Seal Phase 4AH conditional KC drive audit and source accounting
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Digital Drosophila Archive
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# Phase 4AH：KC 输入记账把问题缩小到了哪里
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更新：2026-09-30。正式状态：**PASS-CONDITIONAL-KC-DRIVE-AUDIT**。
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这里的 PASS 仅表示对既有轨迹的条件重建和输入账目通过验证。Phase 4AG 的 `FAIL-FIXED-CAL-REPRESENTATION` 不变，仍没有学习候选。本阶段不运行新脑实验、不训练、不调参数、不使用 held-out，也未使用 GPU。
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## 关键结果
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全部 8 个小型场景、60 次 CAL 基础记录和 12 次重复，共 80 份记录通过重建。KC 放电由重建代码独立计算，未用原 KC 放电强制复位；80 份事件、计数及最终 V/g/ref 精确一致，8 个小型场景的逐 tick pre/post-APL 状态也精确一致。12 份重复的诊断统计相同。
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完整 CAL 没有逐 KC 状态历史，只有全脑每 tick 哈希。因此不能声称完整 CAL 的每 tick KC V/g 都与独立保存的原历史逐位验证。记录中的上游放电和 APL h 是重建的条件输入，不是重新模拟出来的独立证据。
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下表每列汇总 30 次 CAL：6 气味 × 5 seed。KC 比例按“神经元×试验”计数，时间比例按“神经元×试验×tick”计数，不是跨试验去重后的神经元数。
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| 指标 | physiological | matched_energy |
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| --- | ---: | ---: |
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| 外部请求 / 接受 | 3,203 / 2,195 | 2,936 / 2,038 |
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| 实际全部 ALPN 放电 | 154,514 | 153,049 |
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| 当次非设计目标 ALPN 放电 | 138,679（89.75%） | 137,431（89.80%） |
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| 静默 KC 中收到 PN 兴奋输入的比例 | 93.3455% | 93.3481% |
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| 静默 KC 中收到任意兴奋输入的比例 | 100% | 100% |
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| PN 占已接受兴奋增量总量的比例 | 89.1612% | 89.4183% |
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| PN→KC 到达边事件拒绝率 | 0.03649% | 0.03731% |
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| 从未放电 KC 的不应期 tick 数 | 0 | 0 |
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| APL 累计写入量 / 已接受兴奋增量 | 3.0516 | 3.0539 |
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| KC 末尾状态 g 为负的时间比例 | 91.8452% | 91.8721% |
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每个气味的设计目标为 33–55 个 ALPN；六气味设计目标并集为 76 个，实际放电 ALPN 并集为 556 个（两种模式均如此）。设计目标、实际请求、接受请求和实际放电是不同集合，均已分别保存。没有把实际输入事件数强行匹配，也没有把“未与请求同 tick 的放电”直接命名为噪声或独立自然活动。
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## 哪些解释已被排除，哪些还没有
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在这些已记录的 100 ms CAL 中，可排除字面意义的“KC 完全没收到兴奋输入”。也可排除“从未放电的 KC 因自身不应期拒收或不应期内 APL 累积，才不能首次放电”：它们没有进入过不应期。
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不应期内 APL 写入仅占全体 APL 累计写入约 0.0193% / 0.0192%。这不支持把“屏蔽不应期 APL 写入”当成本轮覆盖率失败的直接主要解释；但没有做干预，不能排除已活跃细胞的时序或网络间接效应。
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尚不能排除：兴奋输入过晚、不够同步、缺少气味特异结构、广泛反馈再招募，或它们与持续 APL 写入的相互作用。静默 KC 最接近阈值时的距离中位数约 6.697 / 6.703 mV；该值描述当前轨迹，不用于调整阈值。
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APL 的约 3.05 倍是跨时间、神经元和试验累计状态增量的记账比值，不是瞬时 E/I 比、生物学抑制强度比例，也不是可据此倒算的新 gain。`g` 在该作者方程中以伏特表示，不是电导。源分账采用真实 availability/reset 条件；不能将其当作移除 APL 后的全脑反事实。
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## 身份、浮点和证据范围
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源类别从实际 schema 建立互斥分组：KC 4,064、APL 2、ALPN 686、MBON 97、解剖 DAN 340、仅 dopamine 标注的其他类别 52、other 160,143、unclassified 1,316。两枚 DPM 在 other 中明确标记，不因 dopamine 标注被归作 DAN；340 个 DAN 中有 2 个的当前 NT 字段不是 dopamine。没有依据名称前缀猜身份或删除未知项。
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重建保留原始浮点位、18-step 延迟、22-step 不应期、严格阈值及逐边累加顺序。APL fast-edge 掩码原样保留在独立内存副本；磁盘原边权不改。按来源和符号分账不反馈到状态更新；舍入残差单独记录。
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- 47 项合成测试在本地与服务器通过。
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- 实际 g 阶段账目的最大闭合残差为 2.17e-19 V，在记录的运算误差界内。
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- 来源状态分账最大残差为 6.11e-16 V；积分最大残差为 7.46e-14 V·ms。重建事件/最终状态自身仍要求逐位一致，没有放宽容差。
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- 原 230,239 项及全部后续已封存目录校验通过。五组旧参考本阶段未重新运行；引用的是上一轮已封存且本次校验未变的 PASS 记录。
