commit 1da4b14c19175fd88f5ca0172ff95f3e6c2e5162
Author: WpyQwq <3911625973@qq.com>
Date:   Sat Sep 19 11:21:45 2026 +0800

    Initial commit: 自然记忆站：12 页纯标准库 Python 静态站点生成器，含真实评测台账（108 条）与全站客户端检索

diff --git a/DESIGN.md b/DESIGN.md
new file mode 100644
index 0000000..608b237
--- /dev/null
+++ b/DESIGN.md
@@ -0,0 +1,230 @@
+# DESIGN.md — Natural Memory 站点重设计
+
+> 这份文件是**设计动作的产物**，写在动效之前。依据是 `motion-web` skill：
+> `page-design.md`（静态帧怎么设计）、`design-slop.md`（AI 味闸门）、`data/visual-bank.json`（可选原型）、
+> `motion-tokens.md`（时长/缓动/弹簧）、`choreography-arc.md`（叙事弧）。
+
+---
+
+## 0. 先测量，再设计：旧版站点的问题（实测，不是印象）
+
+在 `assets/_gate.html` 里按 `design-slop.md` + `page-design.md §2` 的可量化条款跑了一遍旧站（1576px，12 页）：
+
+| 闸门 | 获奖站中位数（n=12） | 旧站实测 | 判定 |
+|---|---|---|---|
+| 最大渲染字号 | **108 px**（52–218） | **48 px** | ❌ |
+| 正文字号 | 16 px（12–16） | 12–14 px | ✅ |
+| **display ÷ body** | **≈ 8×**（3.3–14×） | **3.4–4.0×** | ❌ A6 |
+| 主色数量 | **4**（1–6） | 6–7 | ❌ A4 |
+| 渐变 | **0 / 15** | home 2、results 10 | ❌ A4 |
+| body 全局 max-width | 15/15 无 | 无 | ✅ |
+| `<h1>` 数量 | — | 1 | ✅ |
+
+**结论**：旧站最大的问题是**字阶没有落差**。48 px 的标题正好落在 `design-slop.md` A6 点名的
+「everything between 16 and 48px」区间里 —— 那不是「不够大」，是**整个页面没有尺度对比**。
+这一条足以解释「普通 / 没设计感」，而且**加留白、换配色都救不回来**。
+其余是次要的：颜色偏多、有几处渐变、色带落在 2–6 屏这个「中段」（获奖站是双峰的：≈1 屏或 7–57 屏）。
+
+### 重设计之后（同一把尺子，同样 12 页，1576px）
+
+| 闸门 | 获奖站中位数 | 旧站 | **新站** | 判定 |
+|---|---|---|---|---|
+| 最大渲染字号 | 108 px | 48 px | **200 px**（`.mega`）/ 132 px（首屏标题） | ✅ |
+| display ÷ body | ≈ 8× | 3.4–4.0× | **7.1 – 14.3×**（12/12 页 ≥ 7.1） | ✅ |
+| 字体家族 | 2 | 3（含一个漏出来的 `monospace`） | **2** | ✅ |
+| `<h1>` 数量 | — | 1 | 1 | ✅ |
+| 首屏按钮对 | A1 反模式 | 6 个药丸 | **0** | ✅ |
+| 横向溢出 / 截断 / undefined / NaN | — | 0 | **0（12 页 × 4 档视口）** | ✅ |
+| 渐变 | 0 / 15 | home 2, results 10 | 仅剩基线条的**斜纹填充**（语义编码，见下） | ⚠️ 保留 |
+
+**顺带修掉一个真 bug**：`<pre>` 一直没有显式 `font-family`，掉回 UA 样式表的 `monospace` ——
+**全站代码块此前都不是 Geist Mono**。这也是「字体家族 = 3」的来源。已修。
+
+**唯一保留的渐变**：`.bar--base .bar__fill` 用的是 `repeating-linear-gradient` 斜纹，
+它编码的是「无记忆基线」这一条数据，是数据墨水不是装饰（A4 针对的是渐变**背景处理**）。
+
+---
+
+## 7. 明确的偏差与代价（不藏）
+
+1. **移动端的字阶落差改用「数字」承担 —— 这一条已经解决，不是遗留问题。**
+   中文标题在 320px 上推不到 7×：`page-design.md §4` 自己写了
+   「weight contrast carries hierarchy better than size contrast alone, because a huge 黑体 becomes a solid block」——
+   320px 宽放 98px 的中文标题，一行只有 3 个字，13 个字的标题要断成 5 行，那是排版事故。
+   所以**每个证据页的页眉由一个真实数字领起**（`.doc__figure` + `.mega`），
+   中文标题负责可读性，数字负责落差。实测结果：
+
+   | 视口 | 12 页 ratio 最小值 | ≥ 7× 的页数 | 布局问题 |
+   |---|---:|---:|---:|
+   | 1600 px | **11.1×** | 12 / 12 | 0 |
+   | 768 px | **7.8×** | 12 / 12 | 0 |
+   | 390 px | **7.1×** | 12 / 12 | 0 |
+   | 320 px | **7.1×** | 12 / 12 | 0 |
+   | 1600 px + reduced-motion | **11.1×** | 12 / 12 | 0 |
+
+   这不是把数字调到达标，而是**让每一页自己先把最强的那条数字说出来** ——
+   这些页面本来就是证据页，页眉只有一个标题反而浪费了它们最好的东西。
+2. **地址空间装置在 `≤900px` 与 `prefers-reduced-motion` 下不下降**，冻结成一帧静态地址空间
+   （窄屏冻结在 t=0.30「Qwen hidden state」，reduced-motion 冻结在 t=0.52「候选页」）。
+   页面高度同时从 340vh 收到 1 屏，不留下 3 屏的空滚动。
+3. **`--body` 用 `#9a9a92` 而不是 p-07 原型写的 `#909090`** —— 为了 12 页技术文档的连续阅读，
+   在原型值上抬了一档（对比度 7.6:1，AAA 正文标准以上）。这是对原型的**唯一**颜色偏离，特此标明。
+
+---
+
+## 8. 动效闸门自检结果（B1–B8）
+
+| 闸门 | 实测 | 处置 |
+|---|---|---|
+| B1 统一上浮 hover | `translateY(-*)` 命中 **0** | ✅ |
+| B2 全页统一 fade-up | 原本 ~20 个元素同款入场 → 现在 **3 处，三种不同手势**（擦除 / 数字冲入 / 侧向错峰）+ 路径图自己的画线 | ✅ |
+| B3 一个缓动一个时长 | 原本 5 个时长令牌有 3 个没用、**15 处硬编码 `120ms ease-out`** → 现在 **23 条 transition 全部走令牌**，实际用到 fast/std/med/slow **4 档** | ✅ |
+| B4 预算全烧在首屏 | 首屏是装置，但 ~60% 处另有头号数字、重启装置两处收网 | ✅ |
+| B5 动效与内容无关 | 机制来自「寻址」本身的物理，换到别的题材讲不通 | ✅ |
+| B6 只有视差做纵深 | 无视差图层 | ✅ |
+| B7 跟随光标的圆圈 | 无 | ✅ |
+| B8 reduced-motion 下什么都不剩 | 实测 `wipeTarget=none`、装置冻结成完整静态帧、页高收到 1 屏、12 页 0 布局问题 | ✅ |
+
+**顺带修掉的三个健壮性问题**（都不是猜的，是量出来的）：
+
+1. **`<pre>` 没有 `font-family`** → 掉回 UA 的 `monospace`，**全站代码块此前都不是 Geist Mono**。
+2. **入场只靠 `IntersectionObserver`** → IO 在被节流的 iframe / 无头虚拟时间 / 某些低端 WebView 里不保证投递；
+   而 `clip-path` 擦除一旦不触发就是**一个永远看不见的标题**。已加「按滚动位置判定」的兜底，实测未入场元素从 **5 → 0**。
+3. **首屏循环 latch**：`raf` 句柄非空但帧被冻结时，`kick()` 永远提前返回，循环永久卡死。
+   已改为超时同步走一帧 —— 实测 `spaceT` 从 **0.00 → 0.39**。
+
+
+---
+
+## 1. 叙事结构（macrostructure）
+
+**Editorial + set-pieces** —— 页面主体是**可读的正文**，动效出现 3 次、每次都有明确含义，
+是段落之间的标点，不是背景装饰。
+
+选它的理由来自内容本身：这是一个**研究发布站**，主体是 12 页文档、数据表和一份 108 条台账。
+把它硬塞进「单场景」或「Acts」会牺牲可读性；而纯粹的 Editorial 又浪费了这套内容里
+**唯一真正有空间感的东西 —— 记忆的地址空间**。
+
+- **线性内容** → 走 editorial，而不是 index / instrument（`page-design.md §1` 的两条判据之一）。
+- **相机移动还是世界移动**：世界移动（地址空间被镜头穿过），所以镜头更像「下降」而不是「横摇」。
+
+**叙事弧：`cold-open`**（安静入场 → 复杂度上升 → 峰值 → 收束）
+`0–20%` 极简、只有字；`20–70%` 地址空间下降（峰值在此）；`70–100%` 结果与边界，留白放开。
+
+---
+
+## 2. 视觉系统（提交一个原型，不混搭）
+
+来自 `data/visual-bank.json`，**选一个、执行到底**：
+
+- **调色：`p-07 Bold Black + Signal Accent`**（"creative agencies, award sites, experimental portfolios, bold studios"）
+  - ground `#000000`（纯黑，不是近黑）
+  - ink `#fffef4`（骨白，不是纯白）
+  - ink-2 `#909090` / ink-3 `#555555`
+  - surface `rgba(255,255,255,.05)` · border `rgba(255,255,255,.12)`
+  - **信号色 `#00ff6a`，每页只出现一次**（原型原文：one per page max）
+  - 主色数量从 6–7 压到 **≤4**；**渐变全部删除**
+- **字体：两个家族**（获奖站中位数就是 2，range 1–4）
+  - `Archivo Variable`（wght 100–900 · wdth 62–125%）—— 显示与正文的拉丁部分、**全部数字**
+  - `Geist Mono` —— 标签、代码、字段名
+  - 中文回落到系统 CJK（PingFang SC / 微软雅黑 / Noto Sans CJK），**不额外加载 CJK 字体**
+
+### 2.1 字阶：落差就是设计（`page-design.md §4`）
+
+| 令牌 | 值 | 用途 |
+|---|---|---|
+| `--fs-mega` | `clamp(4.5rem, 12vw, 12.5rem)` = 72 → **200 px** | 拉丁/数字巨字 |
+| `--fs-display` | `clamp(2.75rem, 7vw, 6.5rem)` = 44 → **104 px** | 页面主标题 |
+| `--fs-h2` | `clamp(1.75rem, 3.4vw, 3rem)` | 章节标题 |
+| `--fs-lede` | `1.125rem` | 导语 |
+| `--fs-body` | `0.875rem` | **正文（14 px）** |
+
+`mega ÷ body = 200/14 ≈ 14×`（获奖站上沿），`display ÷ body ≈ 7.4×`（≈ 中位数 8×）。
+旧站是 3.4× —— **这是本次重设计的核心动作**。
+
+### 2.2 中日韩显示字的特殊处理（`page-design.md §4` 明确点名）
+
+中文大字和拉丁大字**不是一套参数**：
+
+| | 行高 | 字距 | 字重 |
+|---|---|---|---|
+| 拉丁/数字 `.dsp--lat` | 0.90 | `-0.045em` | 700，`font-stretch: 92%` |
+| 中文 `.dsp` | **1.28** | **-0.005em** | 500 |
+
+中文行高更大、负字距要收（不然字腔会闭合），层级**靠字重对比**而不是只靠字号。
+所以拉丁与中文的 display 是两个 class，在标记里显式指定，不靠回落碰运气。
+
+---
+
+## 3. 版面（layout）
+
+- **全幅页面，逐元素设 measure**（获奖站 15/15 都没有 body 全局 max-width）：
+  `--measure: 62ch` 用于连续正文，`--measure-wide: 88ch` 用于说明，媒体全幅。
+- **间距不是常数**（`page-design.md §6`）：`--band-tight 48–80px` / `--band 80–160px` /
+  `--band-wide 120–260px`，按「两块该不该被读成一组」来给。
+- **至少三种不同的 section 形状**：全幅巨字带 / 非对称 2:1 分栏 / 数据表带 / 卡片网格 /
+  装置带（整屏交互）/ 引用带 —— 不允许「每段都是居中标题 + 段落」。
+
+---
+
+## 4. 动效概念（来自题材自身的物理）
+
+**概念名：地址空间下降（Address Descent）**
+
+题材的物理就是**寻址**：1,048,576 个槽位、738 条活跃记录、730 个 LSH 桶、
+每页 32 条、每次只把少量记录提升到 GPU。整条读取路径本来就是**一次下降**：
+问题 → 128 维地址 → 粗索引桶 → 候选页 → 页内重排 → Top-K → 证据前缀 → 生成。
+
+**招牌场景**：一个整屏的地址空间栅格（1,048,576 个槽位画成点阵，738 个亮着）。
+滚动时镜头**一路下降五个数量级**：整个空间 → 730 个桶 → 一页 32 条 → 一条记录 →
+这条记录变成注入模型的前缀 token。终点是**一条记录**，不是一句 slogan。
+
+这个机制满足 `design-slop.md` B5（机制必须来自题材自身的物理）：换到任何别的题材上都讲不通。
+
+**动效令牌**（`motion-tokens.md`，至少三档时长 + 弹簧）：
+
+| 令牌 | 值 | 用途 |
+|---|---|---|
+| `--dur-fast` | 160ms | 悬停、按下、开关 |
+| `--dur-std` | 300ms | 面板、抽屉、状态切换 |
+| `--dur-med` | 460ms | 区块入场（少数几处） |
+| `--dur-slow` | 700ms | 巨字入场 |
+| `--dur-cine` | 1200ms | 冷开场 |
+| `--ease-exp` | `cubic-bezier(.16,1,.3,1)` | 默认出场 |
+| `--ease-sharp` | `cubic-bezier(.65,0,.45,1)` | 硬切、品牌感 |
+| `--ease-in-expo` | `cubic-bezier(.7,0,.84,0)` | **只用于离场** |
+
+**明确不做什么**（对应 `design-slop.md` B1–B8）：
+- B1 不做「所有卡片统一上浮 4px + 阴影」
+- B2 不做「每个区块都 fade-up 20px」—— 大多数内容**本来就在那儿**，入场只留给 3 处
+- B3 不允许全站一个 `0.3s ease`
+- B4 不把预算全烧在首屏
+- B7 不做跟随光标的圆圈
+- B8 reduced-motion 下必须仍然是一张完整的页面
+
+---
+
+## 5. 移动端降级（`page-design.md §7`，显式写明，不含糊）
+
+- **地址空间装置**：`< 900px` 关闭点阵与镜头下降，改为一帧静态的地址空间图 + 数字条。
+  降级**不是**隐藏内容，是把动效换成静态帧。
+- 巨字：`12vw` 下限 72px，320px 宽时仍是 72px（不缩到看不清）。
+- 悬停不存在 —— 所有悬停信息必须有第二个落点（见设备页/台账页的显式状态）。
+- 滚动在移动端更长，节奏按移动端重读一遍，不假设等比缩放。
+
+---
+
+## 6. 设计闸门自检（交付前必须全过）
+
+`design-slop.md` A1–A8 / B1–B8 + `page-design.md §8`，用 `assets/_gate.html` 逐条量：
+
+- [ ] A1 首屏不是「徽标 + 标题 + 副标题 + 两个按钮」
+- [ ] A2 没有三张等宽居中卡片
+- [ ] A3 每页 ≥3 种不同 section 形状
+- [ ] A4 无紫/靛渐变；主色 ≤4；信号色每页只出现一次
+- [ ] A5 没有噪点/光晕/网格纸这类「填空装饰」
+- [ ] A6 display ÷ body ≥ 7×
+- [ ] A7 没有手绘的假浏览器/假手机外壳
+- [ ] A8 没有编造的证明（本站所有数字都来自工程内真实报告）
+- [ ] B1–B8 动效闸门
+- [ ] D 移动端 320/375/414/768 无横向滚动；reduced-motion 下页面完整
diff --git a/assets/css/site.css b/assets/css/site.css
new file mode 100644
index 0000000..7168612
--- /dev/null
+++ b/assets/css/site.css
@@ -0,0 +1,1448 @@
+/* ==================================================================
+   Natural Memory — site.css
+
+   设计系统见项目根目录 DESIGN.md（设计动作的产物，写在动效之前）。
+   本文件按 motion-web skill 重建：
+
+   调色    data/visual-bank.json → p-07「Bold Black + Signal Accent」
+           纯黑地面 #000000 · 骨白 #fffef4 · 次级 #9a9a92 · 三级 #5c5c56
+           信号色 #00ff6a —— 每页只出现一次（原型原文：one per page max）
+           渐变全部删除（获奖站 15/15 都不用渐变做背景）
+
+   字体    两个家族（获奖站中位数 2）：
+           Archivo Variable（wght 100–900 · wdth 62–125%）—— 显示、正文拉丁、全部数字
+           Geist Mono —— 标签、代码、字段名
+           中文回落系统 CJK，不额外加载 CJK 字体
+
+   字阶    落差就是设计（page-design.md §4）：
+           mega 200px / display 104px 对 body 14px = 14× / 7.4×
+           中文大字与拉丁大字参数不同（§4 明确点名）：
+             拉丁 .dsp--lat  lh .90  ls -.045em  700  stretch 92%
+             中文 .dsp        lh 1.28 ls -.005em  500
+
+   版面    全幅页面、逐元素 measure（获奖站 15/15 都没有 body 全局 max-width）
+           间距不是常数：tight / normal / wide 三档按语义给
+   ================================================================== */
+
+/* ---------- 1. 字体 ---------- */
+@font-face {
+  font-family: "Archivo Variable"; font-style: normal; font-weight: 100 900;
+  font-stretch: 62% 125%; font-display: swap;
+  src: url("../fonts/archivo-latin-wdth-normal.woff2") format("woff2-variations");
+}
+@font-face {
+  font-family: "Geist Mono"; font-style: normal; font-weight: 100 900; font-display: swap;
+  src: url("../fonts/geist-mono-latin-wght-normal.woff2") format("woff2-variations");
+}
+
+/* ---------- 2. 令牌 ---------- */
+:root {
+  /* 颜色 · p-07 —— 三个灰 + 一个信号色，不再有别的色相 */
+  --canvas:        #000000;
+  --canvas-soft:   #0e0e0e;                     /* 悬停/激活面 */
+  --canvas-card:   #000000;                     /* 卡片与地面同色：层次只靠发丝线 */
+  --canvas-mid:    #262623;                     /* 轨道底 */
+  --hairline:      #1f1f1c;
+  --btn-border:    rgba(255, 255, 255, .28);
+  --ink:           #fffef4;                     /* 骨白，不是纯白 */
+  --ink-hover:     #ffffff;
+  --on-primary:    #000000;
+  --body:          #9a9a92;
+  --mute:          #5c5c56;
+  --signal:        #00ff6a;                     /* 每页只用一次：首屏画布里那颗目标记录 */
+
+  /* 圆角：p-07 是硬边原型，圆角压到最小 */
+  --r-sm: 2px;
+  --r-pill: 9999px;
+
+  /* 间距 —— 4px 基数 */
+  --sp-xxs: 2px;
+  --sp-xs:  4px;
+  --sp-sm:  8px;
+  --sp-md:  12px;
+  --sp-lg:  16px;
+  --sp-xl:  24px;
+  --sp-2xl: 32px;
+  --sp-3xl: 48px;
+  --sp-4xl: 64px;
+
+  /* 版式 */
+  --font-sans: "Archivo Variable", "PingFang SC", "Microsoft YaHei", "Noto Sans CJK SC", system-ui, sans-serif;
+  --font-mono: "Geist Mono", ui-monospace, SFMono-Regular, Menlo, Monaco, monospace;
+
+  /* 字阶 —— mega ÷ body = 14×，display ÷ body = 7.4× */
+  --fs-mega:       clamp(72px, 12vw, 200px);
+  --fs-display:    clamp(44px, 7vw, 104px);
+  --fs-display-xl: var(--fs-display);
+  --fs-display-lg: clamp(32px, 4.6vw, 64px);
+  --fs-display-md: clamp(26px, 3.2vw, 44px);
+  --fs-display-sm: 24px;
+  --fs-display-xs: 18px;
+  --fs-lede:       1.125rem;
+  --fs-body:       0.875rem;                    /* 14px */
+  --fs-small:      0.875rem;                    /* 连续正文：不为了「看起来精致」压到 13px */
+  --fs-label:      0.75rem;                     /* 12px，标签/注释/字段名 */
+
+  --lh-lat:     .90;                            /* 拉丁巨字 */
+  --lh-cjk:     1.28;                           /* 中文巨字：行高更大、负字距要收 */
+  --ls-lat:     -.045em;
+  --ls-cjk:     -.005em;
+  --ls-display: var(--ls-cjk);
+  --font-stretch-display: 92%;
+
+  /* 版面 */
+  --container: 1440px;                          /* 内层栅格上限，不是 body 的 max-width */
+  --measure:      62ch;
+  --measure-wide: 88ch;
+  --nav-h: 66px;
+
+  /* 段落留白 —— 三档，按「两块该不该被读成一组」给 */
+  --band-tight: clamp(48px, 6vw, 80px);
+  --band:       clamp(80px, 10vw, 152px);
+  --band-wide:  clamp(120px, 16vw, 248px);
+
+  /* 动效令牌（motion-tokens.md） */
+  --dur-fast:  160ms;
+  --dur-std:   300ms;
+  --dur-med:   460ms;
+  --dur-slow:  700ms;
+  --dur-cine:  1200ms;
+  --ease-exp:   cubic-bezier(.16, 1, .3, 1);
+  --ease-sharp: cubic-bezier(.65, 0, .45, 1);
+  --ease-circ:  cubic-bezier(0, .55, .45, 1);
+  --ease-in-expo: cubic-bezier(.7, 0, .84, 0);
+  --ease:       var(--ease-exp);                /* 兼容旧引用 */
+}
+
+/* ---------- 3. 基础 ---------- */
+*, *::before, *::after { box-sizing: border-box; }
+html { -webkit-text-size-adjust: 100%; scroll-behavior: smooth; }
+
+body {
+  margin: 0;
+  background: var(--canvas);
+  color: var(--body);
+  font-family: var(--font-sans);
+  font-size: var(--fs-body);
+  line-height: 1.7;
+  font-weight: 400;
+  letter-spacing: 0;
+  font-synthesis-weight: none;
+  text-wrap: pretty;
+  -webkit-font-smoothing: antialiased;
+  overflow-x: hidden;
+}
+
+a { color: inherit; text-decoration: none; }
+button { font: inherit; color: inherit; background: none; border: 0; cursor: pointer; }
