Audit conditional PN recruitment and graded APL source timing

docs/progress/phase4ai-interpretation.md

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+# Phase 4AI：PN 再招募与 APL 来源审计
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+正式状态：`PASS-CONDITIONAL-PN-APL-SOURCE-AUDIT`。这是审计通过，不是表征或学习通过。
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+## 核验范围
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+74 项合成测试通过；固定 8 个小场景、60 个 CAL 主记录、12 个技术重复，共 80 份既有 Phase 4AG-r2 记录。PN 的完整放电事件、计数、最终 V/g/ref 逐位一致；8 个小场景的每步 pre/post 状态一致；12 对统计重复一致。CAL 没有独立保存逐 PN 的每步状态，不能把最终状态/事件验证称为完整逐步历史验证。
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+额外独立复核了每个首发前真实边事件的 source spike、18-step delay、真实 canonical edge、权重位值、到达时刻、接受状态、严格首发前条件。跨批唯一性与从原始 source events 重新推导的逐边期望数量均一致，无漏项或重复。
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+没有运行新全脑实验、使用 GPU、改参数、改权重、训练或访问 held-out 动态结果。全程只对既有记录做条件重建与非反馈分账；这不是独立全脑 oracle，也不是删掉某条通路的反事实。
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+## 1. 非设计 PN 的活动先于 KC
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+“非设计”仅表示该 trial 静态刺激目标集合以外，不等于噪声、错误神经元或污染。
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+|指标|physiological|matched_energy|
+|---|---:|---:|
+|非设计 PN 首次活动早于首个 KC 的主记录|30/30|30/30|
+|首个非设计 PN tick 范围|40–223|45–216|
+|首个 KC tick 范围|111–322|126–294|
+|首次活动前已有非设计 PN 活动的 active KC neuron-trials|1550/1550|1504/1504|
+|首次活动前已有真实非设计 PN→KC 到达边事件|1539/1550|1496/1504|
+|非设计 PN 放电 / 全部 PN 放电|138679/154514|137431/153049|
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+tick 是保存记录的整数时间索引，dt=0.1 ms；这里给出的是记录内时间，不是相对每个外部刺激 onset 的延迟。上表多 trial 合计不能当作不同神经元数量。
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+## 2. 首发前 PN 输入来自哪里
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+限定对象为已经放电的非设计 PN：14967 / 14939 neuron-trials，两种模式各涉及 547 个不同 PN。
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+|首发前接受的正权重增量来源|physiological|matched_energy|
+|---|---:|---:|
+|ALLN|65.7040%|65.7683%|
+|ALPN|27.7791%|27.8722%|
+|其他已注释神经元|5.2174%|5.0328%|
+|KC|0.00124%|0.00105%|
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+ALLN 是 metadata 中精确的 `annotation_class == ALLN`，不是 ALIN；没有根据类型前缀补齐身份。来源表同时保留负权重与零权重。
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+这些占比是首发前**名义正增量的累计份额**，不是净电流、净去极化或因果贡献。非反馈 V 账本中，ALLN 在首发阈值检查前的平均正/负项约为 +8.93/−5.85 mV（净约 +3.08 mV），而 ALPN 约为 +4.43/−0.11 mV（净约 +4.32 mV）。不能因 ALLN 正增量占比最大就声称其净去极化最大。
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+这个统计窗口截至每个 PN 自身首发，不是全部截至全网首个 KC，不能拿 66% 直接解释最早一批 PN 的启动。最早非设计 PN 先于首个 KC，排除了此前 KC spikes 启动这一最早群体的解释；之后的再招募与反馈仍可存在。当前只直接覆盖 ALLN→PN 来边，不是 PN→ALLN→PN 动态闭环、必要性或唯一因果路径证明；后续必须保留负项、时间过滤、其他通路和从未激活 PN 对照。
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+## 3. graded APL 的来源
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+冻结 APL 输入矩阵是非负 raw-contact 归一化工程映射，不是实际 signed PN→APL LIF 电流，不能称为测得的 dopamine/电导或生理量。
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+|non-design ALPN 来源份额|physiological|matched_energy|