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- CPU 条件记账合计约 133.34 s；这是审计耗时，不是脑模型实时性能。
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- 新模型 11 项、新实验 415 项已封存；封存前实验 payload 81,395,186 字节。完整分账表留在服务器，Git 只发布代码、小型证据及 SHA-256。
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## 下一步，不从比值反推参数
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优先检验可证伪的机制问题：**非设计目标 ALPN 的广泛再招募是否先于 KC 响应，并通过 PN→APL / PN→KC 形成跨气味共享输入？**
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先继续使用已有 60 次 CAL，做 ALPN 的局部条件重建、真实先后时序和设计/非设计来源的 PN→APL 分账。若时序或贡献不支持该假设，明确否定，不挑选支持案例。
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旧 APL 的单位意图已核实：[原 4J 配置](../../models/male-cns-lif/phase4j.yaml) 明写 `gain_grid_mv_per_state_step`，[原 4J 实现](../../models/male-cns-lif/phase4j.py) 有意每 tick 把滤波后的抑制写入 g，4P 延续这一行为。所以不能称它为“遗漏 dt 的实现错误”，也不能偷偷把 .01 换解释成 tonic mV。后续可研究不同时间算子的结构假设，但需新单位契约和不依赖 CAL 的解析匹配对照，不能只是把累计抑制改小。[研究边界与来源](phase4ah-next-hypotheses.md)
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这仍不是学习训练或新的全脑动力学实验。任何因果干预或新的 APL 动力学语义必须另立独立分支协议，保留原结果，提前固定对照和判据，不做 gain 搜索，不改旧模型、输入、mask、eligibility 或阈值。
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## 证据入口
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- [正式审计报告](phase4ah-kc-drive-audit.md)
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- [原始最终状态](../../registry/phase4ah-kc-drive-audit/evidence/audit/final-status.json)
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- [全部基础 CAL 输入账目](../../registry/phase4ah-kc-drive-audit/evidence/audit/calibration-drive-summary.csv)
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- [可重复计算的解释性统计及输入 SHA](../../registry/phase4ah-kc-drive-audit/interpretation-metrics.json)
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- [解释性统计生成代码](../../tools/report_phase4ah.py)
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- [冻结文件校验](../../registry/phase4ah-kc-drive-audit/evidence/regression/old-integrity-after.json)
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- [新封存校验](../../registry/phase4ah-kc-drive-audit/seal-verification.json)
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模型 manifest SHA-256：`fa89cb0a6e2dc77462057b672ffbcfabbe74b893d8f70e4b41d8b5202de15530`。
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实验 manifest SHA-256：`fb30ca09068d5d8dc1dc9972e00f674c5dc3aa49c7117d630607b5d9067927db`。
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# Phase 4AH — conditional KC drive audit
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Status: `PASS-CONDITIONAL-KC-DRIVE-AUDIT`.
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80 existing records reconstructed; 8 fixture pre/post histories and 72 CAL event/final states exact.
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12 repeated CAL records produced identical accounting. No new brain simulation, GPU use, tuning or learning.
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Full prior frozen integrity passed. Five reference simulations were not rerun; the sealed prior PASS is referenced by SHA.
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Previous CAL failure remains unchanged. Conditional replay is not an APL-removal counterfactual.
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|Mode|Mean active KC fraction|Requests|Accepted requests|ALPN accepted excitatory increment sum (V)|APL write sum (V)|
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|---|---:|---:|---:|---:|---:|
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|physiological|0.01271325|3203|2195|46379.7565|158735.25|
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|matched_energy|0.01233596|2936|2038|45928.6416|156859.684|
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Increment sums span 30 trials × 4064 KC × time; not instantaneous conductance or causal percentages.
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See audit/final-status.json, audit/calibration-drive-summary.csv and trials/*/per-kc.parquet for detailed evidence.
