Seal Phase 4AG author-APL audit and fixed CAL failure
This commit is contained in:
Digital Drosophila Archive
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# Phase 4AG: author LIF + unchanged legacy graded APL
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Status: `FAIL-FIXED-CAL-REPRESENTATION`.
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Numerical closed-loop gate: True; original complete fixed six-CAL gate: False.
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The independent Brian LIF and candidate use independent state but share the APL arithmetic component. Original frozen APL AST replay and a float64 error audit are separately recorded.
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Author LIF uses float64; APL retains float32, tau20ms/gain0.01/normalization1, full original matrices and order. No learning/parameter search.
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The explicitly hypothesized unconditional end-APL write includes refractory KC. Original fast APL mask leaves1,212 non-KC edges unreplaced; this scope limitation was not silently fixed.
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Old checksums and five frozen reference trials: True.
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Successfully compared cases: [{'case': 'apl_only', 'pass_all': True}, {'case': 'arrival_collision', 'pass_all': True}, {'case': 'cal-matched_energy-00-s51101', 'pass_all': True}, {'case': 'cal-physiological-00-s51101', 'pass_all': True}, {'case': 'high_fanin', 'pass_all': True}, {'case': 'kc_ref_boundary', 'pass_all': True}, {'case': 'natural_request', 'pass_all': True}, {'case': 'pn_pulse', 'pass_all': True}, {'case': 'two_sources', 'pass_all': True}, {'case': 'zero', 'pass_all': True}].
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Detailed CAL, exact comparisons, component errors, event/request traces and execution exceptions are linked from audit/final-status.json.
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Wall/VRAM here include per-tick CPU synchronization, IPC and hashes. They are diagnostic costs, not runtime-performance benchmarks.
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No heldout dynamic outputs, formal A/B, learning, game, reward, decoder or new candidate.
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Next gate: Audit first failure in this explicitly declared hypothesis; no gain search, no heldout tuning, no conditioning
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# Phase 4AG: author LIF + unchanged legacy graded APL
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Status: `INCOMPLETE-NUMERICAL-EXECUTION`.
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Numerical closed-loop gate: False; original complete fixed six-CAL gate: False.
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The independent Brian LIF and candidate use independent state but share the APL arithmetic component. Original frozen APL AST replay and a float64 error audit are separately recorded.
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Author LIF uses float64; APL retains float32, tau20ms/gain0.01/normalization1, full original matrices and order. No learning/parameter search.
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The explicitly hypothesized unconditional end-APL write includes refractory KC. Original fast APL mask leaves1,212 non-KC edges unreplaced; this scope limitation was not silently fixed.
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Old checksums and five frozen reference trials: True.
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Successfully compared cases: [].
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Detailed CAL, exact comparisons, component errors, event/request traces and execution exceptions are linked from audit/final-status.json.
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Wall/VRAM here include per-tick CPU synchronization, IPC and hashes. They are diagnostic costs, not runtime-performance benchmarks.
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No heldout dynamic outputs, formal A/B, learning, game, reward, decoder or new candidate.