+::selection { background: var(--ink); color: var(--on-primary); }
+:focus-visible { outline: 1px solid var(--ink); outline-offset: 3px; }
+
+/* 行内代码 */
+code {
+  font-family: var(--font-mono);
+  font-size: 0.9em;
+  color: var(--ink);
+  background: var(--canvas-soft);
+  padding: 1px 5px;
+  border-radius: var(--r-sm);
+}
+/* pre 必须显式指定：UA 样式表给的是 font-family: monospace，
+   不覆盖的话代码块会掉回浏览器默认等宽字体（此前全站就是这样）。 */
+pre {
+  margin: 0;
+  font-family: var(--font-mono);
+  font-size: var(--fs-label);
+  line-height: 1.75;
+  tab-size: 2;
+}
+pre code { background: none; padding: 0; font-size: inherit; border-radius: 0; }
+
+.wrap { width: 100%; max-width: var(--container); margin-inline: auto; padding-inline: clamp(20px, 4vw, 56px); }
+.wrap--narrow { max-width: none; }
+.skip { position: absolute; left: -9999px; }
+.skip:focus {
+  left: var(--sp-lg); top: var(--sp-lg); z-index: 99;
+  background: var(--ink); color: var(--on-primary);
+  padding: var(--sp-sm) var(--sp-lg);
+}
+
+/* ---------- 4. 排版：落差就是设计 ---------- */
+h1, h2, h3, h4 { margin: 0; font-family: var(--font-sans); font-weight: 500; color: var(--ink); }
+
+/* 中文大字：行高放大、负字距收回，层级靠字重（page-design.md §4） */
+.dsp {
+  font-size: var(--fs-display); line-height: var(--lh-cjk);
+  letter-spacing: var(--ls-cjk); font-weight: 500;
+}
+/* 拉丁/数字巨字：同一量级但可以收紧 */
+.dsp--lat {
+  font-size: var(--fs-display); line-height: var(--lh-lat);
+  letter-spacing: var(--ls-lat); font-weight: 700;
+  font-stretch: var(--font-stretch-display);
+  font-variant-numeric: tabular-nums;
+}
+/* 超巨：只给真正的头号数字。数字是拉丁字形，可以推到 200px 而不变成一块黑体方块 ——
+   这正好绕开 page-design §4 说的「中文大字过大就成实心块」的问题，
+   所以移动端撑住 display ÷ body 落差的是它，不是中文标题。 */
+.mega {
+  font-size: clamp(84px, 26vw, 200px); line-height: .86; letter-spacing: -.05em;
+  font-weight: 700; font-stretch: 88%; color: var(--ink);
+  font-variant-numeric: tabular-nums; display: block;
+}
+.mega--cjk { font-size: var(--fs-display); line-height: var(--lh-cjk); letter-spacing: var(--ls-cjk); font-weight: 500; font-stretch: 100%; }
+
+.h1 { font-size: var(--fs-display); line-height: var(--lh-cjk); letter-spacing: var(--ls-cjk); }
+.h2 { font-size: var(--fs-display-md); line-height: 1.16; letter-spacing: -.012em; }
+.h3 { font-size: var(--fs-display-sm); line-height: 1.3; letter-spacing: -.008em; }
+.doc__h { font-size: clamp(56px, 10.5vw, 100px); line-height: 1.14; letter-spacing: var(--ls-cjk); }
+
+strong, b { font-weight: 600; color: var(--ink); }
+em { font-style: italic; }
+
+.lede, .lede2 { font-size: var(--fs-lede); line-height: 1.65; color: var(--body); max-width: var(--measure); }
+.small  { font-size: var(--fs-small); line-height: 1.65; color: var(--body); max-width: var(--measure-wide); }
+.tiny   { font-size: var(--fs-label); line-height: 1.6; color: var(--mute); max-width: 96ch; }
+.mono   { font-family: var(--font-mono); font-size: var(--fs-label); letter-spacing: 1.4px; }
+.src    { font-family: var(--font-mono); font-size: var(--fs-label); letter-spacing: 1.2px; color: var(--mute); }
+
+/* 签名式眉标：等宽大写 + 正字距 */
+.eyebrow, .kicker, .shead__idx {
+  font-family: var(--font-mono);
+  font-size: var(--fs-label);
+  line-height: 1.6;
+  font-weight: 400;
+  letter-spacing: 1.8px;
+  text-transform: uppercase;
+  color: var(--mute);
+  margin: 0;
+  display: block;
+}
+.arrow { color: var(--mute); padding-inline: 6px; }
+.rule { height: 1px; background: var(--hairline); border: 0; margin: 0; }
+.serif-it { color: var(--ink); }
+
+/* 正文区的小节节奏：统一用 48px 上留白，避免各页内联边距不一致 */
+#doc h2, #doc h3, #doc h4 { margin-top: var(--sp-3xl); }
+#doc > *:first-child, .card h2, .card h3, .card h4,
+.panel h2, .panel h3, .panel h4, .ex h3 { margin-top: 0; }
+#doc > p + h2, #doc > p + h3 { margin-top: var(--sp-3xl); }
+#doc > p { margin: 0 0 var(--sp-lg); }
+#doc > p.small, #doc > p.tiny { margin-bottom: var(--sp-md); }
+
+/* ---------- 5. 顶栏（nav-bar: padding 12 24） ---------- */
+.site {
+  position: sticky; top: 0; z-index: 50;
+  background: var(--canvas);
+  border-bottom: 1px solid transparent;
+}
+.site.is-stuck { border-bottom-color: var(--hairline); }
+
+.topbar {
+  display: flex; align-items: center; gap: var(--sp-lg);
+  height: var(--nav-h); max-width: var(--container); margin-inline: auto;
+  padding-inline: var(--sp-xl);
+}
+.topbar__spacer { flex: 1 1 auto; }
+
+.brand { display: flex; align-items: center; gap: var(--sp-sm); flex: none; }
+.brand__mark { width: 22px; height: 22px; flex: none; }
+.brand__mark .dim { fill: var(--canvas-mid); }
+.brand__mark .on { fill: var(--ink); }
+.brand__name { font-size: 14px; line-height: 20px; color: var(--ink); }
+
+/* 药丸：整个交互形状系统 */
+.pill, .chip, .kbd {
+  display: inline-flex; align-items: center; gap: var(--sp-sm);
+  border: 1px solid var(--btn-border);
+  border-radius: var(--r-pill);
+  color: var(--ink);
+  white-space: nowrap;
+}
+.pill { height: 28px; padding: 0 var(--sp-md); font-size: 12px; letter-spacing: 1.2px; font-family: var(--font-mono); }
+.pill--acc { border-color: var(--ink); }
+.dot { width: 5px; height: 5px; border-radius: 50%; background: var(--ink); flex: none; }
+
+.crumb { display: flex; align-items: baseline; gap: var(--sp-sm); min-width: 0; }
+.crumb__n { font-family: var(--font-mono); font-size: 12px; letter-spacing: 1.2px; color: var(--mute); }
+.crumb__t { font-size: 14px; line-height: 20px; color: var(--ink); white-space: nowrap; overflow: hidden; text-overflow: ellipsis; }
+
+.progress { position: absolute; left: 0; bottom: -1px; height: 1px; width: 0; background: var(--ink); }
+
+/* ---------- 6. 骨架：侧栏 + 内容（容器 1200px） ---------- */
+.shell {
+  display: grid; grid-template-columns: 232px minmax(0, 1fr);
+  gap: var(--sp-4xl);
+  max-width: var(--container); margin-inline: auto; padding-inline: var(--sp-xl);
+  overflow-x: clip;
+}
+.side {
+  position: sticky; top: var(--nav-h); align-self: start;
+  max-height: calc(100vh - var(--nav-h)); overflow-y: auto;
+  padding: var(--sp-2xl) 0 var(--sp-3xl);
+  border-right: 1px solid var(--hairline);
+}
+.side__in { padding-right: var(--sp-lg); }
+.side, .side__in, .side__list, .side__a { min-width: 0; }
+
+.side__grp {
+  margin: var(--sp-xl) 0 var(--sp-sm); padding-left: var(--sp-md);
+  font-family: var(--font-mono); font-size: 12px; line-height: 16px;
+  letter-spacing: 1.2px; text-transform: uppercase; color: var(--mute);
+}
+.side__grp:first-child { margin-top: 0; }
+.side__list { list-style: none; margin: 0; padding: 0; display: grid; gap: var(--sp-xxs); }
+/* ex-app-shell-row：active 用 primary 作为指示条 */
+.side__a {
+  display: grid; grid-template-columns: 20px minmax(0, 1fr); gap: var(--sp-sm);
+  align-items: baseline; padding: var(--sp-sm) var(--sp-md);
+  border-radius: var(--r-sm); border-left: 1px solid transparent;
+  transition: background var(--dur-fast) var(--ease-exp), border-color var(--dur-fast) var(--ease-exp);
+}
+.side__a:hover { background: var(--canvas-soft); }
+.side__a.is-on { background: var(--canvas-soft); border-left-color: var(--ink); }
+.side__n { font-family: var(--font-mono); font-size: 12px; letter-spacing: 1.2px; color: var(--mute); }
+.side__t { font-size: 14px; line-height: 20px; color: var(--body); }
+.side__a:hover .side__t { color: var(--ink); }
+.side__a.is-on .side__t { color: var(--ink); }
+.side__a.is-on .side__n { color: var(--ink); }
+
+/* hero / content band */
+.doc { position: relative; min-width: 0; max-width: 100%; padding: var(--band) 0 var(--band-tight); }
+/* 页眉：标题左、头号数字右 —— 非对称分栏，不是居中标题块 */
+.doc__hd {
+  display: grid; grid-template-columns: minmax(0, 1fr) auto;
+  gap: var(--sp-xl) clamp(24px, 5vw, 72px);
+  align-items: end;
+  margin-bottom: var(--band-tight); padding-bottom: var(--sp-xl);
+  border-bottom: 1px solid var(--hairline);
+}
+.doc__hd > .kicker { grid-column: 1 / -1; }
+.doc__h { margin-top: var(--sp-lg); }
+.doc__lede {
+  margin: var(--sp-xl) 0 0; max-width: var(--measure);
+  font-size: var(--fs-lede); line-height: 1.6; color: var(--body);
+}
+/* 头号数字：文档页自己先把最强的那条数字说出来 */
+.doc__figure { margin: 0; text-align: right; display: grid; gap: var(--sp-md); justify-items: end; }
+.doc__figure .mega { color: var(--ink); }
+.doc__figure .mega small { font-size: .30em; letter-spacing: -.01em; margin-left: .04em; font-weight: 500; }
+.doc__figure-n {
+  font-family: var(--font-mono); font-size: var(--fs-label); letter-spacing: 1.2px;
+  color: var(--mute); max-width: 30ch; line-height: 1.8;
+}
+
+/* 文档页的章节标题不能停在 24px：页面标题 100px、正文 14px，
+   章节标题落在中间会让层级整个塌掉。片段里写的是 class="h3"，这里按上下文提上来。 */
+#doc h2 { font-size: var(--fs-display-md); line-height: 1.14; letter-spacing: -.012em; }
+
+@media (max-width: 900px) {
+  .doc__hd { grid-template-columns: minmax(0, 1fr); align-items: start; }
+  .doc__figure { text-align: left; justify-items: start; margin-top: var(--sp-xl); }
+  .doc__figure .mega { font-size: clamp(98px, 26vw, 140px); }
+}
+
+/* ---------- 7. 按钮：轮廓胶囊为常态，白色实底仅作极少数例外 ---------- */
+.btn {
+  display: inline-flex; align-items: center; justify-content: center; gap: var(--sp-sm);
+  padding: var(--sp-sm) var(--sp-lg);
+  background: transparent;
+  border: 1px solid var(--btn-border);
+  border-radius: var(--r-pill);
+  color: var(--ink);
+  font-size: 14px; line-height: 20px; font-weight: 400;
+  transition: background var(--dur-fast) var(--ease-exp), border-color var(--dur-fast) var(--ease-exp);
+}
+.btn:hover { background: var(--canvas-soft); border-color: var(--ink); }
+.btn--pri { background: var(--ink); border-color: var(--ink); color: var(--on-primary); }
+.btn--pri:hover { background: var(--ink-hover); border-color: var(--ink-hover); color: var(--on-primary); }
+.hero__cta { display: flex; flex-wrap: wrap; gap: var(--sp-md); align-items: center; }
+
+.chip { height: 28px; padding: 0 var(--sp-md); font-family: var(--font-mono); font-size: 12px; letter-spacing: 1.2px; color: var(--body); }
+.chip__dot { width: 5px; height: 5px; border-radius: 50%; background: var(--ink); }
+.kbd { min-width: 26px; height: 26px; padding: 0 var(--sp-sm); font-family: var(--font-mono); font-size: 12px; letter-spacing: 1.2px; color: var(--body); }
+
+/* ---------- 8. 卡片：8px 圆角 · #191919 · 发丝线 · 零阴影 ---------- */
+.grid { display: grid; gap: var(--sp-lg); }
+.g2 { grid-template-columns: repeat(2, minmax(0, 1fr)); }
+.g3 { grid-template-columns: repeat(2, minmax(0, 1fr)); }
+.g4 { grid-template-columns: repeat(2, minmax(0, 1fr)); }
+.g-2-1 { grid-template-columns: minmax(0, 1.5fr) minmax(0, 1fr); }
+
+.card {
+  background: var(--canvas-card);
+  border: 1px solid var(--hairline);
+  border-radius: var(--r-sm);
+  padding: var(--sp-xl);
+}
+.card--flat { background: var(--canvas-card); }
+/* 极性翻转：白底近黑字，规范里的 featured/active 处理 */
+.card--acc { background: var(--ink); border-color: var(--ink); color: var(--on-primary); }
+.card--acc .eyebrow, .card--acc .h3, .card--acc strong, .card--acc .small, .card--acc .tiny { color: var(--on-primary); }
+.card--warn { background: var(--canvas-card); }
+
+/* ---------- 9. KPI / 数值（mono 计数器，规范里的 metric counter） ---------- */
+.kpis { display: grid; grid-template-columns: repeat(3, minmax(0, 1fr)); gap: 1px; background: var(--hairline); border: 1px solid var(--hairline); border-radius: var(--r-sm); overflow: hidden; }
+.kpi { background: var(--canvas-card); padding: var(--sp-xl); display: grid; gap: var(--sp-md); align-content: start; }
+.kpi__k { font-family: var(--font-mono); font-size: 12px; line-height: 16px; letter-spacing: 1.2px; text-transform: uppercase; color: var(--mute); }
+.kpi__v { font-family: var(--font-mono); font-size: 24px; line-height: 32px; color: var(--ink); letter-spacing: -.02em; }
+.kpi__v--long { font-size: 20px; line-height: 28px; }
+.kpi__v .to { color: var(--ink); }
+.kpi__v .mid { color: var(--mute); }
+.kpi__d { font-size: 14px; line-height: 20px; color: var(--mute); }
+
+.statrow { display: grid; grid-template-columns: repeat(4, minmax(0, 1fr)); gap: 1px; background: var(--hairline); border: 1px solid var(--hairline); border-radius: var(--r-sm); overflow: hidden; }
+.stat { background: var(--canvas-card); padding: var(--sp-xl); display: grid; gap: var(--sp-sm); align-content: start; }
+.stat__k { font-family: var(--font-mono); font-size: 12px; line-height: 16px; letter-spacing: 1.2px; text-transform: uppercase; color: var(--mute); }
+.stat__v { font-family: var(--font-mono); font-size: 28px; line-height: 32px; color: var(--ink); letter-spacing: -.02em; }
+.stat__v small { font-size: 12px; letter-spacing: 1.2px; color: var(--mute); margin-left: var(--sp-xs); }
+.stat--acc .stat__v { color: var(--ink); }
+.stat__d { font-size: 14px; line-height: 20px; color: var(--mute); }
+
+.mini { display: grid; gap: 1px; background: var(--hairline); border: 1px solid var(--hairline); border-radius: var(--r-sm); overflow: hidden; }
+.mini > div { background: var(--canvas-card); display: flex; justify-content: space-between; gap: var(--sp-lg); padding: var(--sp-md) var(--sp-lg); }
+.mini span { font-size: 14px; line-height: 20px; color: var(--body); }
+.mini b { font-family: var(--font-mono); font-size: 14px; color: var(--ink); }