+|---|---:|---:|
+|整个记录累计 h 写入|73.9038%|73.9797%|
+|每个 active KC 首发严格之前的 h 合计|66.5249%|66.7294%|
+|全网首个 KC 严格之前、全部 KC 的 h 合计|62.8646%|62.4176%|
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+全网首个 KC 之前的 KC 来源为 0，其余来自 design ALPN。在零初态、由 KC spikes 驱动的算子下，这是结构性结果，不能当成独立证明“KC 反馈无作用”。整窗 KC 来源仍占约 4.72% / 4.64%，每只 active KC 自身首发前占约 7.53% / 7.32%。这些均不证明 PN/APL 是 KC 稀疏度失败的原因。
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+三组 float64 合计与保存的 float32 drive/state/h 在预先推导的逐 tick 数值误差界内；这是数学来源分账，不是 bitwise CUDA APL replay。累计份额仍是描述统计，未构造累计来源份额的误差区间，不宣称“主导份额经严格误差界证明”。
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+## 4. 共同活动很强，但不能据此宣布气味信息为零
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+主比较固定全部 686 个 ALPN 维度；次比较固定六种 CAL 刺激目标并集 76 个 PN 之外的共同 610 维。每模式固定 60 within-seed-pair 与 75 between-odor/same-seed 比较；技术重复不充当新 seed。
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+|固定 686 维指标：within / between|physiological|matched_energy|
+|---|---:|---:|
+|Cosine distance|0.002812 / 0.003146|0.002936 / 0.003291|
+|Pearson correlation|0.993240 / 0.992438|0.992964 / 0.992107|
+|Active-set Jaccard|0.982743 / 0.980222|0.982590 / 0.979699|
+|Euclidean distance|22.7359 / 26.6852|25.3697 / 25.2796|
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+共同活动与小的气味差异可以并存。尤其 matched-energy 的 Euclidean between 不高于 within；不同指标并不一致。这不是无信息的统计证明，也不是学习可用性、held-out 泛化、分类器或显著性检验。
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+## 结论与下一步
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+原 Phase 4AG `FAIL-FIXED-CAL-REPRESENTATION` 完全不变，未产生学习候选。本轮减少了机制不确定性，没有把“出现差异”当作成功。
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+下一步先用固定 60 CAL 的已有记录，核对最早非设计 PN 群及首个 KC 前窗口，分开 design/non-design ALPN 与 ALLN 的正负输入，并查 PN→ALLN 方向的真实带时延先行边。不能挑出现所需结论的 cohort，也不能把 shortest path 当动态路径。
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+再按独立预声明协议检验一个时间算子假设：原 graded APL 当步末写入，与固定平移 18 步的工程对照。不能称为实测生理修正，不能调 gain、threshold 或 eta，不能扫描最佳 delay。先验证固定序列的按位平移与末端样本完整性，再决定是否进入闭环；详细边界见 [下一步假设](phase4ai-next-hypotheses.md)。
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+## 完整性和保存位置
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+- 原始登记 230239 个文件及后续 Phase 4AA–4AH 各冻结目录 checksum 全通过。旧五组 reference 本轮未重跑；上一轮封存 PASS 记录按 SHA 校验未变。
+- 新模型目录：`models/male-cns-lif/pn-recruitment-audit-v1/`，16 个 payload 文件，170860 bytes。
+- 新实验目录：`experiments/phase4ai-pn-recruitment-audit/`，734 个 payload 文件，1101594284 bytes，约 1.10 GB。纯 CPU 审计时间合计 726.84 秒，不是脑实时性能 benchmark。
+- 模型 manifest SHA-256：`a53443ac124e9bebc813867a5015d77276c2bd3edf89cd606a57d54756fe0dd7`。
+- 实验 manifest SHA-256：`12c6f2e9929b3f7084e8b39b90c8851185febbc0afbb7031f9eebb4c41d2731d`。
+- Git 仅发布代码、257 份小证据（约 5.85 MB）、文档与校验；完整新事件数据仍在服务器，不是异机全量备份。
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+解释指标由 `tools/report_phase4ai.py` 从已封存表只读导出，保存于 `registry/phase4ai-pn-recruitment-audit/interpretation-metrics.json` 并附独立 SHA；不修改原封存 manifest 或科学 gate。