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Next gate: Audit first failure in this explicitly declared hypothesis; no gain search, no heldout tuning, no conditioning
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# Phase 4AG：设计、证据范围与限制
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本文是独立于已登记模型和实验文件的解释性文档，不是预注册协议的修订，也不是最终实验报告。状态快照日期：2026-09-30。
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在本说明对应的检查节点，r2 的 8 个固定小型测试场景已完成每场景 3 次 GPU 运行及 1 次 Brian 对照，数值门禁通过；两个预先指定的全图 100 ms Brian 对照也已通过。后续 60 次 CAL 基础运行和 12 次重复检查仍在进行中。本文不宣布 CAL 通过或失败，更不宣布学习成功。正式状态应以各阶段原始审计记录及最终封存报告为准。
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## 本阶段到底测试什么
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Phase 4AG 测试一个明确的新组合：在 MaleCNS 原有全图上，将已经核对过作者语义的 float64 LIF 动力学，与项目旧版 float32 graded APL 模块连接起来，先检查实现是否符合声明，再检查固定旧 CAL 输入下的嗅觉表征是否满足完整原门槛。
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全图仍为 166,700 个神经元、25,582,938 条规范化有向边。原始连接计数、递质符号、W_syn、旧 APL 参数以及 eligibility-v2 的 14,232 边掩码不修改。本阶段不训练，不搜索增益、阈值、刺激强度或时间窗，不新增连接，不做行为、奖励或游戏演示。
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作者语义来源是已归档的 Shiu 等人代码，而不是重新选取的最新版本：GitHub commit `91bdd1e7dcf193f3e7ca5a8933497fcef63b7960`，归档 `model.py` 的 SHA-256 为 `fc45837d7122c6ce2a7f3f2f23c515992e4b232aadb919efabb72337fac88e4e`。[固定提交的作者代码](https://github.com/philshiu/Drosophila_brain_model/blob/91bdd1e7dcf193f3e7ca5a8933497fcef63b7960/model.py) 对应 Shiu 等人的论文 [A Drosophila computational brain model reveals sensorimotor processing](https://www.nature.com/articles/s41586-024-07763-9)（Nature，2024）。本项目使用不同的连接组及额外的旧 APL 工程模块，因此不能称为该论文或作者完整模型的严格复现。
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## 混合精度与每一步的明确顺序
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LIF 的 `v`、`g` 和解剖边权使用 float64、SI 伏特；这里的 `g` 是作者方程中以伏特表示的状态量，不应仅凭变量名解释成电导。LIF 核心复用已封存的 CUDA 运算，不修改数学语义。固定步长为 0.1 ms，解剖传递延迟为 18 步，不应期为 22 步。
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APL 则保留旧环境中的 float32 矩阵、状态和运算序列。输入矩阵始终是 `2 × 166700`，输出矩阵始终是 `2 × 4064`；即使测试小型诱导子图，也不裁剪矩阵或重算归一化。每次独立运行从零 APL 状态开始。APL 输入是本步实际产生的二值放电，而不是外部请求：被不应期拒绝的请求不能被当作放电反馈。
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每步先完成 LIF 核心、请求处理、真实延迟到达和复位的声明调度，再在 `end` 执行旧 APL。APL 衰减与增加保持分开的 eager 操作：
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```text
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s32.mul_(float(float32(exp(-0.1 / 20.0))))
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drive32 = torch.mv(I32, actual_spikes32)
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s32.add_(drive32)
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h32 = torch.matmul(s32, O32) * float32(0.01)
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delta64 = h32.to(float64) * float64(0.001)
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g64[KC] = g64[KC] - delta64
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```
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其中 `h32` 沿用旧模块的 mV 语义。必须先拓宽为 float64，再乘 0.001 转成伏特，最后单独减去；不能先在 float32 中乘 0.001，也不能将 `mul_`、`add_` 或最后的转换与减法融合成另一条运算路径。tau=20 ms、gain=0.01、normalization=1 均不调整，也不额外加入 APL 延迟、裁剪或 `dt/tau` 缩放。
