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10个离线机制实验

Python 3.10及以上，仅标准库；无需API、账号或网络。

全部实验使用人工数据或模拟环境，不访问真实用户资料。本包生成时已运行10个实验自检并全部通过。它们验证教材示例，不代表生产审计或任何产品基准成绩。

运行方式

先解压压缩包，在包含index.html的目录打开终端：

python3 reading-notes/experiments/run_all.py

也可以单独运行任一脚本。每个本地实验页面提供解释、完整源码与配套运行记录。

观察一组简单语料如何决定字符对合并。训练规则与应用规则分开，保留原文本可逆。例子刻意不实现真实模型的字节编码、特殊Token和预处理。

先运行默认样例，再改变语料或合并次数。相同文本可能得到不同教学Token数，说明计数依赖分词器。不要把结果用于商业模型计费。

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计算稳定softmax、缩放点积注意力和Value加权。自检修改未来位置的Value，确认前面位置输出不受影响。

比较有无因果掩码，并改变分数差距。softmax([0,1,2])约为[0.0900,0.2447,0.6652]；这不是事实置信度。

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使用注明条件的标准注意力估算式，比较8与32个KV头。另用离散列表演示共同前缀，不模拟厂商缓存服务器。

默认例子分别得到1与4 GiB。加入批大小后观察线性项；真实内存还含权重、分配器与其他状态，特殊架构可能不适用。

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对合成排名融合，并计算Precision、Recall、单查询倒数排名和nDCG。相关性标签由教材人工给定。

需要A、B却只返回A、X、Y时，Precision@3为1/3，Recall@3为1/2。增加噪声或交换排序，观察不同指标反应。

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把原始任务标成结构化命题，与故意错误的压缩状态比较，检查缺失、确定性、执行状态和版本差异。

错误样例会缺少public_api，并出现4处字段变化。它不是自然语言理解器；真实摘要需先可靠抽取命题，并继续执行任务验证。

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在进程内保存带证据的记忆，按项目与版本查询，排除过期内容，遇到相反结论返回冲突而非擅自择一。

固定教学日期为2026-10-17。修改项目或版本观察隔离；新增冲突证据后应返回conflict。此脚本不访问真实用户记忆。

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用确定性模拟模型依次提出读取、修改、测试。执行器检查工具和作用域，记录幂等操作，最终状态依赖验证。

完整任务只有一次模拟写入，重复同一操作ID不重复写。未授权publish被拒绝。没有调用真实LLM，也不读写真实工程文件。

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计算pass@k、独立重复假设下的至少一次与全部成功概率，并对合成配对任务做Bootstrap示范。

p=0.8、k=3得到0.992与0.512。所有任务结果和费用是虚构的；区间不是对任何产品的统计结论。

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定义一个虚构的字面目录前缀匹配契约，展示仅比较顶层目录的基线缺陷，以及规范化后的修复。

明确区分src/generated与src/generated2，保持大小写敏感，拒绝父目录穿越和glob。它不代表任何真实构建系统的匹配语义。

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在人工构造的叶子Span上计算墙钟时间、操作时长总和及峰值并发。相邻区间按左闭右开处理。

默认墙钟9、操作总量12、峰值并发2。不要同时把父Span与子Span重复加总，也不要把合成时间当成实际性能测量。

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