+.mini--lg > div { display: block; padding: var(--sp-lg); }
+.mini--lg span { font-size: 16px; line-height: 24px; }
+
+/* ---------- 10. 导航卡片 / 作者 ---------- */
+.navcard {
+  display: grid; gap: var(--sp-sm); align-content: start;
+  background: var(--canvas-card); border: 1px solid var(--hairline);
+  border-radius: var(--r-sm); padding: var(--sp-xl);
+  transition: background var(--dur-fast) var(--ease-exp), border-color var(--dur-fast) var(--ease-exp);
+}
+.navcard:hover { background: var(--canvas-soft); border-color: var(--btn-border); }
+.navcard__n { font-family: var(--font-mono); font-size: 12px; letter-spacing: 1.2px; color: var(--mute); }
+.navcard__t { font-size: 20px; line-height: 28px; color: var(--ink); letter-spacing: -.01em; }
+.navcard__d { font-size: 14px; line-height: 20px; color: var(--mute); }
+.navcard--acc { border-color: var(--btn-border); }
+
+.authorcard { display: grid; grid-template-columns: repeat(3, minmax(0, 1fr)); gap: var(--sp-xl); }
+.authorcard__k { margin: 0 0 var(--sp-sm); font-family: var(--font-mono); font-size: 12px; letter-spacing: 1.2px; text-transform: uppercase; color: var(--mute); }
+.authorcard__a { font-size: 16px; line-height: 24px; color: var(--ink); border-bottom: 1px solid var(--btn-border); }
+.authorcard__a:hover { border-bottom-color: var(--ink); }
+.authorcard__v { margin: 0; font-family: var(--font-mono); font-size: 14px; color: var(--body); }
+
+.author { display: grid; gap: var(--sp-sm); }
+.author__a { display: inline-flex; align-items: baseline; gap: var(--sp-sm); }
+.author__k { font-size: 14px; line-height: 20px; color: var(--mute); white-space: nowrap; }
+.author__v { font-family: var(--font-mono); font-size: 14px; color: var(--ink); border-bottom: 1px solid var(--btn-border); }
+.author__a:hover .author__v { border-bottom-color: var(--ink); }
+
+/* ---------- 11. 表格（ex-data-table-cell：表头 mono 大写、内容 body-sm） ---------- */
+.tbl-wrap { overflow-x: auto; border: 1px solid var(--hairline); border-radius: var(--r-sm); background: var(--canvas-card); }
+.dtable { width: 100%; border-collapse: collapse; }
+.dtable th {
+  text-align: left; background: var(--canvas-soft);
+  font-family: var(--font-mono); font-size: 12px; line-height: 16px; font-weight: 400;
+  letter-spacing: 1.2px; text-transform: uppercase; color: var(--mute);
+  padding: var(--sp-md) var(--sp-lg); border-bottom: 1px solid var(--hairline); white-space: nowrap;
+}
+.dtable td { padding: var(--sp-md) var(--sp-lg); border-bottom: 1px solid var(--hairline); color: var(--body); font-size: 14px; line-height: 20px; vertical-align: baseline; }
+.dtable tr:last-child td { border-bottom: 0; }
+.dtable tr:hover td { background: var(--canvas-soft); }
+.dtable td.n { font-family: var(--font-mono); color: var(--ink); white-space: nowrap; }
+.dtable td.acc { color: var(--ink); }
+.dtable td.bad { color: var(--mute); }
+
+.gt { display: grid; gap: 1px; background: var(--hairline); border: 1px solid var(--hairline); border-radius: var(--r-sm); overflow: hidden; }
+.gt__h, .gt__r { display: grid; gap: var(--sp-lg); padding: var(--sp-md) var(--sp-lg); background: var(--canvas-card); align-items: baseline; }
+.gt__h { background: var(--canvas-soft); }
+.gt__h span { font-family: var(--font-mono); font-size: 12px; line-height: 16px; letter-spacing: 1.2px; text-transform: uppercase; color: var(--mute); }
+.gt--4 .gt__h, .gt--4 .gt__r { grid-template-columns: minmax(0, .8fr) minmax(0, 1.1fr) minmax(0, .75fr) minmax(0, 1.5fr); }
+.gt--3 .gt__h, .gt--3 .gt__r { grid-template-columns: minmax(0, .75fr) minmax(0, 1fr) minmax(0, 1.95fr); }
+.gt__r:hover { background: var(--canvas-soft); }
+.gt__k { font-size: 16px; line-height: 24px; color: var(--ink); }
+.gt__v { font-size: 14px; line-height: 20px; color: var(--body); }
+.gt__who { font-family: var(--font-mono); font-size: 12px; letter-spacing: 1.2px; color: var(--mute); }
+.gt__who--acc { color: var(--ink); }
+.gt__why { font-size: 14px; line-height: 22px; color: var(--mute); }
+.scrollx { overflow-x: auto; border-radius: var(--r-sm); }
+.scrollx > .gt { min-width: 720px; }
+
+/* ---------- 12. 键值 / 容量 ---------- */
+.kv { display: grid; gap: 1px; background: var(--hairline); border: 1px solid var(--hairline); border-radius: var(--r-sm); overflow: hidden; }
+.kv__r { background: var(--canvas-card); display: grid; grid-template-columns: 116px minmax(0, 1fr); gap: var(--sp-lg); padding: var(--sp-md) var(--sp-lg); }
+.kv__k { font-family: var(--font-mono); font-size: 12px; letter-spacing: 1.2px; text-transform: uppercase; color: var(--mute); }
+.kv__v { font-family: var(--font-mono); font-size: 14px; color: var(--body); word-break: break-all; }
+
+.cap { display: grid; gap: 1px; background: var(--hairline); border: 1px solid var(--hairline); border-radius: var(--r-sm); overflow: hidden; }
+.cap__r { background: var(--canvas-card); display: grid; grid-template-columns: minmax(0, 1fr) 168px; gap: var(--sp-lg); padding: var(--sp-md) var(--sp-lg); align-items: baseline; }
+.cap__k { font-size: 16px; line-height: 24px; color: var(--body); }
+.cap__k small { display: block; color: var(--mute); font-size: 14px; line-height: 20px; }
+.cap__v { font-family: var(--font-mono); font-size: 16px; text-align: right; color: var(--ink); }
+.cap__r--hi .cap__v { color: var(--ink); }
+
+.pagemap { display: grid; grid-template-columns: repeat(64, 1fr); gap: 2px; }
+.pagemap i { aspect-ratio: 1; background: var(--canvas-mid); border-radius: 1px; }
+.pagemap i.on { background: var(--ink); }
+
+/* ---------- 13. 账本 / 显存 ---------- */
+.ledger { display: grid; gap: 1px; background: var(--hairline); border: 1px solid var(--hairline); border-radius: var(--r-sm); overflow: hidden; }
+.ledger__h, .ledger__r { display: grid; grid-template-columns: minmax(0, 1.2fr) minmax(0, .85fr) minmax(0, .85fr) minmax(0, .9fr); gap: var(--sp-lg); padding: var(--sp-md) var(--sp-lg); align-items: baseline; }
+.ledger__h { background: var(--canvas-soft); }
+.ledger__h span { font-family: var(--font-mono); font-size: 12px; letter-spacing: 1.2px; text-transform: uppercase; color: var(--mute); }
+.ledger__r { background: var(--canvas-card); }
+.ledger__r:hover { background: var(--canvas-soft); }
+.ledger__k { font-size: 16px; line-height: 24px; color: var(--body); }
+.ledger__b, .ledger__n { font-family: var(--font-mono); font-size: 14px; color: var(--mute); }
+.ledger__n { color: var(--ink); }
+.ledger__d { font-family: var(--font-mono); font-size: 14px; text-align: right; color: var(--ink); }
+.ledger__d.t-ok, .ledger__d.t-warn, .ledger__d.t-bad, .ledger__d.t-mute { color: var(--body); }
+.ledger__d.t-bad, .ledger__d.t-mute { color: var(--mute); }
+
+.vram { display: grid; gap: var(--sp-lg); }
+.vram__row { display: grid; gap: var(--sp-sm); }
+.vram__top { display: flex; justify-content: space-between; gap: var(--sp-md); font-family: var(--font-mono); font-size: 12px; letter-spacing: 1.2px; color: var(--mute); }
+.vram__top b { color: var(--ink); }
+.vram__track { position: relative; height: 20px; background: var(--canvas-mid); border-radius: var(--r-pill); overflow: hidden; }
+.vram__fill { position: absolute; inset: 0 auto 0 0; width: 0; border-radius: var(--r-pill); transition: width 700ms cubic-bezier(.16,1,.3,1); }
+.vram__fill--base { background: repeating-linear-gradient(115deg, var(--mute) 0 3px, transparent 3px 7px); }
+.vram__fill--nm2 { background: var(--ink); }
+.vram__mark { position: absolute; top: 0; bottom: 0; width: 1px; background: var(--btn-border); }
+.vram__card { display: flex; justify-content: space-between; font-family: var(--font-mono); font-size: 12px; letter-spacing: 1.2px; color: var(--mute); }
+
+/* ---------- 14. 条形对比（单色明度阶梯，不用彩色编码） ---------- */
+.bars { display: grid; gap: var(--sp-xl); }
+.barset { display: grid; gap: var(--sp-sm); }
+.barset__top { display: flex; flex-wrap: wrap; align-items: baseline; justify-content: space-between; gap: var(--sp-sm); }
+.barset__t { font-size: 16px; line-height: 24px; color: var(--ink); }
+.barset__n { font-family: var(--font-mono); font-size: 12px; letter-spacing: 1.2px; color: var(--mute); }
+
+.bar { display: grid; grid-template-columns: 108px minmax(0, 1fr) 108px; gap: var(--sp-md); align-items: center; }
+.bar__l { font-family: var(--font-mono); font-size: 12px; letter-spacing: 1.2px; text-transform: uppercase; color: var(--mute); }
+.bar__track { position: relative; height: 6px; background: var(--canvas-mid); border-radius: var(--r-pill); overflow: hidden; }
+.bar__fill { position: absolute; inset: 0 auto 0 0; width: 0; border-radius: var(--r-pill); transition: width 700ms cubic-bezier(.16,1,.3,1); }
+.bar--base .bar__fill { background: repeating-linear-gradient(115deg, var(--mute) 0 3px, transparent 3px 7px); }
+.bar--a .bar__fill { background: var(--mute); }
+.bar--rag .bar__fill { background: var(--mute); }
+.bar--nm2 .bar__fill { background: var(--ink); }
+.bar__v { font-family: var(--font-mono); font-size: 14px; color: var(--ink); text-align: right; }
+.bar__v small { color: var(--mute); display: block; font-size: 12px; letter-spacing: 1.2px; }
+
+.legend { display: flex; flex-wrap: wrap; gap: var(--sp-lg); }
+.legend span { display: inline-flex; align-items: center; gap: var(--sp-sm); font-family: var(--font-mono); font-size: 12px; letter-spacing: 1.2px; text-transform: uppercase; color: var(--mute); }
+.legend i { width: 14px; height: 6px; border-radius: var(--r-pill); display: block; }
+.legend i.l-base { background: repeating-linear-gradient(115deg, var(--mute) 0 3px, transparent 3px 7px); }
+.legend i.l-a { background: var(--mute); }
+.legend i.l-rag { background: var(--mute); }
+.legend i.l-nm2 { background: var(--ink); }
+
+.gap { display: grid; grid-template-columns: repeat(2, minmax(0, 1fr)); gap: 1px; background: var(--hairline); border: 1px solid var(--hairline); border-radius: var(--r-sm); overflow: hidden; }
+.gap__c { background: var(--canvas-card); padding: var(--sp-xl); display: grid; gap: var(--sp-sm); }
+.gap__k { font-family: var(--font-mono); font-size: 12px; letter-spacing: 1.2px; text-transform: uppercase; color: var(--mute); }
+.gap__v { font-family: var(--font-mono); font-size: clamp(28px, 4vw, 40px); line-height: 1; letter-spacing: -.02em; }
+.gap__c--recall .gap__v { color: var(--body); }
+.gap__c--answer .gap__v { color: var(--ink); }
+.gap__n { font-size: 14px; line-height: 20px; color: var(--mute); }
+
+/* ---------- 15. 标签页（药丸） ---------- */
+.tabs { display: flex; flex-wrap: wrap; gap: var(--sp-sm); max-width: 100%; }
+.tab {
+  padding: var(--sp-sm) var(--sp-lg);
+  border: 1px solid var(--btn-border); border-radius: var(--r-pill);
+  color: var(--body); font-size: 14px; line-height: 20px; white-space: nowrap;
+  transition: background var(--dur-fast) var(--ease-exp), color var(--dur-fast) var(--ease-exp), border-color var(--dur-fast) var(--ease-exp);
+}
+.tab:hover { background: var(--canvas-soft); color: var(--ink); }
+.tab.is-on { background: var(--ink); border-color: var(--ink); color: var(--on-primary); }
+.panel { display: none; }
+.panel.is-on { display: block; }
+
+/* ---------- 16. 机制：步进器 / 流程图 / 记录 ---------- */
+.flow { display: grid; grid-template-columns: minmax(0, .82fr) minmax(0, 1.18fr); gap: var(--sp-2xl); align-items: start; }
+.steps { display: grid; gap: 1px; background: var(--hairline); border: 1px solid var(--hairline); border-radius: var(--r-sm); overflow: hidden; }
+.step {
+  background: var(--canvas-card); text-align: left; width: 100%;
+  display: grid; grid-template-columns: 26px minmax(0, 1fr); gap: var(--sp-md);
+  padding: var(--sp-md) var(--sp-lg); align-items: center;
+  transition: background var(--dur-fast) var(--ease-exp);
+}
+.step:hover { background: var(--canvas-soft); }
+.step__i { font-family: var(--font-mono); font-size: 12px; letter-spacing: 1.2px; color: var(--mute); }
+.step__l { font-size: 14px; line-height: 20px; color: var(--body); }
+.step.is-on { background: var(--canvas-soft); }
+.step.is-on .step__l { color: var(--ink); }
+.step.is-on .step__i { color: var(--ink); }
+.step.is-past .step__l { color: var(--mute); }
+
+.flow__detail { position: sticky; top: calc(var(--nav-h) + var(--sp-lg)); }
+.flow__stage { margin: 0 0 var(--sp-md); font-family: var(--font-mono); font-size: 12px; letter-spacing: 1.2px; text-transform: uppercase; color: var(--mute); }
+.flow__title { margin: 0 0 var(--sp-md); font-size: 24px; line-height: 32px; letter-spacing: -.02em; }
+.flow__body { margin: 0; color: var(--body); font-size: 14px; line-height: 22px; min-height: 88px; }
+.flow__io { margin: var(--sp-lg) 0 0; padding-top: var(--sp-md); border-top: 1px solid var(--hairline); font-family: var(--font-mono); font-size: 12px; line-height: 20px; color: var(--mute); }
+.flow__meta { margin-top: var(--sp-lg); padding-top: var(--sp-md); border-top: 1px solid var(--hairline); display: grid; gap: var(--sp-sm); }
+.flow__meta div { display: flex; justify-content: space-between; gap: var(--sp-lg); font-family: var(--font-mono); font-size: 12px; letter-spacing: 1.2px; color: var(--mute); }
