 initial public/mixer hashes、输入 gate tensor hashes、
+validation tensor hash、diagnostic tensor hash 与 deterministic / autocast 数值合同。
+GPU 名称、驱动 minor 与 timing 只记录，不作为配对 hard gate。
+
+复用参考的意义是避免为已冻结、可复现的三格再消耗 196,608,000 target bytes。报告必须
+把它写成**历史配对参考**，不能写成同期随机对照。
+
+## 5. 主问题与质量护栏
+
+主对象沿用 Round 05–07，并且主判定只读取最终 step 8,000：
+
+```text
+step      = 8,000
+position  = post-MLP Transformer-block output
+reduction = activation-gradient element RMS
+S         = layers 21–25
+R         = other 27 layers
+C         = mean(g[S]) / mean(g[R])
+P         = max(g) / mean(g)
+```
+
+对变体 `v` 和同 seed learned reference：
+
+```text
+D_X(v) = (X_ref - X_v) / X_ref
+```
+
+主变体 `uniform_groups_6_7_forward` 只有在：
+
+- `C` 与 `P` 的 `D_X ≥ 0.20`；
+- 三个 seed 的六个 cell 全部通过；
+- 每个 seed 的 final validation BPC 相对 reference 不劣化超过 `+0.05`；
+- 三 seed mean BPC delta 不超过 `+0.03`；
+
+时才得到 “forward-training attenuation established within reduced protocol”。
+
+质量阈值在结果前固定。它不是“能力保持”的通用标准，只用于阻止把明显训练失败造成的
+梯度塌缩计成正结果。即使通过，也不能推出下游能力等价。
+
+## 6. 非加性局部交互图
+
+对每个 seed、checkpoint 和指标：
+
+```text
+E6  = ln(X_ref / X_group6)
+E7  = ln(X_ref / X_group7)
+E67 = ln(X_ref / X_groups6+7)
+I67 = E67 - E6 - E7
+```
+
+- `I67 > 0`：joint log attenuation 大于两个 single effects 的和；
+- `I67 < 0`：joint log attenuation 小于两个 single effects 的和；
+- `I67 = 0`：只是在这个定义下恰好 log-additive。
+
+`I67` 没有预注册显著性阈值，不是 Shapley value、方差分解、独立性检验或因果交互估计。
+三个 effect 来自三套独立训练，它只是跨 run 的 log-attenuation residual。它的用途是把
+训练轨迹中的补偿/放大关系画清楚，而不是制造一个新的“通过/失败”结论。
+
+groups 6+7 覆盖 layers 21–28，而固定尖峰窗只到 layer 25；layers 26–28 落在 `R`。
+所以 `C` 的变化可能同时来自 `S` 下降与 `R` 上升。正式结果必须把两者拆开报告，不能把
+contrast 下降单独翻译成“尖峰层被关闭”。
+
+## 7. 真实 K3 checkpoint 的同期边界
+
+截至本轮预检，官方 Kimi-K3 Hugging Face main 仍停在 revision
+`9f62e4e9fffbd0a83ddd60e1c209d828994b3569`，remote code 仍按 96 heads 初始化
+`A_log`，公开 checkpoint header 仍为 `[128]`。社区 PR #144 / #150 仍是两个未合并、
+语义不同的候选修复；没有官方裁决。
+
+所以本轮不下载约 1.56 TB 权重，不声称对真实 K3 forward 做了验证。缩小实验只继承
+Block AttnRes 的拓扑动机，不是 K3 checkpoint 的数值替身。
+
+一手状态页：
+
+- [Kimi-K3 official main](https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3/tree/main)
+- [main `modeling_kimi_linear.py`](https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3/blob/main/modeling_kimi_linear.py)
+- [community PR #144](https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3/discussions/144)
+- [community PR #150](https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3/discussions/150)
+
+## 8. 本轮可证伪交付
+
+Round 08 将在查看正式结果前完成：
+
+1. 冻结协议与 machine-readable manifest；
+2. 实现一个 selector，而不是四份分叉 forward；
+3. 通过 empty-selector 父等价、step-0 uniform identity、selector census、参数不可达性、
+   loss-scale 与输入 hash 闸门；
+4. 运行 4 variants × 3 seeds × 8,000 steps；
+5. 从初始化 replay 主变体 seed 2026073001；
+6. 由单一 analyzer 生成主判定、质量闸门、轨迹与非加性交互；
+7. 独立审阅机器可读结果；
+8. 以五视图交互实验接入网站、开源并发布。