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APL 不改变原环境的默认 TF32／矩阵乘精度／CuBLAS 设置，而是记录实际设置、版本和设备，并核对组件输出。保留“数学上等价”的表达式并不足以保证逐位相同；PyTorch 官方说明明确指出，浮点运算顺序、后端和版本都可能影响结果。[PyTorch 数值精度说明](https://docs.pytorch.org/docs/2.14/notes/numerical_accuracy.html)、[可复现性说明](https://docs.pytorch.org/docs/2.14/notes/randomness.html) 在此用于解释工程风险，不作为改变冻结环境的理由；文档不能替代实验记录中的实际安装版本和设备信息。
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## 不应期中的 APL 写入是被检验的假设
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本组合在复位后的 `end` 阶段，无条件向所有对应 KC 的 `g` 写入 APL 抑制，包括刚放电或仍处于不应期的 KC。这里没有补加 `ref == 0` 条件。
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这必须与作者核心的普通解剖输入区分：作者方程中带有 `unless refractory` 的状态在不应期冻结，普通突触更新受相应保护；本分支的 APL 是显式的末尾直接状态写入，不是把它伪装成普通受保护突触。[Brian 2.5.1 不应期文档](https://brian2.readthedocs.io/en/2.5.1/user/refractoriness.html) 解释了不应期和状态冻结的区别；具体执行依据仍是已归档作者代码及本项目保存的实际生成代码。
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由这套代码顺序可以推得：APL 写入的负 `g` 可能在不应期内继续累积，而该期间作者核心不会按通常的 `g` 方程衰减它。这个组合效应是此次被检验的显式工程假设，不是已确认的生理机制，也不是作者原模型的主张。若改成不应期屏蔽、写入后再次清零或更换写入阶段，就已经是另一项假设，不能作为此次结果不好时的即时“修复”。
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## 5,845 条 fast APL 掩码及 1,212 条未替换边
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旧 APL 模块的兼容规则是：将全部 5,845 条原始 APL fast 出边的有效权重置零，然后仅向 KC 提供 graded 替代。置零只发生在新运行时的内存副本中；磁盘上的原始图、计数、符号和基础权重不改写，边身份也不删除。
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其中 1,212 条出边的目标不是 KC，因此其 fast 作用被关闭后，没有获得本模块的 graded 替代。这是已知且保留的覆盖缺口。不能把该组合描述成“所有 APL 输出均被等价替换”，也不能为了得到更好的结果悄悄恢复这些边或新增非 KC 的 graded 通路。这两个数字描述的是本项目图中的有向边计数，不是新增的生物学结论。
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## 三类数值证据分别能说明什么
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| 检查 | 能支持的结论 | 不能支持的结论 |
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| Brian 闭环对照 | Brian 自己推进 LIF、产生实际放电，独立进程中的 APL 状态据此更新；与 GPU 比较逐步状态、事件、请求、队列顺序与接受掩码、APL drive/state/h | APL 算法本身完全独立实现，或所有输入下的普遍等价 |
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| 原代码 AST 影子重放 | 从冻结旧初始化代码重建矩阵，并提取旧更新语句；用已记录的真实放电重放，检查组件字节是否保持一致 | 新的独立全脑闭环证明，或摆脱共同 Torch/CUDA 底层原语的验证 |
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| float64 算术测量与误差界 | 在明确的非负矩阵、正常有限运算等前提下，量化 float32 组件相对独立 float64 测量的偏差，检查预先定义的误差界 | 用 float64 替换 APL、事后放宽容差，或用误差界替代逐位旧组件一致性 |
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Brian 的 APL worker 不接收候选 GPU 的抑制轨迹，而只接收 Brian 自己产生的实际放电；它有独立的零初始状态，并通过握手核对矩阵哈希与运行环境。但候选与 worker 共享 APL 组件实现，所以准确名称是“共享 APL 组件的闭环 Brian 对照”，不能写成“全部组件独立的 CPU oracle”。
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AST 影子又提供一层不同的代码来源检查，但仍使用相同的 Torch/CUDA 原语。float64 测量不反馈到任一脑模型，其误差界不根据观测误差拟合。各证据应并列阅读，不能互相替代。
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8 个固定小型场景检验零输入、真实 PN/KC 输入、不应期边界、自然放电与请求重合、延迟到达、APL mask 和高 fan-in 等情形；每场景 3 次 GPU 运行检查精确重复。两个全图 probe 是预先指定的第一个旧 CAL 气味、首个原始 seed、两种编码模式，各 100 ms。通过这些检查只说明已测试场景符合本组合的声明，不证明所有气味、时间尺度或后续学习任务都有效。同步、IPC、逐步哈希和诊断保存的耗时也不是性能基准。
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## CAL 必须通过完整原 4L 门槛