+.flow__meta b { color: var(--ink); font-weight: 400; }
+
+.dgm { width: 100%; height: auto; display: block; overflow: visible; }
+.dgm__box { fill: var(--canvas-card); stroke: var(--hairline); }
+.dgm__box--acc { stroke: var(--btn-border); }
+.dgm__n { font-family: var(--font-mono); font-size: 9px; fill: var(--mute); letter-spacing: 1px; }
+.dgm__l { font-size: 12px; fill: var(--ink); }
+.dgm__s { font-family: var(--font-mono); font-size: 9px; fill: var(--mute); }
+.dgm__a { stroke: var(--btn-border); stroke-width: 1; fill: none; }
+.dgm__rule { stroke: var(--hairline); stroke-width: 1; }
+.dgm__note { font-family: var(--font-mono); font-size: 9.5px; fill: var(--mute); letter-spacing: .6px; }
+.dgm__note:first-of-type { fill: var(--ink); }
+
+.rec { display: grid; grid-template-columns: repeat(auto-fill, minmax(168px, 1fr)); gap: 1px; background: var(--hairline); border: 1px solid var(--hairline); border-radius: var(--r-sm); overflow: hidden; }
+.rec__f { background: var(--canvas-card); padding: var(--sp-md) var(--sp-lg); display: grid; gap: var(--sp-xxs); }
+.rec__f:hover { background: var(--canvas-soft); }
+.rec__k { font-family: var(--font-mono); font-size: 14px; color: var(--ink); }
+.rec__d { font-size: 12px; line-height: 16px; color: var(--mute); }
+
+.recjson { display: grid; gap: 1px; }
+.recjson__r { display: grid; grid-template-columns: 116px minmax(0, 1fr); gap: var(--sp-md); padding: var(--sp-sm) 0; border-bottom: 1px solid var(--hairline); align-items: baseline; }
+.recjson__r:last-child { border-bottom: 0; }
+.recjson__k { font-family: var(--font-mono); font-size: 12px; letter-spacing: 1.2px; color: var(--mute); }
+.recjson__v { font-size: 14px; line-height: 20px; color: var(--ink); word-break: break-word; overflow-wrap: anywhere; }
+
+.states { display: grid; gap: 1px; background: var(--hairline); border: 1px solid var(--hairline); border-radius: var(--r-sm); overflow: hidden; }
+.state { background: var(--canvas-card); display: grid; grid-template-columns: 132px minmax(0, 1fr); gap: var(--sp-lg); padding: var(--sp-md) var(--sp-lg); align-items: baseline; }
+.state__s { font-family: var(--font-mono); font-size: 14px; color: var(--ink); }
+.state--mute .state__s, .state--bad .state__s { color: var(--mute); }
+.state--warn .state__s { color: var(--body); }
+.state__d { font-size: 14px; line-height: 20px; color: var(--body); }
+
+/* ---------- 17. 提示块 / 声明 / 局限 ---------- */
+.callout {
+  background: var(--canvas-card);
+  border: 1px solid var(--btn-border);
+  border-radius: var(--r-sm);
+  padding: var(--sp-xl);
+}
+.callout--warn { border-color: var(--hairline); }
+.callout__t { margin: 0 0 var(--sp-sm); font-family: var(--font-mono); font-size: 14px; line-height: 20px; letter-spacing: 1.4px; text-transform: uppercase; color: var(--ink); }
+.callout__b { margin: 0; font-size: 16px; line-height: 26px; color: var(--body); max-width: 78ch; }
+
+.claims { display: grid; gap: 1px; background: var(--hairline); border: 1px solid var(--hairline); border-radius: var(--r-sm); overflow: hidden; }
+.claim { background: var(--canvas-card); display: grid; grid-template-columns: 22px minmax(0, 1fr) auto; gap: var(--sp-md); padding: var(--sp-md) var(--sp-lg); align-items: center; }
+.claim:hover { background: var(--canvas-soft); }
+.claim__x { font-family: var(--font-mono); font-size: 14px; color: var(--mute); }
+.claim__t { font-size: 16px; line-height: 24px; color: var(--mute); text-decoration: line-through; text-decoration-color: var(--canvas-mid); }
+.claim__s { font-family: var(--font-mono); font-size: 12px; letter-spacing: 1.2px; text-transform: uppercase; color: var(--mute); }
+.claims--loose .claim__s { display: none; }
+
+.lims { display: grid; gap: var(--sp-xl); }
+.lim { display: grid; grid-template-columns: 26px minmax(0, 1fr); gap: var(--sp-md); }
+.lim__i { font-family: var(--font-mono); font-size: 12px; letter-spacing: 1.2px; color: var(--mute); padding-top: 3px; }
+.lim__t { font-size: 20px; line-height: 28px; margin-bottom: var(--sp-sm); }
+.lim__d { margin: 0; font-size: 14px; line-height: 22px; color: var(--mute); max-width: 76ch; }
+
+.quote { border-left: 1px solid var(--btn-border); padding: var(--sp-xs) 0 var(--sp-xs) var(--sp-xl); margin: 0; }
+.quote q { font-size: 24px; line-height: 34px; letter-spacing: -.02em; color: var(--ink); display: block; }
+.quote cite { display: block; margin-top: var(--sp-md); font-family: var(--font-mono); font-size: 12px; letter-spacing: 1.2px; color: var(--mute); font-style: normal; }
+
+.checks { display: grid; gap: 1px; background: var(--hairline); border: 1px solid var(--hairline); border-radius: var(--r-sm); overflow: hidden; }
+.check { background: var(--canvas-card); display: grid; grid-template-columns: 40px minmax(0, 1fr); gap: var(--sp-md); padding: var(--sp-md) var(--sp-lg); align-items: baseline; }
+.check__i { font-family: var(--font-mono); font-size: 12px; letter-spacing: 1.2px; color: var(--mute); }
+.check__t { font-size: 14px; line-height: 20px; color: var(--body); }
+
+.road { display: grid; gap: 1px; background: var(--hairline); border: 1px solid var(--hairline); border-radius: var(--r-sm); overflow: hidden; }
+.road__r { background: var(--canvas-card); display: grid; grid-template-columns: 44px minmax(0, 1fr); gap: var(--sp-md); padding: var(--sp-md) var(--sp-lg); align-items: baseline; }
+.road__r:hover { background: var(--canvas-soft); }
+.road__i { font-family: var(--font-mono); font-size: 12px; letter-spacing: 1.2px; color: var(--mute); }
+.road__t { font-size: 14px; line-height: 20px; color: var(--body); }
+
+/* ---------- 18. 复现：代码块（规范：Canvas Mid 用作代码底） ---------- */
+.code { background: var(--canvas-mid); border: 1px solid var(--hairline); border-radius: var(--r-sm); overflow: hidden; }
+.code__bar { display: flex; align-items: center; justify-content: space-between; gap: var(--sp-md); padding: var(--sp-md) var(--sp-lg); border-bottom: 1px solid var(--hairline); background: var(--canvas-soft); }
+.code__t { font-family: var(--font-mono); font-size: 12px; letter-spacing: 1.2px; text-transform: uppercase; color: var(--mute); }
+.copy {
+  font-family: var(--font-mono); font-size: 12px; letter-spacing: 1.2px;
+  padding: var(--sp-xs) var(--sp-md);
+  background: transparent; border: 1px solid var(--btn-border); border-radius: var(--r-pill);
+  color: var(--ink);
+  transition: background var(--dur-fast) var(--ease-exp);
+}
+.copy:hover { background: var(--canvas-card); }
+.copy.is-done { border-color: var(--ink); }
+.code pre { margin: 0; padding: var(--sp-xl); overflow-x: auto; }
+.code code { font-family: var(--font-mono); font-size: 14px; line-height: 24px; color: var(--ink); white-space: pre; background: none; padding: 0; }
+.code code .k { color: var(--ink); }
+.code code .c { color: var(--mute); }
+
+/* ---------- 19. 实测样例 ---------- */
+.examples { display: grid; gap: var(--sp-xl); }
+.ex { background: var(--canvas-card); border: 1px solid var(--hairline); border-radius: var(--r-sm); overflow: hidden; }
+.ex__hd { display: flex; flex-wrap: wrap; align-items: center; gap: var(--sp-sm); padding: var(--sp-md) var(--sp-xl); border-bottom: 1px solid var(--hairline); background: var(--canvas-soft); }
+.ex__no { font-family: var(--font-mono); font-size: 12px; letter-spacing: 1.2px; color: var(--ink); }
+.ex__q { margin: 0; padding: var(--sp-xl) var(--sp-xl) var(--sp-md); font-size: 24px; line-height: 32px; letter-spacing: -.02em; color: var(--ink); }
+.ex__exp { margin: 0; padding: 0 var(--sp-xl) var(--sp-xl); font-family: var(--font-mono); font-size: 12px; line-height: 20px; color: var(--mute); word-break: break-word; }
+.ex__exp span { color: var(--mute); margin-right: var(--sp-sm); }
+.ex__grid { display: grid; grid-template-columns: repeat(2, minmax(0, 1fr)); border-top: 1px solid var(--hairline); }
+.ex__col { padding: var(--sp-xl); min-width: 0; }
+.ex__col + .ex__col { border-left: 1px solid var(--hairline); }
+.ex__col--nm { background: rgba(255, 255, 255, .015); }
+.ex__lab { margin: 0 0 var(--sp-md); font-family: var(--font-mono); font-size: 12px; letter-spacing: 1.2px; text-transform: uppercase; color: var(--mute); }
+.ex__col--nm .ex__lab { color: var(--ink); }
+.ex__ans { margin: 0 0 var(--sp-md); font-size: 14px; line-height: 22px; color: var(--body); white-space: pre-wrap; word-break: break-word; overflow-wrap: anywhere; }
+.ex__meta { margin: 0; padding-top: var(--sp-md); border-top: 1px solid var(--hairline); font-family: var(--font-mono); font-size: 12px; line-height: 20px; letter-spacing: 1.2px; color: var(--mute); }
+.v--ok { color: var(--ink); }
+.v--no { color: var(--mute); }
+.ex__ev { margin-top: var(--sp-lg); padding-top: var(--sp-md); border-top: 1px solid var(--hairline); }
+.ex__evt { margin: 0 0 var(--sp-sm); font-family: var(--font-mono); font-size: 12px; letter-spacing: 1.2px; text-transform: uppercase; color: var(--mute); }
+.ex__evr { display: grid; gap: var(--sp-xs); padding: var(--sp-sm) 0; border-bottom: 1px solid var(--hairline); }
+.ex__evr:last-child { border-bottom: 0; padding-bottom: 0; }
+.ex__evk { font-family: var(--font-mono); font-size: 14px; color: var(--ink); word-break: break-word; }
+.ex__evv { font-size: 14px; line-height: 20px; color: var(--body); word-break: break-word; }
+.ex__evs { font-family: var(--font-mono); font-size: 12px; letter-spacing: 1.2px; color: var(--mute); word-break: break-all; }
+
+/* ---------- 20. 上一节 / 下一节 ---------- */
+.pn { display: grid; grid-template-columns: 1fr 1fr; gap: var(--sp-lg); margin-top: var(--sp-4xl); padding-top: var(--sp-xl); border-top: 1px solid var(--hairline); }
+.pn__a {
+  display: grid; gap: var(--sp-sm); padding: var(--sp-lg) var(--sp-xl); position: relative;
+  background: var(--canvas-card); border: 1px solid var(--hairline); border-radius: var(--r-sm);
+  transition: background var(--dur-fast) var(--ease-exp), border-color var(--dur-fast) var(--ease-exp);
+}
+.pn__a:hover { background: var(--canvas-soft); border-color: var(--btn-border); }
+.pn__a--next { text-align: right; }
+.pn__k { font-family: var(--font-mono); font-size: 12px; letter-spacing: 1.2px; text-transform: uppercase; color: var(--mute); }
+.pn__t { font-size: 20px; line-height: 28px; color: var(--ink); }
+.pn__a .kbd { position: absolute; top: var(--sp-lg); right: var(--sp-lg); }
+.pn__a--prev .kbd { right: auto; left: var(--sp-lg); }
+.pn__x { display: block; }
+
+/* ---------- 21. 页脚（footer band: padding 48 24） ---------- */
+.footer { border-top: 1px solid var(--hairline); padding: var(--sp-3xl) 0; }
+.footer__in { display: grid; grid-template-columns: minmax(0, .8fr) minmax(0, 1.05fr) minmax(0, 1.15fr); gap: var(--sp-3xl); align-items: start; }
+.footer__col--wide { min-width: 0; }
+.footer__h { margin: 0 0 var(--sp-md); font-family: var(--font-mono); font-size: 12px; line-height: 16px; letter-spacing: 1.2px; text-transform: uppercase; color: var(--mute); }
+.footer__note { margin: 0; font-size: 14px; line-height: 22px; color: var(--body); max-width: 64ch; }
+.footer__meta { margin: var(--sp-lg) 0 0; font-family: var(--font-mono); font-size: 12px; letter-spacing: 1.2px; color: var(--mute); }
+.readout { display: flex; flex-wrap: wrap; gap: var(--sp-sm); }
+.readout > span {
+  display: inline-flex; align-items: center; padding: var(--sp-xs) var(--sp-md);
+  border: 1px solid var(--hairline); border-radius: var(--r-pill);
+  font-family: var(--font-mono); font-size: 12px; letter-spacing: 1.2px; color: var(--mute);
+}
+
+/* ---------- 22. JS 渲染内容的淡入（只淡入，不位移 —— B2 的底线） ---------- */
+.reveal { opacity: 0; transition: opacity var(--dur-std) var(--ease-exp); }
+.reveal.is-in { opacity: 1; }
+
+/* 分带标题：眉标 + 标题的间距走令牌，不再用行内 style */
+.band__k { margin: 0 0 var(--sp-lg); }
+.band__k + .h2, .band__k + .h3 { margin-bottom: var(--sp-2xl); }
+
+@media (prefers-reduced-motion: reduce) {
+  html { scroll-behavior: auto; }
+  .reveal { opacity: 1; transform: none; transition: none; }
+  *, *::before, *::after { animation-duration: .001ms !important; transition-duration: .001ms !important; }
+  .bar__fill, .vram__fill { transition: none; }
+  /* B8：关掉动效时直接呈现终态，不允许有任何内容因为「还没入场」而消失 */
+  .js .arr-wipe { clip-path: none !important; }
+  .js .arr-num, .js .arr-cards > *, .js .teaser .dgm > g:not(.dgm__a) {
+    opacity: 1 !important; transform: none !important;
+  }
+  .js .teaser .dgm__a path { stroke-dashoffset: 0 !important; }
+  .rst__b { opacity: 1 !important; }
+  .pal__box { animation: none; }
+  .hero__cue { animation: none; opacity: .6; }
+  #doc h2.is-flash, #doc h3.is-flash { animation: none; box-shadow: inset 3px 0 0 var(--ink); }
+  /* 交叉淡入淡出全部关掉后，页面仍然是完整的一帧 */
+}
+
+/* ---------- 23. 响应式（<768：hero 96→48，网格 1 列） ---------- */
+@media (min-width: 1120px) {
+  .g3 { grid-template-columns: repeat(3, minmax(0, 1fr)); }
+  .g4 { grid-template-columns: repeat(4, minmax(0, 1fr)); }
+}
+@media (max-width: 1080px) {
+  /* 顶栏在窄屏必须能收：给导航一个可横向滚动的弹性列，
+     否则 7 个胶囊 + 检索按钮 + 状态胶囊会把整行撑出视口。 */
+  .topbar { gap: var(--sp-sm); }
+  .topbar__spacer { display: none; }
+  .topnav {
+    flex: 1 1 auto; min-width: 0;
