wuyang
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# Round 07 Grok Headless 对抗审阅与处置
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审阅日期：2026-07-30
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审阅会话：`019fb151-9627-76c1-b7d7-53012874f85c`
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身份：**外部模型的只读方法学审稿，不是论文证据源**
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## 1. 调用边界
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Grok CLI 使用 single/headless 方式读取：
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- `research/K3_ATTNRES_LOCAL_PATH_SCOPING.md`
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- `research/K3_ATTNRES_LOCAL_PATH_PROTOCOL.md`
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- `experiments/k3/attnres_spike/train.py`
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关闭 web search、禁止 subagents、使用 plan permission；它没有修改文件。审稿任务是找
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selector、公式、endpoint exactness、negative control、replay 与父 runner API 的冲突。
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## 2. Blocking findings 与处置
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| finding | 风险 | 处置 |
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| 父 runner 只有 global mode，局部 selector 尚不可实现 | 不同实现可能选错 indices 或混入 full autograd | **采纳**：协议冻结 14 个 exact identity sets；所有矩阵 mode 只用同一个 `RoutedSourceBackward` |
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| 新 output `index=64` 与父 summary 的 `mixer_index=null` 冲突 | 改 schema 会破坏 Round 06 summary hash | **采纳**：父 `trace.mixers` 不动；新建平行 `selector_visits`，64 只作为新 schema alias |
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| “restore to learned” 会被误解成恢复 query/key/softmax autograd | 分母是 detached learned，实验会回答不同问题 | **采纳**：统一改为 “restore to detached-learned value coefficients” |
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| 14-mode 合同没明确保留六个 parent `learned` diagnostics | 可能削弱或破坏 Round 06 exactness | **采纳**：六 checkpoints 跑 parent learned；0/8000 追加 14-mode matrix |
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| 20% raw drop 没写明确分母 | gap gate 可能用不同公式 | **采纳**：冻结 `(X_ref-X_all)/X_ref`，并定义缺失格如何使 3×2 主 gate 失败 |
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| step-0 只做 custom-mode 互比不够 | 同一种 surrogate 错误可全体一致 | **采纳**：双 endpoint exact、learned-vs-detached 负控制、detached `×1/×2` loss-scale gate |
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## 3. Non-blocking findings 与处置
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全部采纳：
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- 统一符号为 `X_ref = X_detached_learned`；
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- 在 protocol 正文列出 exact indices，而不只依赖 scoping 公式；
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- branch dominance 标为 sufficiency-only 次级探索；
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- interaction residual 明确“不预期为 0、不是检验”；
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- 明示 group 7 包含固定 `S` 外的 layers 26–28；
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- 精确定义 `mixed`；
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- replay 限定 same-host environment；
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- 所有 score / gate 只由单一 `analyze.py` 生成。
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“单 group 20% 与 joint 50% 不按 mixer 数量成比例”保留为预注册决策；协议已禁止把它解释为
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per-mixer rate。
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## 4. 复核结论
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Grok 复核 14-mode arithmetic：
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```text
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1 reference + 10 sufficiency + 3 restoration = 14
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```
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uniform census `0 / 1 / 4 / 8 / 16 / 49 / 57 / 64 / 65` 与 64 depth + 1 output
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拓扑一致。真正风险是 identity/schema，不是计数；本轮修订已把两者写成独立 exact gate。
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最终公式被审阅为内部自洽：
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```text
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G_X = ln(X_ref / X_all)
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S_X(m) = ln(X_ref / X_m) / G_X
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R_X(r) = ln(X_r / X_all) / G_X
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```
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审稿意见不会进入实验结果、论文事实或官网证据等级；它只用于在结果出现前强化协议。
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