Seal Phase 4AH conditional KC drive audit and source accounting

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Digital Drosophila Archive
2026-09-30 09:59:18 +08:00
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# Phase 4AH:KC 输入记账把问题缩小到了哪里
更新:2026-09-30。正式状态:**PASS-CONDITIONAL-KC-DRIVE-AUDIT**。
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。
## 关键结果
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。
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。
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。
| 指标 | physiological | matched_energy |
| --- | ---: | ---: |
| 外部请求 / 接受 | 3,203 / 2,195 | 2,936 / 2,038 |
| 实际全部 ALPN 放电 | 154,514 | 153,049 |
| 当次非设计目标 ALPN 放电 | 138,679(89.75%) | 137,431(89.80%) |
| 静默 KC 中收到 PN 兴奋输入的比例 | 93.3455% | 93.3481% |
| 静默 KC 中收到任意兴奋输入的比例 | 100% | 100% |
| PN 占已接受兴奋增量总量的比例 | 89.1612% | 89.4183% |
| PN→KC 到达边事件拒绝率 | 0.03649% | 0.03731% |
| 从未放电 KC 的不应期 tick 数 | 0 | 0 |
| APL 累计写入量 / 已接受兴奋增量 | 3.0516 | 3.0539 |
| KC 末尾状态 g 为负的时间比例 | 91.8452% | 91.8721% |
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。
## 哪些解释已被排除,哪些还没有
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。
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。
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。
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。
## 身份、浮点和证据范围
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。
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。
- 47 项合成测试在本地与服务器通过。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
## 下一步,不从比值反推参数
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?**
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。
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)
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。
## 证据入口
- [正式审计报告](phase4ah-kc-drive-audit.md)
- [原始最终状态](../../registry/phase4ah-kc-drive-audit/evidence/audit/final-status.json)
- [全部基础 CAL 输入账目](../../registry/phase4ah-kc-drive-audit/evidence/audit/calibration-drive-summary.csv)
- [可重复计算的解释性统计及输入 SHA](../../registry/phase4ah-kc-drive-audit/interpretation-metrics.json)
- [解释性统计生成代码](../../tools/report_phase4ah.py)
- [冻结文件校验](../../registry/phase4ah-kc-drive-audit/evidence/regression/old-integrity-after.json)
- [新封存校验](../../registry/phase4ah-kc-drive-audit/seal-verification.json)
模型 manifest SHA-256:`fa89cb0a6e2dc77462057b672ffbcfabbe74b893d8f70e4b41d8b5202de15530`。
实验 manifest SHA-256:`fb30ca09068d5d8dc1dc9972e00f674c5dc3aa49c7117d630607b5d9067927db`。