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# Phase 4AH 后的研究边界：先定位，再做独立干预
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日期：2026-09-30。本页是研究备忘，不是已执行或已通过的新实验协议。Phase 4AH 的条件审计 PASS 和 Phase 4AG 的固定 CAL FAIL 均不改变。
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## 立即优先：既有轨迹中的 ALPN 再招募
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可证伪的问题是：非设计 ALPN 再招募的时序是否先于 KC 响应；这些源在当前 PN→APL / PN→KC 输入中是否占主要部分。先对全部 60 次原 CAL 做来源和时序分账，不能仅拿全程累计比例作为答案。仍使用既有输入/放电，不生成新全脑轨迹；零贡献、反向时序或跨气味不同的结果也完整报告。
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## 值得研究但尚未执行：APL 时间算子
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旧模型的设计不是缺少一个 dt 因子。[phase4j.yaml](../../models/male-cns-lif/phase4j.yaml) 使用 `gain_grid_mv_per_state_step`；[phase4j.py](../../models/male-cns-lif/phase4j.py) 每步将 20 ms 滤波状态产生的抑制加到 g；[phase4p_revalidate.py](../../models/male-cns-lif/deterministic-runtime-v2/phase4p_revalidate.py) 保持该语义。原 4J 文件 SHA-256 分别为 `b35e4332a91b8489f69348cedf5ac675e9c3902c7e8c7beec5d053773c6529a3` 和 `abb4574da85f00bd9ef61024c65993ef81d42651ff8d8d63c15dd69c6222471e`，与 frozen 子目录副本相同。
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一个未来的独立结构假设可以比较“滤波后的逐步 g 增量”与“独立连续驱动状态”的时间响应，而不是把 gain 调小。两者变量的单位及调度不同，不能把旧 `.01 mV/state/step` 直接当作 `.01 mV/state`，再宣称只改变了算法实现。
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根据已冻结的离散更新式，在无放电、无不应期、恒定每步抑制增量 H 的线性诊断条件下，由代码推导（不是文献实测）：
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```text
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g_next = gd*g - H
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V_next = c0 + cg*g + cv*V
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g_steady = -H/(1-gd)
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V_base = c0/(1-cv)
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V_steady - V_base = -cg*H/((1-cv)*(1-gd))
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```
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若以后选用 DC 匹配，应在新协议中预先固定这一匹配规则，使用冻结系数而不是重算常数，并先通过零输入、阶跃、脉冲、有限脉冲列、reset/ref22 边界的独立验证。不能看到 CAL 后再换成更有利的匹配标准。连续驱动可能使早期抑制更强，不能预设其改善编码。固定 trace 对照也不能代替闭环干预。
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## 生物学依据能支持到哪里
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Shiu 等人的 LIF 模型明确忽略非脉冲神经元和受体动力学。因此本项目的 graded APL 不是论文提供的“作者 APL 算子”，也不能由该论文直接获得 MaleCNS APL 参数。[Shiu et al., Nature 2024](https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11446845/)
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Amin 等人的局部刺激与成像显示 APL 活动和对 KC 的抑制具有空间局部性，为研究局部 APL 模型提供依据，但不能直接指定当前 MaleCNS 的每条边强度。[Amin et al., eLife 2020](https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7541083/)
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Prisco 等人结合 EM 和体内成像，研究了 calyx 中 APL 对 PN bouton 与 KC dendrite 的作用及区域化响应。这支持区分末梢与全神经元作用范围；不等于允许把 PN 整个细胞的输出统一抑制。[Prisco et al., eLife 2021](https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8741211/)
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这些证据不提供本数据集逐边受体、局部时间常数和 mV 转换系数。缺项继续标记 unknown，不人工补齐。本次主代理核验了上述公开原始来源；eLife 直连出现浏览器验证时使用其 PMC 原文/作者摘要，不把搜索结果中的其他论文当作替代数据。
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## 不重走的路
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- 不因累计 APL/兴奋比值约 3.05 就将 gain 除以 3；那是结果导向调参。
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- 不因静默比例高就改 KC/MBON 阈值、提高输入或降低验收标准。
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- 不将 APL→PN 的解剖接触直接解释为 whole-PN 抑制或同 bouton 的有效抑制。
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- 不顺手恢复/改写 1,212 条未被 graded 替代的非 KC fast APL 边；若测试其作用，另立明确机制对照。
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- 不根据少放电、多放电或稀疏率单项选择候选。表征、泛化、信用分配和功能性记忆仍须分别验证。
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本页没有新增边、模型参数、learned weights 或行为成功声明。
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