+    flex-wrap: nowrap; overflow-x: auto; scrollbar-width: none;
+  }
+  .topnav::-webkit-scrollbar { display: none; }
+  .brand__name { display: none; }
+  .shell { grid-template-columns: minmax(0, 1fr); gap: 0; }
+  .side {
+    position: static; max-height: none; overflow: visible;
+    border-right: 0; border-bottom: 1px solid var(--hairline);
+    padding: var(--sp-lg) 0;
+  }
+  .side__in { display: flex; gap: var(--sp-sm); overflow-x: auto; padding-right: 0; scrollbar-width: none; }
+  .side__in::-webkit-scrollbar { display: none; }
+  .side__grp { display: none; }
+  .side__list { display: flex; gap: var(--sp-sm); }
+  .side__a { grid-template-columns: auto auto; white-space: nowrap; padding: var(--sp-sm) var(--sp-md); border-left: 0; border: 1px solid var(--hairline); border-radius: var(--r-pill); }
+  .side__a.is-on { border-color: var(--ink); }
+  .g-2-1 { grid-template-columns: minmax(0, 1fr); }
+  .statrow { grid-template-columns: repeat(2, minmax(0, 1fr)); }
+  .authorcard { grid-template-columns: 1fr; }
+  .footer__in { grid-template-columns: 1fr; }
+  .crumb { display: none; }
+  .flow { grid-template-columns: minmax(0, 1fr); }
+  .flow__detail { position: static; }
+}
+@media (max-width: 768px) {
+  .g2, .g3, .g4 { grid-template-columns: minmax(0, 1fr); }
+  .kpis { grid-template-columns: 1fr; }
+  .statrow { grid-template-columns: 1fr; }
+  .bar { grid-template-columns: 84px minmax(0, 1fr) 84px; gap: var(--sp-sm); }
+  .ledger__h { display: none; }
+  .ledger__r { grid-template-columns: minmax(0, 1fr) auto; gap: var(--sp-xs) var(--sp-md); }
+  .ledger__b { grid-column: 1 / -1; }
+  .ledger__d { text-align: left; }
+  .cap__r { grid-template-columns: minmax(0, 1fr); gap: var(--sp-xs); }
+  .cap__v { text-align: left; }
+  .state { grid-template-columns: minmax(0, 1fr); gap: var(--sp-xs); }
+  .gap { grid-template-columns: 1fr; }
+  .ex__grid { grid-template-columns: 1fr; }
+  .ex__col + .ex__col { border-left: 0; border-top: 1px solid var(--hairline); }
+  .pn { grid-template-columns: 1fr; }
+  .pn__a--next { text-align: left; }
+  .recjson__r { grid-template-columns: minmax(0, 1fr); gap: var(--sp-xxs); }
+  .tabs { width: 100%; }
+  .tab { flex: 1 1 auto; text-align: center; }
+  .doc { padding-top: var(--sp-3xl); }
+  .scrollx > .gt { min-width: 0; }
+  .gt--4 .gt__h, .gt--3 .gt__h { display: none; }
+  .gt--4 .gt__r, .gt--3 .gt__r { grid-template-columns: minmax(0, 1fr); gap: var(--sp-sm); padding: var(--sp-lg) var(--sp-md); }
+  .tbl-wrap, .scrollx {
+    background-image: linear-gradient(to left, rgba(255, 255, 255, .06), rgba(255, 255, 255, 0) 40px);
+    background-repeat: no-repeat; background-position: right center; background-size: 40px 100%;
+  }
+  :root { --band-tight: 40px; --band: 64px; --band-wide: 88px; }
+}
+
+/* ==================================================================
+   24. 发布页版式（layout: release）
+   按研究/模型发布页的通行骨架：发布头 → teaser → 关键数字 → 摘要 →
+   发布清单 → 结果预览 → 深入阅读 → 边界 → 引用。
+   规范约束：页面表面只用 canvas，band 之间用 divider-hairline 分隔，
+   不引入第二种页面底色。
+   ================================================================== */
+.release { min-width: 0; }
+
+/* 段落留白不是常数（page-design.md §6）：三档按语义给，
+   紧的地方两块属于一组，宽的地方是留给观众的呼吸。 */
+.band { padding: var(--band) 0; }
+.band + .band { border-top: 1px solid var(--hairline); }
+.band--hero { padding-top: var(--band-tight); padding-bottom: var(--band-wide); }
+.band--tight { padding: var(--band-tight) 0; }
+.band--wide { padding: var(--band-wide) 0; }
+.band--teaser { padding: var(--band-tight) 0 var(--band); }
+.band--stats { padding: var(--band) 0; }
+.band--alt { /* 命名钩子：p-07 只有一种地面，不分带换底 */ }
+
+.wrap--narrow { max-width: 820px; }
+
+/* 顶栏快速导航（胶囊行） */
+.topnav { display: flex; flex-wrap: wrap; gap: var(--sp-sm); }
+.topnav__a {
+  padding: var(--sp-xs) var(--sp-md);
+  border: 1px solid transparent; border-radius: var(--r-pill);
+  color: var(--mute); font-size: 13px; line-height: 20px;
+  transition: color var(--dur-fast) var(--ease-exp), border-color var(--dur-fast) var(--ease-exp);
+}
+.topnav__a:hover { color: var(--ink); border-color: var(--hairline); }
+.topnav__a.is-on { border-color: var(--btn-border); color: var(--ink); }
+
+/* 侧栏返回发布页 */
+.side__back {
+  display: inline-flex; align-items: center;
+  margin: 0 0 var(--sp-xl) var(--sp-md);
+  padding: var(--sp-xs) var(--sp-md);
+  border: 1px solid var(--btn-border); border-radius: var(--r-pill);
+  font-size: 12px; line-height: 20px; letter-spacing: 1.2px; font-family: var(--font-mono);
+  color: var(--body);
+  transition: background var(--dur-fast) var(--ease-exp), color var(--dur-fast) var(--ease-exp);
+}
+.side__back:hover { background: var(--canvas-soft); color: var(--ink); }
+
+/* 发布头 */
+.release__badge { margin-bottom: var(--sp-xl); color: var(--mute); }
+.release__h1 { margin: 0 0 var(--sp-xl); max-width: 20ch; }
+.release__byline {
+  margin: 0 0 var(--sp-xl);
+  font-size: 14px; line-height: 20px; color: var(--body);
+  display: flex; flex-wrap: wrap; align-items: baseline; gap: var(--sp-sm);
+}
+.release__byline a { color: var(--ink); border-bottom: 1px solid var(--btn-border); }
+.release__byline a:hover { border-bottom-color: var(--ink); }
+.release__by { color: var(--mute); }
+.release__sep { color: var(--canvas-mid); }
+.release__lede { max-width: 68ch; margin: 0 0 var(--sp-2xl); }
+
+.linkrow { display: flex; flex-wrap: wrap; gap: var(--sp-md); align-items: center; }
+
+/* Teaser 全宽图 */
+.teaser {
+  margin: 0;
+  background: var(--canvas-card);
+  border: 1px solid var(--hairline); border-radius: var(--r-sm);
+  padding: var(--sp-xl);
+}
+.teaser .dgm { width: 100%; height: auto; }
+.teaser__cap {
+  margin-top: var(--sp-lg); padding-top: var(--sp-md);
+  border-top: 1px solid var(--hairline);
+  font-size: 14px; line-height: 22px; color: var(--mute); max-width: 92ch;
+}
+.teaser__k {
+  display: inline-block; margin-right: var(--sp-sm);
+  font-family: var(--font-mono); font-size: 12px; line-height: 16px;
+  letter-spacing: 1.2px; text-transform: uppercase; color: var(--ink);
+}
+
+/* 发布清单 */
+.rel__k { margin: 0 0 var(--sp-sm); font-family: var(--font-mono); font-size: 12px; line-height: 16px; letter-spacing: 1.2px; text-transform: uppercase; color: var(--mute); }
+.rel__v { margin: 0 0 var(--sp-sm); font-family: var(--font-mono); font-size: 28px; line-height: 32px; letter-spacing: -.02em; color: var(--ink); }
+.rel__v small { font-size: 12px; letter-spacing: 1.2px; color: var(--mute); margin-left: var(--sp-xs); }
+.rel__d { margin: 0; font-size: 14px; line-height: 22px; color: var(--mute); }
+
+/* 正文内链接 */
+.linku { color: var(--ink); border-bottom: 1px solid var(--btn-border); }
+.linku:hover { border-bottom-color: var(--ink); }
+
+/* ==================================================================
+   24. 抵达编排 —— 三种不同的抵达方式，不是全页统一 fade-up
+
+   design-slop B2：所有区块都 `opacity 0→1, translateY 20px` 会让页面变成
+   一串相同的到达，读者到第三节就学会了无视它。所以这里只保留三处入场，
+   而且**三处的手势互不相同**（擦除 / 数字冲入 / 侧向错峰），
+   其余内容一律「本来就在那儿」。
+
+   初始隐藏态全部写在 .js 下：脚本挂了内容不会被藏起来。
+   ================================================================== */
+
+/* 1 · 编辑式擦除：给「一句结论」用（choreography-arc 的 editorial 弧） */
+.js .arr-wipe {
+  clip-path: inset(0 0 106% 0);
+  transition: clip-path var(--dur-slow) cubic-bezier(.77, 0, .18, 1);
+}
+.arr-wipe.is-in { clip-path: inset(0 0 -2% 0); }
+
+/* 2 · 数字冲入：只给头号数字，带一点点压缩再回弹 */
+.js .arr-num {
+  opacity: 0; transform: translateY(16px) scale(.982);
+  transform-origin: 0 70%;
+  transition: opacity var(--dur-slow) var(--ease-exp), transform var(--dur-slow) var(--ease-sharp);
+}
+.arr-num.is-in { opacity: 1; transform: none; }
+
+/* 3 · 侧向错峰：只给一处列表，手势是从装订线推出来，不是往上浮 */
+.js .arr-cards > * {
+  opacity: 0; transform: translateX(-12px);
+  transition: opacity var(--dur-med) var(--ease-circ), transform var(--dur-med) var(--ease-circ);
+}
+.js .arr-cards.is-in > * { opacity: 1; transform: none; }
+.js .arr-cards.is-in > *:nth-child(1) { transition-delay: 0ms; }
+.js .arr-cards.is-in > *:nth-child(2) { transition-delay: 60ms; }
+.js .arr-cards.is-in > *:nth-child(3) { transition-delay: 120ms; }
+.js .arr-cards.is-in > *:nth-child(4) { transition-delay: 180ms; }
+.js .arr-cards.is-in > *:nth-child(5) { transition-delay: 240ms; }
+.js .arr-cards.is-in > *:nth-child(6) { transition-delay: 300ms; }
+
+/* 读取路径图：连接线自左向右绘出，环节随后依次点亮 —— 这一处是内容自己的
+   语法（一条路径本来就是按顺序被走完的），所以保留，且它的手势与上面三种都不同 */
+.js .teaser .dgm__a path {
+  stroke-dasharray: 1; stroke-dashoffset: 1;
+  transition: stroke-dashoffset var(--dur-slow) var(--ease-exp);
+}
+.js .teaser.is-in .dgm__a path { stroke-dashoffset: 0; }
+.js .teaser.is-in .dgm__a path:nth-child(1) { transition-delay: 60ms; }
+.js .teaser.is-in .dgm__a path:nth-child(2) { transition-delay: 130ms; }
+.js .teaser.is-in .dgm__a path:nth-child(3) { transition-delay: 200ms; }
+.js .teaser.is-in .dgm__a path:nth-child(4) { transition-delay: 270ms; }
+.js .teaser.is-in .dgm__a path:nth-child(5) { transition-delay: 340ms; }
+.js .teaser.is-in .dgm__a path:nth-child(6) { transition-delay: 410ms; }
+.js .teaser.is-in .dgm__a path:nth-child(7) { transition-delay: 480ms; }
+.js .teaser .dgm > g:not(.dgm__a) { opacity: 0; transition: opacity var(--dur-med) var(--ease-exp); }
+.js .teaser.is-in .dgm > g:not(.dgm__a) { opacity: 1; }
+.js .teaser.is-in .dgm > g:nth-child(2) { transition-delay: 120ms; }
+.js .teaser.is-in .dgm > g:nth-child(3) { transition-delay: 200ms; }
+.js .teaser.is-in .dgm > g:nth-child(4) { transition-delay: 280ms; }
+.js .teaser.is-in .dgm > g:nth-child(5) { transition-delay: 360ms; }
+.js .teaser.is-in .dgm > g:nth-child(6) { transition-delay: 440ms; }
+.js .teaser.is-in .dgm > g:nth-child(7) { transition-delay: 520ms; }
+.js .teaser.is-in .dgm > g:nth-child(8) { transition-delay: 600ms; }
+.js .teaser.is-in .dgm > g:nth-child(9) { transition-delay: 680ms; }
+
+/* ==================================================================
+   25. 重启实验装置
+   ================================================================== */
+.band--rst { padding-top: var(--sp-4xl); }
+.rst__lede { margin-bottom: var(--sp-2xl); }
+
+.rst {
+  border: 1px solid var(--hairline);
+  border-radius: var(--r-sm);
+  background: var(--canvas-card);
+  overflow: hidden;
+}
+
+/* --- 顶部控制条 --- */
+.rst__head {
+  display: flex; align-items: center; gap: var(--sp-lg);
+  padding: var(--sp-md) var(--sp-lg);
+  border-bottom: 1px solid var(--hairline);
+  flex-wrap: wrap;
+}
+.rst__file {
+  margin-left: auto; color: var(--mute); text-transform: none;
+  letter-spacing: 0; font-size: 11px;
+  overflow: hidden; text-overflow: ellipsis; white-space: nowrap; min-width: 0;
+}
+.seg {
+  display: inline-flex; padding: var(--sp-xxs);
+  border: 1px solid var(--hairline); border-radius: var(--r-pill);
+  background: var(--canvas);
+}
+.seg__b {
+  appearance: none; border: 0; cursor: pointer;
+  background: transparent; color: var(--mute);
+  font: inherit; font-size: 13px; letter-spacing: .01em;
+  padding: var(--sp-xs) var(--sp-lg); border-radius: var(--r-pill);
+  transition: color var(--dur-fast) var(--ease-exp), background-color var(--dur-fast) var(--ease-exp);
+}
+.seg__b:hover { color: var(--body); }
+.seg__b.is-on { background: var(--ink); color: var(--on-primary); }
+.seg__b.is-on[data-v="before"] { background: var(--canvas-mid); color: var(--ink); }
+.seg__b:focus-visible { outline: 2px solid var(--btn-border); outline-offset: 2px; }
+
+.rst__play { padding: var(--sp-xs) var(--sp-lg); font-size: 13px; }
+.rst__play::before {
+  content: ""; width: 0; height: 0; margin-right: var(--sp-sm);
+  border-left: 7px solid currentColor;
+  border-top: 5px solid transparent; border-bottom: 5px solid transparent;
+  display: inline-block; vertical-align: 1px;
+}
+.rst__play.is-playing::before { border-left-width: 6px; border-right: 6px solid currentColor; border-top-width: 6px; border-bottom-width: 6px; }
+
+/* --- 主体两栏 --- */
+.rst__grid {
+  display: grid; grid-template-columns: minmax(0, 340px) minmax(0, 1fr);
+  gap: 0;
+}
+
+/* --- 左栏：情境 + 状态 --- */
+.rst__aside {
+  padding: var(--sp-xl);
+  border-right: 1px solid var(--hairline);
+  background: var(--canvas);
+  min-width: 0;
+}
+.rst__k {
+  margin: 0 0 var(--sp-sm);
+  font-family: var(--font-mono); font-size: 11px; letter-spacing: 1.4px;
+  text-transform: uppercase; color: var(--mute);
+}
+.rst__k + .rst__quote { margin-bottom: var(--sp-xl); }
+.rst__quote {
+  margin: 0; padding: 0 0 0 var(--sp-md);
+  border-left: 1px solid var(--btn-border);
+  font-size: 14px; line-height: 22px; color: var(--body);
+  text-wrap: pretty;
+}
+.rst__quote--q { color: var(--ink); }
+
+.rst__gauges { display: grid; gap: var(--sp-xl); }
+.rst__g { display: grid; gap: var(--sp-sm); }
+.rst__gt { display: flex; align-items: baseline; justify-content: space-between; gap: var(--sp-md); }
+.rst__gt > span { font-size: 13px; color: var(--mute); }
+.rst__gt > b { font-size: 15px; letter-spacing: 1px; color: var(--ink); font-weight: 400; }
+.rst__gt > b small { font-size: 11px; color: var(--mute); letter-spacing: 1px; }
+.rst__track {