docs/progress/phase4ai-next-hypotheses.md

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+# Phase 4AI 后的最小时间算子假设（尚未执行）
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+这是后续独立分支的设计建议，不是已经注册或完成的实验，也不是生理正确性结论。Phase 1–4AI 的代码、数据、参数与结论不因此改变；学习门仍关闭。
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+先补一项窄范围只读时序检查：在固定 60 CAL 中保留同时首发的全部最早非设计 PN，窗口截至首个 KC，分开 design/non-design PN 与 ALLN 的正负来源；核实 PN→ALLN 方向的真实先行边，必要时仅条件重建 ALLN 的接受状态。Phase 4AI 已验证 ALLN→PN 输入，但未证明动态 PN→ALLN→PN 闭环。此检查不运行新全脑实验，也不用于选择“最佳延迟”。
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+## 当前可以由代码确认的时间契约
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+现有 graded APL 组件在 PN/KC 于 tick `s` 放电后，当步更新其状态并在 `s` 末写入 KC 的 `g`。这次写入最早影响 `s+1` 的 threshold。真实直接 PN→KC 边在 `s+18` 的 threshold 之后到达，最早影响 `s+19` 的 threshold。
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+这是两个算子的调度差异，不足以证明该差异就是失败原因。APL 原参数的单位是每状态每步增量，不是“漏乘 dt”；不能把原数值直接重新解释为 tonic 电位、也不能根据累计抑制/兴奋比反推 gain。
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+## 唯一建议的最小对照
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+在新的独立目录和预声明协议中，只比较原 `delay=0` 与固定 `delay=18 steps`：
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+`h_apply[t] = 0 (t<18), otherwise h_generated[t-18]`。
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+其余全部保持原样：APL 状态递推、float32 位值、I/O 映射与归一化、gain、fast-APL mask、LIF 参数、connectome、sign、外部请求文件。不扫描“最佳延迟”，不选效果好的 seed，不训练。18 步来自现有解剖事件队列的工程对齐，不是测得的 MaleCNS APL 生理延迟。
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+注意：整条 `h` 延迟也会延迟 KC→APL 反馈，不是 PN-only 干预。解剖边到达仍受 refractory 保护，APL 写入仍不受该保护；时间对齐不等于两种作用完全等价。
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+## 两层验证不可混淆
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+1. 固定现有上游 spike/h 序列：按位平移 h，前补零并显式保留记录末端再延迟的 18 步。验证记录内每一个 h 样本无损、无漏、不循环移位，保持完整已生成序列的累计抑制量；不得把它称为未知未来的完整衰减尾部。
+2. 如继续全脑闭环：只能声明同一请求与同一算子参数。放电变化会改变后续 APL drive/state/h，不能声称两条件实际抑制总量仍相同，更不能事后重新归一化。报告末端状态和未排空事件，保留原固定 CAL 与后续学习门。
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+先完成零输入、单 PN 脉冲、有限脉冲列、末端脉冲及 reset/refractory 碰撞的 CPU/GPU oracle 检查。`delay=0` 必须重现原记录；任何差异均先停，不进入 CAL。若唯一 delay 改动后完整 CAL 仍失败，则“单独消除这项调度领先足以修复 CAL”的假设不成立；即使通过，也不等于生理正确、泛化通过或学习成功。
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+## 一手文献边界
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+- [Shiu et al., Nature 2024](https://www.nature.com/articles/s41586-024-07763-9) 使用固定 1.8 ms 的突触延迟，并讨论统一 spiking LIF 对 non-spiking 生理过程的限制。这不等于解剖上删除 APL，不能写成 MaleCNS/APL 实测值。
+- [Amin et al., eLife 2020](https://elifesciences.org/articles/56954.pdf) 支持 APL 非脉冲活动及局部 KC 抑制；约 5 Hz 成像不足以解析其推测的毫秒级传播，不能据此指定精确 MaleCNS 延迟。
+- [Prisco et al., eLife 2021](https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8741211/) 支持 calyx 中 PN/APL/KC 的局部关系和响应归一化，不给出这些 MaleCNS 路径的毫秒延迟。
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+因此 0、1.8、3.6 ms 均不得宣称是由这些文献确定的 MaleCNS APL 生理参数。此建议只用于可证伪、单因素、可回归的工程动力学分支。