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CAL 设计固定为原 6 个校准气味 × 5 个原始 seed（51101–51105）× 2 种模式（`physiological`、`matched_energy`），共 60 次基础运行，每次 100 ms；每个气味／模式的首个 seed 再运行一次，共 12 次重复。它们不是额外的训练 seed。
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输入在任何轨迹运行前保存，保留旧 PN 编码、目标／随机数列顺序。matched-energy 的参考值仍取原冻结 12 气味 panel 的中位数，不能换成 6 CAL 的中位数，也不能换成后续其他 panel。读取这份静态参考数据不等于读取 heldout 动态结果。
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每种模式都必须同时满足以下原始条件，两种模式都通过才满足表征门槛：
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- KC 活跃比例的平均值在闭区间 3%–9%。
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- 单次运行的最小活跃比例严格大于 0，最大值严格小于 50%。
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- 同气味跨 seed 的平均活跃集 Jaccard，严格大于不同气味同 seed 的平均 Jaccard。
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- 不同气味同 seed 的平均欧氏距离，严格大于同气味跨 seed 的平均欧氏距离。
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- 至少 3 对气味通过成对分离检查：该对气味在相同 seed 下的 5 个距离均值，严格大于这两个气味各自全部 10 个跨 seed 距离合并后的 20 项均值。
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距离来自原始 KC spike-count 向量，欧氏距离先转 float64，不另做向量归一化；Jaccard 使用是否放电的布尔活跃集。6 CAL 每种模式有 15 对气味、60 项 within 距离和 75 项 between 距离。成对比较的基线不是全部气味混在一起的平均 within 距离；只检查平均稀疏率与“至少 3 对”的旧简化 `r4` 不能代替完整原 4L 门槛。
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本阶段另加输出完整性、有限值和 12 次精确重复要求；缺失文件、失败运行、NaN 或全静默都不能当成通过。原 4L 虽记录 finite，但没有将它写进原最终 gate，因此这里应明确称为新增的完整性前置检查，而非改写历史。
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即使最终 CAL 通过，含义也仅限于这组固定校准输入下的表征检查。它不等于 heldout 泛化、刺激特异性信用分配、记忆、条件化或可用学习；本阶段没有训练或生成新的候选模型结论。后续学习验证仍需在授权范围内另行登记并通过专门门槛，不能由本阶段的数值一致性推导出来。
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## 为什么保留 v1，并单独运行 r2
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第一次登记的 v1 在启动 APL worker 时，对科学虚拟环境的 Python 路径调用了 `resolve()`，跟随符号链接到了系统解释器，丢失预期包环境。异常发生在首个 Brian tick 之前，错误记录的 `last_complete_tick` 为 -1；v1 已保留源代码、部分输出和故障记录，并以 `INCOMPLETE-NUMERICAL-EXECUTION` 封存。
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这不是已观测到的动力学或科学假设失败，也不能反过来称作数值通过。r2 使用新模型目录 `author-apl-lab-v2` 和新实验目录 `phase4ag-author-apl-r2`，保留虚拟环境的调用入口路径，只修执行入口及相应记录／检查，不更改方程、运算精度、掩码、刺激、门槛、参数或测试选择。全部声明流程从新状态重跑，不覆盖或挑选性省略 v1 的记录。
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本文所述已通过的 r2 数值门禁与仍在进行的 CAL 是两件事。是否完成、是否通过，以及允许得出的结论，最终都必须回到对应原始证据和封存状态，而不是依据本解释文档升级。
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@@ -0,0 +1,85 @@
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# Phase 4AG：独立动力学分支的正式结果
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更新：2026-09-30。实验：`phase4ag-author-apl-r2`；模型：`author-apl-lab-v2`；Git 分支：`codex/lif-author-semantics-lab`。
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## 结论
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正式状态：**FAIL-FIXED-CAL-REPRESENTATION**。
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本轮完成作者 float64 LIF 与冻结旧 float32 graded APL 的显式组合测试。数值一致性、数据完整性和精确重复检查通过；固定 CAL 的完整原门槛未通过。没有训练，没有新学习候选，不升级原 reference/runtime，也不修改旧模型。
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两种输入模式唯一未达标条件都是 KC 平均活跃比例低于预先固定的 3%–9%。这不证明约 1.2% 的活跃比例在生物学上错误，也不能据此认定 APL 是原因。
