9. 目录结构与复现 · Fried pork 3102's blog

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D:\projectofai\
├─ PROJECT.md                  ← 本文件，唯一权威
├─ README.md                   ← 快速上手
├─ RUN_ON_SERVER.md            ← 云端部署与验证步骤
├─ LICENSE                     ← MIT（**只覆盖原创代码**）
├─ NOTICE                      ← ★ 授权范围、来源与定位、边界声明
├─ viz_dashboard.py            ← ★ 浏览器实时训练面板（零外部依赖）
├─ core\
│   ├─ task_base.py            任务基类 + 5 项自检门（不通过拒绝训练）
│   ├─ tasks\match.py          延迟匹配任务（已修可识别性 + 打断标签）
│   ├─ tasks\arithmetic.py     ★ 算术数据管线（预训练场，§6A）
│   ├─ models.py               6 种循环单元 + 显式时间循环（"零件"）
│   ├─ glyphs.py               汉字点阵字库（宋体 + 参考框对齐）
│   ├─ logger.py               全程日志 + 动态控制
│   └─ darlin\                 ★ 架构本体（"这块表"）
│       ├─ __init__.py         一句话定义 + 命名体系
│       ├─ tick.py             时间刻 + ln(2) 门禁
│       ├─ barrel.py           持续状态容器（保存/恢复/自主活动报告）
│       ├─ rotor.py            ★ 内生动力学（结构 + 驱动，两半）
│       ├─ dentate.py          模式分离（**结论：上游塌缩，暂搁置**）
│       ├─ hybrid.py           混合执行（enc@GPU + 循环@CPU，含正确性验证）
│       └─ escapement.py       可打断 + **标签平衡门禁**
├─ characters\                 ★ 角色同人内容（**不在 MIT 范围内**）
│   └─ README.md               非官方声明 + 目录约定
├─ experiments\               一次实验一个文件
│   └─ tail_to_jsonl.py        纯文本日志 -> jsonl（**含编码嗅探**）
├─ archive\                   归档：Brian2/STDP 时代的证据链（不再推进）
├─ data\                      参考数据（只读）
└─ results\                   输出（每个实验一个子目录）

#日志与可视化的约定

优先让实验直接写 jsonl（用 core/logger.py），不要写纯文本再后处理 —— 后者会引入编码问题（§5 第 18 条）且丢失结构化信息。

直接写 jsonl 的例子：exp15_multi_delay_lr.py
需要事后转换的例子：exp14_capacity.py（用 tail_to_jsonl.py，含 BOM 嗅探）
面板：python viz_dashboard.py results 8766 → 递归扫描，下拉切换

#授权边界（重要）

目录	授权
`core/`, `experiments/`, `data/`	MIT
`characters/`	见该目录说明，不在 MIT 内
第三方依赖	各自授权

架构与角色刻意分离：架构无 IP 关联、可自由开源；角色内容隔离在 characters/，发布节奏由创作者掌握。详见 NOTICE。

#关键复现命令

powershell

## 任务自检门（必须全 PASS，含可识别性）
python core\tasks\match.py

## 训练管线健全性
python experiments\diag_pipeline.py

## 复现已知胜出配置（8 种子，期望 ≥7 成功）
python experiments\exp08_reproduce_winner.py --seeds 8 --iter 1000

## 零输入自主动力学
python experiments\exp10_autonomous.py

## 配置搜索（分片并行）
& experiments\run_search_shards.ps1 -NShards 6 -Iter 1000 -Batch 512

## 实时监控 + 动态调整
python experiments\watch_run.py results\exp11\run.jsonl --follow
python experiments\watch_run.py results\exp11\run.jsonl --set lr_scale=0.5 --note "损失震荡"

## ★ 浏览器可视化面板（实时观察训练曲线 + 延迟扫描热图 + 动态控制）
python viz_dashboard.py results 8766
##   -> http://127.0.0.1:8766
##   递归扫描 results/，下拉切换实验；控制区可改 lr_scale / eval_every /
##   delay_weights / stop / note（写 control.json，训练进程会读）