+  position: relative; height: 4px; border-radius: var(--r-pill);
+  background: var(--canvas-mid); overflow: hidden;
+}
+.rst__fill {
+  position: absolute; inset: 0 auto 0 0; width: 0;
+  border-radius: var(--r-pill); background: var(--mute);
+  transition: width var(--dur-slow) var(--ease-exp), background-color var(--dur-std) var(--ease-exp);
+}
+.rst__fill--store { background: var(--ink); }
+.rst__hint { margin: 0; font-family: var(--font-mono); font-size: 11px; letter-spacing: .6px; color: var(--mute); text-wrap: pretty; }
+
+/* --- 右栏：四个节拍 --- */
+.rst__beats { list-style: none; margin: 0; padding: 0; min-width: 0; }
+.rst__b {
+  position: relative;
+  display: grid; grid-template-columns: 36px minmax(0, 1fr);
+  gap: var(--sp-lg);
+  padding: var(--sp-xl);
+  border-bottom: 1px solid var(--hairline);
+  opacity: .28;
+  transition: opacity var(--dur-med) var(--ease-exp), background-color var(--dur-med) var(--ease-exp);
+}
+.rst__b:last-child { border-bottom: 0; }
+.rst__b.is-on { opacity: 1; background: var(--canvas-soft); }
+.rst__b.is-past { opacity: .62; }
+.rst__i {
+  font-family: var(--font-mono); font-size: 12px; letter-spacing: 1.4px;
+  color: var(--mute); padding-top: 3px;
+}
+.rst__b.is-on .rst__i { color: var(--ink); }
+.rst__bt { margin: 0 0 var(--sp-sm); font-size: 16px; line-height: 22px; color: var(--ink); }
+.rst__bd { margin: 0; font-size: 13px; line-height: 21px; color: var(--mute); text-wrap: pretty; }
+/* 字段表始终参与布局：用 max-height 做展开动画在窄屏会截断较长的行，
+   而且会造成跳动，所以层级只用节拍自身的透明度表达。 */
+.rst__data {
+  margin: var(--sp-md) 0 0; display: grid; gap: var(--sp-xs);
+  font-family: var(--font-mono); font-size: 12px; line-height: 19px;
+  letter-spacing: .4px; color: var(--body);
+}
+.rst__d { display: flex; gap: var(--sp-sm); }
+.rst__d > i { font-style: normal; color: var(--mute); min-width: 132px; flex: 0 0 auto; }
+.rst__d > span { min-width: 0; word-break: break-word; }
+
+/* --- 底部：模型输出 --- */
+.rst__out {
+  padding: var(--sp-xl);
+  border-top: 1px solid var(--hairline);
+  background: var(--canvas);
+  transition: opacity var(--dur-slow) var(--ease-exp);
+}
+.rst__out.is-idle { opacity: .38; }
+.rst__outhead {
+  display: flex; align-items: center; gap: var(--sp-md); margin-bottom: var(--sp-md);
+}
+.rst__outhead > .mono { color: var(--mute); }
+.rst__verdict { margin-left: auto; letter-spacing: 1.4px; }
+.rst__verdict.is-ok { color: var(--ink); }
+.rst__verdict.is-bad { color: var(--mute); }
+.rst__resp {
+  margin: 0; font-size: 22px; line-height: 32px; letter-spacing: -.01em;
+  color: var(--ink); text-wrap: pretty;
+  min-height: 32px;
+}
+/* 「答对了」这一帧不再用信号色：p-07 原型写明 one per page max，
+   而信号色已经用在首屏画布里那颗目标记录上（accent 属于插图）。
+   这里的含义由 ✓ 字形承担，跟「修复前 / 修复后」的对比一样，靠文字不靠颜色。 */
+.rst.is-payoff .rst__resp { color: var(--ink); }
+.rst.is-payoff .rst__verdict::before { content: ""; }
+.rst__kv {
+  display: flex; flex-wrap: wrap; gap: var(--sp-sm);
+  margin-top: var(--sp-lg); min-height: 26px;
+}
+.rst__kv > span {
+  display: inline-flex; align-items: baseline; gap: var(--sp-sm);
+  padding: var(--sp-xs) var(--sp-md);
+  border: 1px solid var(--hairline); border-radius: var(--r-pill);
+  font-family: var(--font-mono); font-size: 11px; letter-spacing: 1px;
+  color: var(--mute);
+}
+.rst__kv > span b { font-weight: 400; color: var(--body); }
+.rst__kv > span.is-hot { border-color: var(--btn-border); }
+.rst__kv > span.is-hot b { color: var(--ink); }
+
+.rst__note { margin-top: var(--sp-xl); max-width: 88ch; }
+
+@media (max-width: 1080px) {
+  .rst__grid { grid-template-columns: minmax(0, 1fr); }
+  .rst__aside { border-right: 0; border-bottom: 1px solid var(--hairline); }
+}
+@media (max-width: 768px) {
+  .rst__head { gap: var(--sp-md); }
+  /* 出处路径是证据本身，窄屏不截断，换行显示 */
+  .rst__file { margin-left: 0; width: 100%; white-space: normal; overflow: visible; text-overflow: clip; word-break: break-all; }
+  .rst__aside, .rst__b, .rst__out { padding: var(--sp-lg); }
+  .rst__b { grid-template-columns: 28px minmax(0, 1fr); gap: var(--sp-md); }
+  .rst__d { flex-direction: column; gap: 0; }
+  .rst__d > i { min-width: 0; }
+  .rst__resp { font-size: 18px; line-height: 26px; }
+}
+
+@media (max-width: 768px) {
+  .band { padding: var(--band-tight) 0; }
+  .release__h1 { max-width: none; }
+  .release__lede { margin-bottom: var(--sp-xl); }
+  .linkrow .btn { flex: 1 1 auto; justify-content: center; }
+  .teaser { padding: var(--sp-lg); }
+  .rel__v { font-size: 24px; line-height: 28px; }
+}
+
+/* ==================================================================
+   29. 首屏：地址空间（本页的招牌机制）
+   版面取舍来自 page-design §1/§3：
+     · hero **不是**「徽标 + 标题 + 副标题 + 两个按钮」的文字块，
+       它就是这个机制本身，字被排进场景里（左上元信息 / 中间标题 / 右下读数）
+     · 不居中、没有按钮对、没有置顶徽标 —— A1 的四个特征一个都不占
+   机制层见 assets/js/space.js；机制借用 press-stack 的「进度从文档读回来」，
+   皮（配色 / 字体 / 结构）全部是本项目自己的。
+   ================================================================== */
+.hero { position: relative; height: 150vh; background: var(--canvas); }
+.hero__pin { position: sticky; top: 0; height: 100vh; overflow: hidden; }
+.hero__cv { position: absolute; inset: 0; display: block; }
+
+.hero__layer {
+  position: relative; z-index: 1;
+  height: 100%;
+  display: grid; grid-template-rows: auto 1fr auto;
+  padding: clamp(18px, 3.2vw, 44px) clamp(20px, 4vw, 56px) clamp(22px, 3.6vw, 48px);
+  pointer-events: none;
+}
+.hero__row { display: flex; min-width: 0; }
+.hero__row--top { justify-content: space-between; align-items: baseline; gap: var(--sp-xl); }
+.hero__row--mid { align-items: flex-end; justify-content: space-between; gap: clamp(24px, 5vw, 72px); }
+.hero__row--bot { justify-content: space-between; align-items: flex-end; gap: clamp(24px, 5vw, 72px); }
+
+.hero__geo { text-align: right; }
+.hero__h { max-width: 14ch; margin: 0; font-size: clamp(56px, 15vw, 132px); }
+
+/* 第一屏里的头号数字：读者不用滚三屏才知道这页在说什么 */
+.hero__fig { margin: 0; display: grid; gap: var(--sp-md); justify-items: end; text-align: right; max-width: 34ch; }
+.hero__fig-row { display: flex; align-items: baseline; gap: var(--sp-md); }
+.hero__fig-v {
+  font-size: clamp(38px, 4.4vw, 84px); line-height: .95;
+  letter-spacing: -.04em; font-weight: 700; font-stretch: 92%;
+  color: var(--ink); font-variant-numeric: tabular-nums;
+}
+.hero__fig-v small { font-size: .38em; font-weight: 500; letter-spacing: 0; margin-left: .04em; }
+.hero__fig-a { font-family: var(--font-mono); font-size: var(--fs-label); color: var(--mute); }
+.hero__fig-n {
+  font-family: var(--font-mono); font-size: var(--fs-label); letter-spacing: .8px;
+  line-height: 1.8; color: var(--mute);
+}
+.hero__lede-wrap { max-width: 44ch; min-width: 0; }
+.hero__lede { margin: 0 0 var(--sp-md); font-size: var(--fs-lede); line-height: 1.6; color: var(--body); }
+.hero__byline { margin: 0; color: var(--mute); }
+
+.hero__hud { display: grid; gap: var(--sp-xs); min-width: 250px; max-width: 34ch; text-align: right; }
+.hero__hud-i { color: var(--mute); }
+.hero__hud-n { font-size: 1rem; line-height: 1.4; color: var(--ink); }
+.hero__hud-v { color: var(--mute); }
+.hero__hud-track { display: block; height: 1px; margin-top: var(--sp-sm); background: var(--hairline); }
+.hero__hud-track > i { display: block; height: 100%; width: 0; background: var(--ink); }
+
+.hero__cue {
+  position: absolute; left: 50%; bottom: clamp(22px, 3.6vw, 48px);
+  transform: translateX(-50%);
+  margin: 0; color: var(--mute); white-space: nowrap;
+  animation: cue 2.6s var(--ease-exp) infinite;
+}
+@keyframes cue { 0%, 100% { opacity: .30; } 45% { opacity: .95; } }
+
+/* reduced-motion / 窄屏：不下降，就是一帧静态的地址空间 */
+.space--still .hero { height: auto; }
+.space--still .hero__pin { position: relative; height: 100vh; min-height: 560px; }
+.space--still .hero__cue { display: none; }
+
+@media (max-width: 900px) {
+  .hero { height: auto; }
+  .hero__pin { position: relative; height: auto; min-height: 92vh; padding-block: var(--sp-4xl); }
+  .hero__layer { grid-template-rows: auto auto auto; gap: var(--sp-3xl); }
+  .hero__row--mid { align-items: flex-start; flex-direction: column; }
+  .hero__fig { justify-items: start; text-align: left; max-width: none; }
+  .hero__fig-v { font-size: clamp(52px, 15vw, 84px); }
+  .hero__row--bot { flex-direction: column; align-items: flex-start; gap: var(--sp-xl); }
+  .hero__hud { text-align: left; min-width: 0; }
+  .hero__geo, .hero__cue { display: none; }
+}
+
+/* ==================================================================
+   26. 全站检索（命令面板）
+   ================================================================== */
+.palbtn {
+  display: inline-flex; align-items: center; gap: var(--sp-sm);
+  height: 30px; padding: 0 var(--sp-md);
+  appearance: none; cursor: pointer; flex: none;
+  background: transparent; color: var(--mute);
+  border: 1px solid var(--hairline); border-radius: var(--r-pill);
+  font: inherit; font-size: 13px;
+  transition: color var(--dur-fast) var(--ease-exp), border-color var(--dur-fast) var(--ease-exp);
+}
+.palbtn:hover { color: var(--ink); border-color: var(--btn-border); }
+.palbtn:focus-visible { outline: 2px solid var(--btn-border); outline-offset: 2px; }
+.palbtn .kbd { min-width: 20px; height: 20px; font-size: 11px; }
+
+html.pal-open { overflow: hidden; }
+
+.pal { position: fixed; inset: 0; z-index: 80; }
+.pal__mask {
+  position: absolute; inset: 0;
+  background: rgba(0, 0, 0, .72);
+  backdrop-filter: blur(3px);
+}
+.pal__box {
+  position: relative;
+  width: min(720px, calc(100vw - 32px));
+  margin: 12vh auto 0;
+  background: var(--canvas-card);
+  border: 1px solid var(--hairline); border-radius: var(--r-sm);
+  overflow: hidden;
+  display: flex; flex-direction: column;
+  max-height: 70vh;
+  animation: palIn var(--dur-fast) var(--ease-exp);
+}
+@keyframes palIn { from { opacity: 0; transform: translateY(-8px); } to { opacity: 1; transform: none; } }
+
+.pal__hd {
+  display: flex; align-items: center; gap: var(--sp-md);
+  padding: var(--sp-md) var(--sp-lg);
+  border-bottom: 1px solid var(--hairline);
+}
+.pal__ico {
+  width: 12px; height: 12px; flex: none;
+  border: 1.5px solid var(--mute); border-radius: 50%;
+  position: relative;
+}
+.pal__ico::after {
+  content: ""; position: absolute; right: -5px; bottom: -4px;
+  width: 6px; height: 1.5px; background: var(--mute);
+  transform: rotate(45deg);
+}
+.pal__in {
+  flex: 1 1 auto; min-width: 0;
+  appearance: none; background: transparent; border: 0; outline: 0;
+  color: var(--ink); font: inherit; font-size: 16px; letter-spacing: -.005em;
+  padding: var(--sp-sm) 0;
+}
+.pal__in::placeholder { color: var(--mute); }
+
+.pal__list { overflow-y: auto; overscroll-behavior: contain; flex: 1 1 auto; }
+.pal__i {
+  display: grid; grid-template-columns: 34px minmax(0, 1fr) auto;
+  gap: var(--sp-lg); align-items: baseline;
+  padding: var(--sp-md) var(--sp-lg);
+  border-bottom: 1px solid var(--hairline);
+  color: inherit;
+}
+.pal__i:last-child { border-bottom: 0; }
+.pal__i.is-cur { background: var(--canvas-soft); }
+.pal__i-n { color: var(--mute); font-size: 11px; }
+.pal__i.is-cur .pal__i-n { color: var(--ink); }
+.pal__i-b { display: grid; gap: var(--sp-xs); min-width: 0; }
+.pal__i-h { font-size: 15px; line-height: 22px; color: var(--body); }
+.pal__i.is-cur .pal__i-h { color: var(--ink); }
+.pal__i-t {
+  font-size: 13px; line-height: 20px; color: var(--mute);
+  display: -webkit-box; -webkit-line-clamp: 2; -webkit-box-orient: vertical; overflow: hidden;
+}
+.pal__i-g { font-family: var(--font-mono); font-size: 11px; letter-spacing: 1.2px; color: var(--mute); }
+.pal__i mark { background: transparent; color: var(--ink); box-shadow: inset 0 -1px 0 var(--ink); }
+.pal__none { margin: 0; padding: var(--sp-xl) var(--sp-lg); font-size: 14px; color: var(--mute); }
+.pal__ft {
+  display: flex; align-items: center; gap: var(--sp-lg);
+  padding: var(--sp-sm) var(--sp-lg);
+  border-top: 1px solid var(--hairline);
+  font-size: 12px; color: var(--mute);
+}
+.pal__ft .kbd { min-width: 20px; height: 20px; font-size: 11px; }
+.pal__n { margin-left: auto; }
+
+/* 检索跳转后闪一下目标标题 */
+#doc h2.is-flash, #doc h3.is-flash {
+  animation: flash 1700ms var(--ease);
+}
+@keyframes flash {
+  0%, 100% { box-shadow: inset 3px 0 0 transparent; }
+  12%      { box-shadow: inset 3px 0 0 var(--ink); }
+  70%      { box-shadow: inset 3px 0 0 var(--ink); }
+}
+
+/* ==================================================================
+   27. 剂量曲线（NM2.1 页）
+   ================================================================== */
+.dose {
+  margin: var(--sp-xl) 0 var(--sp-2xl);
+  padding: var(--sp-xl);
+  border: 1px solid var(--hairline); border-radius: var(--r-sm);
+  background: var(--canvas-card);
+}
+.dose__hd { display: flex; flex-wrap: wrap; gap: var(--sp-md); align-items: baseline; margin-bottom: var(--sp-lg); }
+.dose__hd .mono { color: var(--ink); text-transform: none; letter-spacing: .6px; font-size: 12px; }
+.dose__x, .dose__r {
+  display: grid; grid-template-columns: minmax(0, 190px) minmax(0, 1fr);
+  gap: var(--sp-lg); align-items: center;
+}
+.dose__x { margin-bottom: var(--sp-md); }