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## 固定 CAL：60 次基础运行及 12 次重复
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使用原 6 个 CAL 气味、原 5 个 seed、两种输入模式，每次 100 ms；每个气味/模式首个 seed 再运行一次。未读取 held-out 动态结果，未做正式 A/B conditioning。
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| 指标 | physiological | matched_energy |
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| --- | ---: | ---: |
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| KC 平均活跃比例 | 1.271325% | 1.233596% |
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| 单次最少/最多活跃 KC（共 4,064） | 38 / 79 | 36 / 72 |
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| 同气味跨 seed 平均 Jaccard | 0.509072 | 0.516431 |
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| 不同气味同 seed 平均 Jaccard | 0.460955 | 0.481702 |
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| 同气味平均欧氏距离 | 5.811443 | 5.671828 |
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| 不同气味平均欧氏距离 | 6.205091 | 5.932021 |
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| 成对距离判据通过数 | 12 / 15 | 13 / 15 |
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| 完整原 CAL 门槛 | FAIL | FAIL |
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其余原条件全部通过：单次最小活跃比例大于零、最大值小于 50%、同气味 Jaccard 大于不同气味、不同气味欧氏距离大于同气味、至少 3 对气味满足原成对距离判据。该判据使用每对气味自己的 20 项 within 距离与 5 项 same-seed between 距离，不是全气味混合基线。
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60/60 基础运行完整、有限；12/12 重复的事件、状态、逐 tick 哈希、APL 轨迹、请求及队列均精确一致。未见 NaN/Inf。12/15 和 13/15 不是学习成功率、统计显著性或 held-out 泛化结论。
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matched-energy 保持原冻结 12 气味静态 panel 中位数及原随机输入算法；它匹配期望输入量，不保证每次随机运行实际接受事件相等。其期望事件数 CV 约 6.48e-8，实际接受事件 CV 为 0.134355；不得称作实际输入事件数严格匹配实验。
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## 数值证据与完整性
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- 8 个固定真实诱导子图场景，各 3 次 GPU 和 1 次 Brian 闭环对照；16 个 GPU 重复比较通过。
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- 两个预指定完整全图 100 ms probe，逐 tick 的 v/g/ref、放电事件、请求、延迟队列及 APL drive/state/h 精确一致。
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- 10 组原 APL AST 组件重放/误差审计通过。两个 Python 环境分别通过 29 项协议/汇总/解释器入口单元测试。
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- 全图保留 166,700 神经元、25,582,938 条边，原始 contact weight sum 为 124,177,617；原始磁盘 CSR 不改。
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- 原 230,239 项冻结清单及后续已封存目录全部校验通过；旧五组 deterministic-v2 参考的事件、计数、最终 v/g 再次精确通过。
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- 新 r2 模型 17 项、新实验 1,718 项已封存并再次验证。实验封存前 payload 为 2,956,599,228 字节（约 2.75 GiB）。
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Brian 独立推进 LIF，但 APL worker 与候选共享 APL 算术组件；AST 重放也使用相同底层 Torch/CUDA 原语。因此是“共享 APL 组件的闭环对照”，不是全部组件独立的 CPU oracle，也不是任意输入/长期全脑普遍等价证明。float64 误差测量不反馈到模型。
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诊断包含逐步 CPU 同步、哈希、IPC 和保存，耗时不代表正式 runtime 性能；没有由本轮产生新的实时运行候选。
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## 已声明的假设与保留的问题
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APL 保留旧 float32 矩阵、tau=20 ms、gain=0.01、normalization=1；LIF 为作者 float64 语义。APL 在 reset 后的 end 阶段无条件写入 KC g，包括不应期，先拓宽 float64 再由 mV 转 SI。作者核心在不应期冻结 g，与末尾 APL 写入结合可能产生累积，但本轮尚未定位低 KC 覆盖率的原因。
