anima-h9070-substrate-stochastic-resonance
H_9070 — substrate stochastic resonance. 판정 = 🟢 ENGINE-NATIVE (5/5) ·
aiden pool · 신규 OP sr_channel_mi.
파일 = 5 arm 전량 (실험 + 통제)
| arm | 파일 | 역할 |
|---|
| baseline | baseline.clm | 기저 |
| treat | treat.clm | 처치 |
| mild | mild.clm | 약처치 (용량 중간) |
| ctrl | ctrl.clm | 통제 |
| shuf | shuf.clm | shuffled 통제 |
각 arm 의 *.summary.json = anima-py 산출. 전 파일 sha256 = MANIFEST.sha256.
통제 2종(ctrl · shuf)을 함께 올린다 — 판정 단위가 raw 값이 아니라
collapse-Δ vs ≥2 controls 이므로 통제 없는 실험 ckpt 는 증거로서 불완전하다.
왜 ckpt 를 보관하는가
anima 는 학습 bit-determinism 을 버리고 eval 결정성만 사수한다(bit-det-drop-fast-train):
corpus+seed →(비결정)→ ckpt →(결정)→ verdict ⟹ ckpt = 결정성 사슬의 anchor,
corpus+seed 로 재생성 불가. anima-py evaluate 가 결정론이라 이 파일들이 있으면 재검증 가능하다.
제외 (rubric)
treat.clm.step{250,500,750}.clm · ctrl.clm.step{250,500,750}.clm · mild.clm.step500.clm
(summer ~/anima-weights/h9070/) = 평가되지 않은 자동저장 step ⟹ 주장 폐쇄집합 밖이라 보관하지 않는다.
판정은 final arm 에서 났다.
provenance (2026-07-17 census)
final 5 arm 은 mac:~/anima-weights/h9070/ 에 있었고 HF 백업이 없었다(로컬 단일사본).
summer ~/anima-weights/h9070/ 에도 같은 final 이 있으나 step 자동저장이 섞여 있다.
IRRECOVERABLE-GAP
- 학습 corpus·명령행·seed·
anima-py VERSION 이 파일 옆에 기록되어 있지 않다 ⟹
검증 재현은 가능하나 분포 재현(재학습)은 보장하지 못한다.
각 *.summary.json 이 남긴 범위까지만 복구된다. 재구성한 manifest 를 원본으로 가장하지 않는다.