+.dose__x > span {
+  font-family: var(--font-mono); font-size: 12px; letter-spacing: 1.2px;
+  color: var(--mute); text-align: center;
+}
+.dose__x > span.is-pick { color: var(--ink); }
+.dose__r { padding: var(--sp-md) 0; border-top: 1px solid var(--hairline); }
+.dose__l { font-size: 14px; line-height: 20px; color: var(--body); display: grid; gap: var(--sp-xxs); }
+.dose__l small { font-family: var(--font-mono); font-size: 11px; letter-spacing: 1.2px; color: var(--mute); }
+.dose__cells { display: grid; grid-auto-flow: column; grid-auto-columns: minmax(0, 1fr); gap: var(--sp-xl); }
+.dose__c { display: grid; gap: var(--sp-sm); justify-items: center; }
+.dose__bar {
+  width: 100%; height: 6px; border-radius: var(--r-pill);
+  background: var(--canvas-mid); overflow: hidden;
+}
+.dose__fill { display: block; height: 100%; border-radius: var(--r-pill); background: var(--mute); }
+.dose__c.is-pick .dose__fill { background: var(--ink); }
+.dose__c b { font-family: var(--font-mono); font-size: 12px; font-weight: 400; letter-spacing: .6px; color: var(--mute); }
+.dose__c.is-pick b { color: var(--ink); }
+.dose__note { margin: var(--sp-lg) 0 0; color: var(--body); max-width: 88ch; }
+.dose__src { margin: var(--sp-sm) 0 0; color: var(--mute); }
+
+/* ==================================================================
+   28. 真实评测台账
+   ================================================================== */
+.ledger-bar { display: flex; flex-wrap: wrap; gap: var(--sp-md); margin: var(--sp-2xl) 0 var(--sp-lg); }
+.ledger-bar .seg { flex-wrap: wrap; }
+.ledger-count {
+  display: flex; flex-wrap: wrap; gap: var(--sp-md); align-items: baseline;
+  padding-bottom: var(--sp-lg); border-bottom: 1px solid var(--hairline);
+}
+.ledger-count .mono { color: var(--ink); text-transform: none; letter-spacing: .6px; }
+.ledger { display: grid; }
+.lg { padding: var(--sp-xl) 0; border-bottom: 1px solid var(--hairline); }
+.lg:last-child { border-bottom: 0; }
+.lg__hd { display: flex; flex-wrap: wrap; gap: var(--sp-md); align-items: center; margin-bottom: var(--sp-md); }
+.lg__i { color: var(--mute); font-size: 11px; }
+.lg__id { margin-left: auto; }
+.lg__exp { margin: 0 0 var(--sp-sm); font-size: 14px; line-height: 22px; color: var(--mute); }
+.lg__exp > span { margin-right: var(--sp-md); font-family: var(--font-mono); font-size: 11px; letter-spacing: 1.2px; }
+.lg__exp code { color: var(--body); }
+.lg__rep {
+  margin: 0 0 var(--sp-md); font-size: 13px; line-height: 21px; color: var(--body);
+  padding-left: var(--sp-md); border-left: 1px solid var(--btn-border);
+  word-break: break-word;
+}
+.lg__meta { margin: 0; font-size: 11px; letter-spacing: .6px; color: var(--mute); }
+.lg__meta b { font-weight: 400; color: var(--body); }
+
+/* 发布页上「NM2.1」那一段的紧凑对照 */
+.nm21grid { display: grid; grid-template-columns: repeat(3, minmax(0, 1fr)); gap: 0; border: 1px solid var(--hairline); border-radius: var(--r-sm); overflow: hidden; }
+.nm21grid > div { padding: var(--sp-xl); border-right: 1px solid var(--hairline); }
+.nm21grid > div:last-child { border-right: 0; }
+.nm21grid .rel__v { font-size: 30px; line-height: 34px; }
+.nm21grid .rel__v em { font-style: normal; color: var(--mute); font-size: 20px; margin-right: var(--sp-sm); }
+
+/* 头号数字（money frame）：整页唯一一个 .mega，放在 ~60% 滚动深度收网 */
+.money {
+  margin-top: var(--band-tight);
+  padding: var(--band-tight) 0;
+  border-top: 1px solid var(--hairline);
+  border-bottom: 1px solid var(--hairline);
+}
+.money__row {
+  display: flex; align-items: baseline; flex-wrap: wrap;
+  gap: clamp(14px, 3vw, 44px); margin: var(--sp-lg) 0 0;
+}
+.money .mega { color: var(--ink); }
+.money .mega small { font-size: .34em; letter-spacing: -.02em; margin-left: .03em; font-weight: 500; }
+.money__from {
+  font-family: var(--font-mono); font-size: var(--fs-label); letter-spacing: 1.2px;
+  color: var(--mute); max-width: 34ch; line-height: 1.8;
+}
+.money__cap { margin: var(--sp-xl) 0 0; max-width: var(--measure); font-size: var(--fs-small); line-height: 1.7; color: var(--body); }
+
+@media (max-width: 1080px) {
+  .dose__x, .dose__r { grid-template-columns: minmax(0, 1fr); gap: var(--sp-sm); }
+  .dose__x .dose__x0 { display: none; }
+  .dose__x > span { text-align: left; }
+  .nm21grid { grid-template-columns: minmax(0, 1fr); }
+  .nm21grid > div { border-right: 0; border-bottom: 1px solid var(--hairline); }
+  .nm21grid > div:last-child { border-bottom: 0; }
+}
+@media (max-width: 768px) {
+  .palbtn__t { display: none; }
+  .pal__box { margin-top: 6vh; max-height: 82vh; }
+  .pal__i { grid-template-columns: 26px minmax(0, 1fr); }
+  .pal__i-g { display: none; }
+  .dose, .lg { padding-left: 0; padding-right: 0; }
+  .dose { padding: var(--sp-lg); }
+}
diff --git a/assets/favicon.svg b/assets/favicon.svg
new file mode 100644
index 0000000..11ddc9e
--- /dev/null
+++ b/assets/favicon.svg
@@ -0,0 +1,15 @@
+<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 32 32">
+  <!-- Natural Memory 记忆地址点阵标记：暗格为地址空间，亮格为命中记录 -->
+  <rect width="32" height="32" fill="#08090A"/>
+  <g fill="#3A4045">
+    <rect x="3"  y="3"  width="6" height="6"/>
+    <rect x="13" y="3"  width="6" height="6"/>
+    <rect x="23" y="3"  width="6" height="6"/>
+    <rect x="3"  y="13" width="6" height="6"/>
+    <rect x="23" y="13" width="6" height="6"/>
+    <rect x="3"  y="23" width="6" height="6"/>
+    <rect x="13" y="23" width="6" height="6"/>
+  </g>
+  <rect x="13" y="13" width="6" height="6" fill="#D6F24B"/>
+  <rect x="23" y="23" width="6" height="6" fill="#D6F24B"/>
+</svg>
diff --git a/assets/fonts/archivo-latin-wdth-normal.woff2 b/assets/fonts/archivo-latin-wdth-normal.woff2
new file mode 100644
index 0000000..e2448d0
Binary files /dev/null and b/assets/fonts/archivo-latin-wdth-normal.woff2 differ
diff --git a/assets/fonts/geist-mono-latin-wght-normal.woff2 b/assets/fonts/geist-mono-latin-wght-normal.woff2
new file mode 100644
index 0000000..0750682
Binary files /dev/null and b/assets/fonts/geist-mono-latin-wght-normal.woff2 differ
diff --git a/assets/js/data.js b/assets/js/data.js
new file mode 100644
index 0000000..bdb6b6f
--- /dev/null
+++ b/assets/js/data.js
@@ -0,0 +1,334 @@
+/* ------------------------------------------------------------------
+   Natural Memory v2 — 站点数据层
+   所有数字均直接摘自工程内的正式报告，src 字段标注出处文件。
+   本文件不包含任何推算、外推或未测量的数字。
+   ------------------------------------------------------------------ */
+window.NM_DATA = {
+
+  meta: {
+    name: "Natural Memory v2",
+    version: "v2",
+    base: "Qwen3.5-4B",
+    date: "2026-09",
+    repo: "H:\\Memory",
+    disclaimer:
+      "本文只描述当前实现已经完成并实际测量的内容。它不把系统描述成通用智能，也不把实验室结果表述成线上服务承诺。"
+  },
+
+  /* ---------- 一句话定位 ---------- */
+  positioning: {
+    headline: "模型重启之后，它仍然记得。",
+    latin: "A memory layer inside the model.",
+    body:
+      "Natural Memory v2 是接在本地 Qwen3.5-4B 上的一个模型内记忆层：把适合长期复用的个人事实、项目事实和短对话片段写进带地址的记忆记录，" +
+      "当前问题只读取少量相关记录，再把这些记录作为模型内部前缀交给 Qwen 生成答案。",
+    problem:
+      "要解决的具体问题：模型重启后不携带历史聊天记录，仍能访问已经保存的个人或项目事实，同时不把全部历史转换成 GPU 上的长 KV Cache。"
+  },
+
+  /* ---------- 记忆与 KV 的分工 ---------- */
+  division: [
+    { k: "最近对话", v: "Qwen 热 KV", note: "顺序关系仍由普通上下文负责" },
+    { k: "长期个人/项目事实", v: "Natural Memory 记录", note: "事实、版本、来源、短证据、语义地址" },
+    { k: "当前问题", v: "有界路由与 Top-K 读取", note: "不做全量 slot 注意力" },
+    { k: "原始持久化状态", v: "嵌入式 memory safetensors", note: "无 SQLite、无磁盘分页" }
+  ],
+
+  /* ---------- 读取路径（可交互的分步） ---------- */
+  readPath: [
+    { id: "q",   label: "用户问题",        detail: "普通自然语言，不要求 /remember 之类的显式指令。", io: "输入 · 一句口语化的问题" },
+    { id: "hs",  label: "Qwen hidden state", detail: "由模型隐状态生成紧凑查询地址，而不是独立的外部 embedding 服务。", io: "问题 → 紧凑查询地址（单条 batch 编码，避免显存瞬时峰值）" },
+    { id: "lsh", label: "LSH / 地址粗索引", detail: "精确桶 + Hamming-1/2 探针，把候选收敛到少量页面。", io: "查询地址 → 候选页（批次 A 粗索引 730 个桶，最近一次粗筛返回 24 个候选）" },
+    { id: "pg",  label: "候选页",           detail: "页容量 32 条记录；默认最多读取 4 页。", io: "候选页 → 少量页面（本次 723 条 active records 分布在 23 个页面上）" },
+    { id: "rr",  label: "页内记录重排",      detail: "记录级重排由独立的 text_retriever 完成（6 张量、1,573,377 参数）。", io: "页内记录 → 有序候选（text_retriever 自身 Top-1 只有 23.20%，是当前主要瓶颈）" },
+    { id: "tk",  label: "Top-K 记录",       detail: "正式脏数据测试中的读取上限为 2 条。", io: "有序候选 → 少量证据（目标召回：批次 A 166/246，批次 B 228/246）" },
+    { id: "inj", label: "证据前缀注入 Qwen", detail: "命中的短证据被提升到 GPU，作为模型内部前缀。", io: "证据 → 模型内部前缀（批次 B 96.97% 的题实际注入，平均 410.34 token）" },
+    { id: "gen", label: "普通生成",          detail: "记忆主体留在进程内存，只有热点记录进入有界 GPU cache。", io: "前缀 + 问题 → 回答（读取额外耗时：批次 A 61.10 ms → 批次 B 26.35 ms）" }
+  ],
+  readPathCost: { value: 61.1, unit: "ms", label: "读取路径额外耗时", src: "对外技术总结 §4" },
+
+  /* ---------- 记忆记录解剖 ---------- */
+  recordFields: [
+    { f: "raw_text",       d: "原始短文本" },
+    { f: "semantic_addr",  d: "语义地址" },
+    { f: "entity",         d: "实体" },
+    { f: "attribute",      d: "属性" },
+    { f: "value",          d: "值" },
+    { f: "timestamp",      d: "时间" },
+    { f: "source",         d: "来源" },
+    { f: "confidence",     d: "置信度" },
+    { f: "importance",     d: "重要性" },
+    { f: "access_count",   d: "访问次数" },
+    { f: "status",         d: "状态" },
+    { f: "supersedes",     d: "版本关系" },
+    { f: "related_ids",    d: "关联记录" },
+    { f: "audit",          d: "审计信息" }
+  ],
+  states: [
+    { s: "active",      d: "当前有效事实，参与正常读取",     tone: "ok" },
+    { s: "superseded",  d: "同一实体+属性出现新值，旧值退役", tone: "mute" },
+    { s: "quarantined", d: "低置信度写入，需显式批准",       tone: "warn" },
+    { s: "retracted",   d: "已撤回，但不从审计中消失",       tone: "bad" }
+  ],
+
+  /* ---------- 主结果：正式脏数据迁移测试 ---------- */
+  dirty: {
+    title: "正式脏数据迁移测试",
+    src: "对外技术总结 §3",
+    subtitle: "真实工程源码 / 文档 + 本项目对话中用户明确说过的短事实",
+    corpus: [
+      { k: "真实源码与文档", v: "65 个文件 · 1,110,524 字节 · 620 个分片" },
+      { k: "用户对话事实",   v: "15 条记录" },
+      { k: "由记录派生的问题", v: "44 题（38 可回答 / 6 未知）" },
+      { k: "来自源码与文档", v: "220 题" },
+      { k: "题目总数",       v: "264 题 · 246 可回答 · 18 未知" }
+    ],
+    protocol: "Qwen3.5-4B · 4-bit NF4 · greedy 解码 · 最大新生成 64 token · 进程显存上限 10 GiB · 读取上限 2 条记录 · 同一 tokenizer",
+    batchNote: "同一题集（264 题 / 246 可回答 / 18 未知）、同一协议、同一仓库，先后跑了两个独立批次。批次配置不同，因此两个批次的分数不可合并、不可平均，只能并列读。",
+    headline: [
+      { metric: "可回答正确率", base: 1.22,  a: 62.60, b: 82.52, baseRaw: "3/246",  aRaw: "154/246", bRaw: "203/246" },
+      { metric: "目标记忆召回率", base: 0.00,  a: 67.48, b: 92.68, baseRaw: "0/246",  aRaw: "166/246", bRaw: "228/246" },
+      { metric: "总体正确率",   base: 7.58,  a: 64.39, b: 82.95, baseRaw: "20/264", aRaw: "170/264", bRaw: "219/264" },
+      { metric: "未知拒答正确率", base: 94.44, a: 88.89, b: 88.89, baseRaw: "17/18",  aRaw: "16/18",   bRaw: "16/18" }
+    ],
+    batches: [
+      {
+        id: "A", label: "批次 A", date: "2026-09-05 23:22", file: "dirty_real_corpus_compare_4b.json",
+        tag: "对外技术总结采用",
+        reader: 61.10, promptTokens: 641.42, prefixRate: 90.91, prefixTokens: 610.67,
+        latencyBase: 2650.4, latencyNm: 2718.9, decodeBase: 24.06, decodeNm: 21.68,
+        allocNm: 3.134, resvNm: 5.021, records: 723, pages: 23, cacheTokens: 15885
+      },
+      {
+        id: "B", label: "批次 B", date: "2026-09-06 11:36", file: "dirty_real_corpus_compare_4b_router_final.json",
+        tag: "接入记忆路由器后",
+        reader: 26.35, promptTokens: 441.19, prefixRate: 96.97, prefixTokens: 410.34,
+        latencyBase: 2854.9, latencyNm: 2878.3, decodeBase: 22.34, decodeNm: 20.68,
+        allocNm: 3.134, resvNm: 5.180, records: 738, pages: 24, cacheTokens: 17990
+      }
+    ],
+    categories: [
+      { k: "symbol_navigation",      label: "符号定位（函数在哪个文件）", n: 192, base: "0/192",   a: "129/192", b: "181/192" },
+      { k: "unknown_refusal",        label: "未知拒答",                    n: 18,  base: "17/18",   a: "16/18",   b: "16/18" },
+      { k: "constraint",             label: "约束类问题",                  n: 15,  base: "0/15",    a: "5/15",    b: "6/15" },
+      { k: "paraphrase",             label: "自然改写",                    n: 9,   base: "0/9",     a: "5/9",     b: "5/9" },
+      { k: "cross_session",          label: "跨会话",                      n: 6,   base: "1/6",     a: "5/6",     b: "5/6" },
+      { k: "temporal_conflict",      label: "时间冲突目录查询",             n: 4,   base: "0/4",     a: "4/4",     b: "4/4" },
+      { k: "reasoning",              label: "推理",                        n: 4,   base: "0/4",     a: "2/4",     b: "0/4" },
+      { k: "write_safety",           label: "写入安全解释",                 n: 2,   base: "0/2",     a: "2/2",     b: "0/2" },
+      { k: "baseline_limitation",    label: "基线局限说明",                 n: 2,   base: "2/2",     a: "2/2",     b: "2/2" },
+      { k: "operational_architecture", label: "操作性架构",                n: 2,   base: "0/2",     a: "0/2",     b: "0/2" },
+      { k: "architecture_tradeoff",  label: "架构取舍",                    n: 2,   base: "0/2",     a: "0/2",     b: "0/2" },
+      { k: "memory_tiers",           label: "记忆分层",                    n: 2,   base: "0/2",     a: "0/2",     b: "0/2" },
+      { k: "benchmark_protocol",     label: "基准协议",                    n: 2,   base: "0/2",     a: "0/2",     b: "0/2" },
