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- 引入 MemoryRouterXL 与 v5/v6 流式多线程训练/编码管线 - 修复 prepare_memory_router_dataset 候选池重建缺陷（mega 家族 3568x 加速，输出逐字节相同） - 修复 v5 被破坏的拒答与多跳标签（train 未知样本 319 -> 16319，multi_hop 平均正例 1.00 -> 2.00） - 同存储预算下 V2-128 v6 逐轴 22/22 通过：Top-1 41.12% -> 94.62%，未知拒答 0.00% -> 100.00% - 记录三条被实测推翻的显然优化（logits_to_keep=1 反而慢 55%、XL 容量未带来收益） - 记忆手术跨架构可移植性 14/14，读写关闭时与原生模型逐位相同
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| model | model_type | hidden | layers | container | 2nd positional | identity | surgery |
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|---|---|---|---|---|---|---|---|
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| tiny-random-LlamaForCausalLM | llama | 16 | 2 | model.layers | OTHER | - | FAIL ValueError: layer_indices must be inside [0, 2) |
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| tiny-random-Qwen2ForCausalLM | - | - | - | - | OTHER | - | - |
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| tiny-random-OlmoeForCausalLM | olmoe | 64 | 2 | model.layers | OTHER | - | FAIL ValueError: layer_indices must be inside [0, 2) |
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