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旧 APL 规则在独立运行的内存权重副本中关闭 5,845 条 fast APL 出边，只向 KC 提供 graded 替代。其中 1,212 条非 KC 边（13,712 contacts）未获替代。该覆盖缺口原样披露，不静默恢复边或修改归一化。新分支不是作者原始完整模型的严格复现。
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首次 v1 因虚拟环境 Python 符号链接被错误解析到系统解释器而在首个 Brian tick 前中止，正式保存为 `INCOMPLETE-NUMERICAL-EXECUTION`。r2 只修执行入口及检查，另建目录从头运行；全部 68 组输入请求与 v1 一致。失败代码、日志和结果保留，没有覆盖或删除。
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## 下一步：先解释失败，不追逐通过率
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只用现有 60 次 CAL 的记录，先登记一份只读影子记账诊断：
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1. 分解请求数、实际接受量和 PN 实际放电。
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2. 按真实边及 18-step delay 重建 PN→KC 兴奋性投递、拒绝、不应期和 reset。
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3. 区分活跃/静默 KC，审计 APL 写入时相、累积量与 g 的关系。
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4. 先验证重建与已保存事件/最终状态一致，再讨论机制；不足以重建的证据明确标记缺失。
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这不是一次新脑模拟或参数搜索。不改 gain、刺激、阈值、APL 参数、mask 或通过条件；不以本次 CAL 选择后续最佳参数。任何新的动力学假设须另立协议和目录。表征、独立 seed/新气味、信用分配、隔离功能及全脑功能检查通过之后，才有条件进入真正学习验证。
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## 封存与证据入口
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- [正式 r2 报告](phase4ag-author-apl-r2.md)
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- [原始最终状态](../../registry/phase4ag-author-apl-r2/evidence/audit/final-status.json)
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- [CAL 原始汇总](../../registry/phase4ag-author-apl-r2/evidence/calibration/summary.json)
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- [旧数据完整性](../../registry/phase4ag-author-apl-r2/evidence/regression/old-integrity-after.json)
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- [旧五组参考回归](../../registry/phase4ag-author-apl-r2/evidence/regression/frozen-five.json)
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- [新封存校验](../../registry/phase4ag-author-apl-r2/seal-verification.json)
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||||
- [含来源链接的设计/限制历史快照](phase4ag-design-and-limits.md)
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- [保留的 v1 执行失败报告](phase4ag-author-apl.md)
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r2 模型 manifest SHA-256：`208c00961b9d895d14ac050bc23fbc18db49d0df1fcf5c20d4c3eaa8e15ff7ff`。
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r2 实验 manifest SHA-256：`21593297c40bee58516d4d7fd16e9d8d20ffdea5f8e0652fa5dd4e903b4d96ee`。
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Git 发布代码、文档及小型证据；完整数组和事件文件仍在服务器实验目录。Git 同步不等于全量异机数据备份。
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## 仓库发布检查
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原仓库 681 项文件校验零差异，仓库审计单元测试通过，暂存内容的数据/密钥/大文件检查通过。标准空白检查发现两个已封存 `oracle_apl.py` 各有一个文件末尾空行；为保留登记字节未做格式改写。仅关闭末尾空行规则并允许标准 CSV CRLF 后，其余空白检查通过。这是格式例外，不是数值容差或科学门槛例外。
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Reference in New Issue
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