+      { k: "control_path",           label: "控制路径",                    n: 2,   base: "0/2",     a: "0/2",     b: "0/2" },
+      { k: "router_path",            label: "路由器路径",                  n: 2,   base: "0/2",     a: "0/2",     b: "0/2" }
+    ],
+    categoryNote: "类别题量差异极大：符号定位 192 题，而 11 个类别各只有 2 题——2 题的类别里错 1 题就是 50 个百分点，不构成结论。批次 B 也并非全面提升：符号定位从 129 升到 181，但写入安全从 2/2 掉到 0/2、推理从 2/4 掉到 0/4。",
+    domains: [
+      { domain: "用户对话事实", n: 38,  base: 2.63,  baseRaw: "1/38",  a: 55.26, aRaw: "21/38",  b: 52.63, bRaw: "20/38" },
+      { domain: "真实源码/文档", n: 208, base: 0.96,  baseRaw: "2/208", a: 63.94, aRaw: "133/208", b: 87.98, bRaw: "183/208" }
+    ],
+    gap: {
+      recallA: 67.48, recallARaw: "166/246",
+      answerA: 62.60, answerARaw: "154/246",
+      recallB: 92.68, recallBRaw: "228/246",
+      answerB: 82.52, answerBRaw: "203/246",
+      note: "目标记忆召回与最终回答正确必须分开报告——检索准确率不等于回答准确率。批次 A 的召回 67.48%、回答 62.60%（差 4.88pp）；批次 B 召回 92.68%、回答 82.52%（差 10.16pp）：路由器把该查的记忆查回来了，但证据到答案的闭环仍有丢失。"
+    }
+  },
+
+  /* ---------- 实测样例（逐字取自评测原始结果） ---------- */
+  examples: {
+    title: "实测样例",
+    src: "dirty_real_corpus_compare_4b_router_final.json（批次 B 逐条记录）",
+    subtitle: "下面五条题目与回答全部逐字取自评测原始结果，未经改写或润色。包含两条我们判错的样例。",
+    note:
+      "判分规则：可回答题要求 expected_anchors 里的锚点全部出现在回答中（去空白、转小写后做子串匹配）；未知题则看模型是否拒答。" +
+      "输出上限为 64 token，标注「达上限截断」的回答是被硬截断的原文，不是完整句——我们保留原样，不做补全。" +
+      "另外：第 1 条命中的记忆记录里写的是「Natural Memory v1」，那是这条记录写入时的项目名，记录内容按原样保留、未做改写；" +
+      "第 5 条则是证据明明已经召回、回答却没能把锚点说全，因此判为未命中——这类「检索对、答案错」正是当前最主要的失分来源。"
+  },
+
+  /* ---------- Stage 5 结构化工程基准 ---------- */
+  stage5: {
+    title: "Stage 5 结构化工程基准",
+    src: "对外技术总结 §5",
+    subtitle: "与脏数据迁移集不是同一题集，不能合并成一个总分",
+    sets: [
+      {
+        name: "通用个人事实",
+        n: 107,
+        rows: [
+          { sys: "原版 Qwen3.5-4B", acc: 3.74,  raw: "4/107",   lat: 1233.2, tok: 23.51, abstain: "21/21" },
+          { sys: "强 RAG 基线",     acc: 99.07, raw: "106/107", lat: 885.8,  tok: 21.67, abstain: "20/21" },
+          { sys: "Natural Memory v2", acc: 100.00, raw: "107/107", lat: 994.3, tok: 21.70, abstain: "21/21" }
+        ]
+      },
+      {
+        name: "项目库",
+        n: 64,
+        rows: [
+          { sys: "原版 Qwen3.5-4B", acc: 70.31, raw: "45/64", lat: 1351.5, tok: 23.70, abstain: null },
+          { sys: "强 RAG 基线",     acc: 100.00, raw: "64/64", lat: 1395.3, tok: 22.94, abstain: null },
+          { sys: "Natural Memory v2", acc: 100.00, raw: "64/64", lat: 1463.2, tok: 21.85, abstain: null }
+        ]
+      }
+    ],
+    note: "强 RAG 使用本地 CPU bert-base-chinese 向量、稀疏特征和固定规则重排。它不是训练好的公开 cross-encoder，因此可以作为更强的本地基线，但不能代表所有生产 RAG 服务。"
+  },
+
+  /* ---------- 代价账本 ---------- */
+  cost: {
+    title: "代价账本",
+    src: "对外技术总结 §4",
+    subtitle: "以下数字来自同一次正式脏数据测试。显存字段是每次请求结束后的 allocated/reserved 快照，不是 torch.cuda.max_memory_allocated() 记录的严格峰值。",
+    rows: [
+      { k: "平均总延迟",     base: "2650.4 ms", nm2: "2718.9 ms", delta: "+2.58%",  tone: "warn" },
+      { k: "平均解码速度",   base: "24.06 tok/s", nm2: "21.68 tok/s", delta: "-9.90%", tone: "bad" },
+      { k: "平均输入 token", base: "30.8",       nm2: "641.4",      delta: "证据前缀增加", tone: "mute" },
+      { k: "读取额外耗时",   base: "无",         nm2: "61.1 ms",     delta: "新增路径", tone: "mute" },
+      { k: "allocated 快照峰值", base: "3.084 GiB", nm2: "3.134 GiB", delta: "+0.050 GiB", tone: "ok" },
+      { k: "reserved 快照峰值",  base: "3.234 GiB", nm2: "5.021 GiB", delta: "+1.787 GiB", tone: "warn" }
+    ],
+    vram: { card: 12, allocBase: 3.084, allocNm2: 3.134, resvBase: 3.234, resvNm2: 5.021, unit: "GiB" },
+    quote: "这个代价来自 Qwen 查询编码、稀疏路由、证据前缀和热点缓存，而不是免费获得的能力。"
+  },
+
+  /* ---------- 容量与存储 ---------- */
+  capacity: {
+    title: "容量与存储",
+    src: "对外技术总结 §4",
+    stats: [
+      { k: "active records",      v: "723",        d: "本次运行实际装载" },
+      { k: "pages",               v: "23",         d: "页容量 32 records/page" },
+      { k: "设计容量",             v: "1,048,576",  d: "地址空间容量，非已装入数量" },
+      { k: "GPU cache 上限",       v: "256 records", d: "且 131,072 token" },
+      { k: "实际 GPU cache token", v: "15,885",     d: "" },
+      { k: "GPU cache fallback",  v: "0",          d: "分配失败 0" },
+      { k: "cold page",           v: "0",          d: "本次为 embedded / process-RAM 模式" }
+    ],
+    storage: {
+      mode: "embedded weight-shard",
+      text: "记忆快照、路由器参数、页面元数据和短文本证据写入模型包的 memory safetensors 切片。启动时加载到进程内存，命中的热点记录才进入有界 GPU cache。",
+      tradeoff: "当前默认路径不使用 SQLite，也不使用磁盘分页。该设计减少了运行时依赖，但意味着模型包会随持久化记忆增长而变大，且需要重新保存权重切片才能固化更新。"
+    },
+    grid: { pagesTotal: 32768, perPage: 32, usedPages: 23 }
+  },
+
+  /* ---------- 记忆路由器工程线 ---------- */
+  router: {
+    title: "记忆路由器工程线",
+    src: "PRODUCTION_ROUTER.md · router_scorecard_final.md · V6_FINAL_REPORT.md · ZERO_OVERLAP_FINDINGS.md · WRITE_PATH_FIX.md",
+    subtitle: "128 维路由器替换原 512 维方案。以下为工程报告中的实测值。",
+    spec: [
+      { k: "参数量",     v: "2,037,774" },
+      { k: "张量数",     v: "16 (float32)" },
+      { k: "地址字节",   v: "512 B" },
+      { k: "结构",       v: "dim=128 · heads=8 · hidden=2560 · max_hops=3" },
+      { k: "权重摘要",   v: "sha256 69f8295e…d189deb · 8,156,921 B" },
+      { k: "冻结评测集", v: "21,920 episode / 10 类" }
+    ],
+    metrics: [
+      { k: "Top-1 命中",        base: "41.12%", nm2: "94.14%", note: "REPLAY-128" },
+      { k: "Recall@1 / @3 / @5", base: "37.03 / 46.73 / 48.91", nm2: "88.58 / 96.48 / 97.15", note: "" },
+      { k: "MRR / nDCG@3",      base: "47.69 / 44.22", nm2: "95.77 / 95.37", note: "" },
+      { k: "多跳证据全中 (Top-3)", base: "43.43%", nm2: "96.22%", note: "" },
+      { k: "hop 正确率",        base: "73.23%", nm2: "100.00%", note: "欠预测率 4.68% → 0.00%" },
+      { k: "未知拒答率",        base: "0.00%",  nm2: "100.00%", note: "门槛 0.30–0.80 每点均为 100%" },
+      { k: "单查询延迟",        base: "1.0995 ms", nm2: "0.9663 ms", note: "路由 QPS 909.5 → 1034.8" },
+      { k: "batch256 吞吐",     base: "207,287", nm2: "242,759", note: "texts/s 口径" },
+      { k: "零重叠改写 Top-1",   base: "18.40%", nm2: "59.60%", note: "+41.20pp，随机基线 4.17%" },
+      { k: "写入路径存活记录",   base: "12/20",  nm2: "20/20",  note: "retract 16 → 0；e2e 37.50% → 68.75%" },
+      { k: "逐轴判定",          base: "—",      nm2: "99 通过 / 11 未通过", note: "128 维两条线 22/22 全方位超越" }
+    ],
+    caveats: [
+      "端到端答案不由路由器决定：93.75% 的读取仍走旧版 16 槽注入路径，地址命中 0/16，记录级排序由 text_retriever 决定（其 Top-1 仅 23.20%）。路由器 +41.20pp 不传递到最终答案。",
+      "512 维方案「全部指标不劣于基线」在数学上不可达（地址存储 ×4 与 batch-256 吞吐两条独立障碍）；XL 架构准确率最高，但吞吐真实低 26–52%。",
+      "拒答机制只在域内成立：跨域 A 段可回答 0.00%，集成门已回退为 gate=false；开放词表属性匹配仅 49.20% / AUC 0.6560。",
+      "属性头词表固定 24 类闭集：训练后新写入的属性会被判为 NONE 而误拒。",
+      "同一指标在多份报告中的延迟口径不一致（1.0995→0.9663、0.9549→0.9169 等），本页只列其中一套。",
+      "长上下文：8K 可跑，16K / 32K OOM。不得据此宣称百万级 token 上下文。"
+    ]
+  },
+
+  /* ---------- 边界：不能宣称的内容 ---------- */
+  limits: {
+    title: "我们不宣称的内容",
+    subtitle: "以下说法目前没有足够证据支持。把它们放在这里，是因为它们和上面的数字一样重要。",
+    claims: [
+      "Natural Memory 已经等价于百万 token 的完整 KV",
+      "Natural Memory 已经击败生产级 embedding + reranker RAG",
+      "任何自然语言表达都能稳定召回正确记忆",
+      "记忆写入永远不会出错",
+      "一百万条记录已经完成端到端验证",
+      "当前 4B 结果可以直接外推到 14B、32B 或更大模型",
+      "reserved VRAM 就是实际模型峰值显存",
+      "本次用户事实测试代表大规模真实用户群体"
+    ],
+    limitations: [
+      { t: "训练数据仍不够自然", d: "路由器主体训练仍来自本地构造的实体—属性—值事实和 hard negatives。自然改写仍是人工编写的测试变体，不是大规模脱敏真人会话。" },
+      { t: "真实仓库的语义索引覆盖有限", d: "620 个真实分片全部进库，但为控制 GPU 压力，只有 96 个符号目标和 8 个操作性事实建立了 Qwen 语义地址。这不等于整个仓库都被高质量索引。" },
+      { t: "开放式解释弱于明确定位", d: "「某个函数在哪个文件」明显好于「结合多个文件解释系统为什么这样设计」。后者需要多跳证据合并，仍会出现证据已召回但回答不完整。" },
+      { t: "速度仍有真实代价", d: "平均延迟高约 2.58%，解码速度低约 9.90%，输入前缀显著变长。" },
+      { t: "生产级基线还不完整", d: "本次对照聚焦原版 Qwen 无记忆基线；要作服务经济学结论，还需加入强 embedding 检索器、cross-encoder、滑动窗口和分页 KV。" }
+    ],
+    quotes: [
+      { q: "Memory Slot 不模拟完整 KV。它只接管 KV 中最昂贵、最适合长期保存、最容易重复利用的部分。", s: "README_NATURAL_MEMORY_V2.md" },
+      { q: "这些限制是设计边界，不是用一个「无限上下文」数字掩盖的未验证假设。", s: "README_NATURAL_MEMORY_V2.md" },
+      { q: "任何排序器都救不回一条已经不存在的记录。", s: "WRITE_PATH_FIX.md" },
+      { q: "这不是调参空间不够，而是这个信号根本不存在。", s: "ABSTENTION_BREAKTHROUGH.md" }
+    ]
+  },
+
+  /* ---------- 已解决的问题 ---------- */
+  solved: [
+    "普通自然语言触发自动记忆读取，不要求用户输入 /remember",
+    "模型重启后不回放历史聊天，只加载已保存的 memory shard",
+    "旧值和新值保留版本关系，旧值不会继续作为 active 事实参与正常读取",
+    "记忆读取器、地址索引和证据注入位于模型适配架构内部",
+    "记忆主体留在进程内存，热点记录使用有界 GPU cache",
+    "当前问题只读取 Top-K 记录，不对全量 slot 做注意力",
+    "低置信度写入、撤回和审计状态有独立表示",
+    "在真实工程源码定位任务上，相比无记忆 Qwen 有明显的可回答性提升"
+  ],
+
+  /* ---------- 路线图 ---------- */
+  roadmap: [
+    "使用有用户同意的脱敏对话，增加自然省略、指代、错别字、时间间隔、互相矛盾的旧说法和多轮项目协作样本",
+    "重新训练路由器，重点覆盖「同一事实的多种问法」和「相似但错误的记录」",
+    "对「检索正确但回答错误」的样本单独训练证据使用与拒答策略",
+    "将真实仓库的语义地址覆盖从目标记录扩展到完整索引，仍保持单条/小批次编码以保护显存",
+    "加入多跳证据合并和当前版本优先规则",
+    "将写入、冲突解决和摘要从生成热路径移到回合边界或后台线程",
+    "把显存测试改为记录真正的 CUDA high-water mark，并分别报告 live allocated、reserved 和 cache payload",
+    "在同一协议下补齐强 RAG、滑动窗口和分页 KV 的成本—质量曲线"
+  ],
+
+  /* ---------- 复现 ---------- */
+  reproduce: {
+    cwd: "H:\\Memory",
+    python: "C:\\Users\\Administrator\\miniconda3\\envs\\LLM\\python.exe",
+    cmd: [
+      "& C:\\Users\\Administrator\\miniconda3\\envs\\LLM\\python.exe `",
+      "  -m dynamic_memory_lab.benchmark_dirty_real_corpus_4b `",
+      "  --project-records 8192 `",
+      "  --project-targets 96 `",
+      "  --max-new-tokens 64 `",
+      "  --encode-batch-size 1 `",
+      "  --skip-chunk-rag `",
+      "  --output H:\\Memory\\dynamic_memory_lab\\dirty_real_corpus_compare_4b.json"
+    ],
+    files: [
+      { k: "原始结果", v: "H:\\Memory\\dynamic_memory_lab\\dirty_real_corpus_compare_4b.json" },
+      { k: "评测脚本", v: "H:\\Memory\\dynamic_memory_lab\\benchmark_dirty_real_corpus_4b.py" },
+      { k: "对外技术说明", v: "H:\\Memory\\dynamic_memory_lab\\Natural_Memory_v2_对外技术总结.md" }
+    ]
+  },
+
+  /* ---------- 结论 ---------- */
+  conclusion:
+    "Natural Memory v2 当前已经不是只有构造数据上的演示：在真实工程源码、文档和本项目用户要求组成的脏数据迁移测试中，" +
+    "它显著提高了窗口外事实的可回答性，并在 10 GiB GPU 进程上完成了 723 条 active records 的读取运行。" +
+    "同时，62.60% 的可回答正确率、88.89% 的未知拒答正确率和约 10% 的解码速度下降说明它仍处于研究原型到工程验证之间。"
+};
diff --git a/assets/js/examples.js b/assets/js/examples.js
new file mode 100644
index 0000000..b117a9f
--- /dev/null
+++ b/assets/js/examples.js
@@ -0,0 +1,226 @@
+/* 本文件由脚本从评测原始结果逐字提取，请勿手改。
+   来源：H:\Memory\dynamic_memory_lab\dirty_real_corpus_compare_4b_router_final.json
+   创建时间：2026-09-06T11:36:26+0800  协议：greedy / max_new_tokens=64 / top_k=2 */
+window.NM_EXAMPLES = [
+  {
+    "id": "user-004",
+    "domain": "user_dialogue",
+    "category": "paraphrase",
+    "answerable": true,
+    "query": "我不想翻聊天记录，当前这个记忆模型叫什么？",
+    "expected": "Natural Memory v1",
+    "expected_anchors": [
+      "Natural Memory v1"
+    ],
+    "nm": {
+      "response": "当前这个记忆模型叫 **Natural Memory v1**。",
+      "correct": true,
+      "tokens": 14,
+      "recall": true,
+      "retrieved_values": [
+        "Natural Memory v1",
+        "重要信息写入，禁止胡编乱造，并学习写入、清理和总结时机"
+      ],
+      "records": [
+        {
+          "record_id": "mem_da9418d179467fba",
+          "entity": "user",
+          "attribute": "模型名称",
+          "value": "Natural Memory v1",
+          "status": "active",
+          "version": 0,
+          "source": "user_provided_dialogue",
+          "text_preview": "用户给当前模型定名：Natural Memory v1。"
+        },
+        {
+          "record_id": "mem_862617d79b828161",
+          "entity": "user",
+          "attribute": "记忆质量要求",
+          "value": "重要信息写入，禁止胡编乱造，并学习写入、清理和总结时机",
+          "status": "active",
+          "version": 0,
+          "source": "user_provided_dialogue",
+          "text_preview": "用户要求：重要信息都要存进去，但不能让模型胡编乱造记忆，还要学会什么时候写入和清理总结。"
+        }
+      ]
+    },
+    "base": {
+      "response": "您提到的“当前这个记忆模型”具体指代什么，取决于您使用的平台或应用。如果您是在使用某个特定的 AI 助手或应用程序，那么该应用可能内置了某种形式的记忆功能，用于记住您的偏好、历史对话或其他相关信息。\n\n不过，从技术角度来看，并没有一个统一的“记忆",
+      "correct": false,
+      "tokens": 64
+    },
+    "note": "actual user-stated fact with a hand-written natural paraphrase"
+  },
+  {
+    "id": "code-symbol-010-a",
+    "domain": "real_repository",
+    "category": "symbol_navigation",
+    "answerable": true,
+    "query": "我现在不想翻完整个屎山代码库，_generate_student 这个 def 定义落在哪个文件？",
+    "expected": "benchmark_memory_vs_full_kv.py",
+    "expected_anchors": [
+      "benchmark_memory_vs_full_kv.py",
+      "_generate_student"
+    ],
+    "nm": {
+      "response": "根据已保存的长期记忆，`_generate_student` 这个函数定义落在文件 **`benchmark_memory_vs_full_kv.py`** 中（具体在第 171 行）。",
+      "correct": true,
+      "tokens": 43,
+      "recall": true,
+      "retrieved_values": [
+        "benchmark_memory_vs_full_kv.py",
+        "benchmark_compare_baselines_4b.py",
+        "test_restart_memory_dialogue.py"
+      ],
+      "records": [
+        {
+          "record_id": "mem_df66c88a7e2ea9da",
+          "entity": "benchmark_memory_vs_full_kv.py",
+          "attribute": "symbol:_generate_student",
+          "value": "benchmark_memory_vs_full_kv.py",
+          "status": "active",
+          "version": 0,
+          "source": "real_repository_symbol_index",
+          "text_preview": "真实代码库事实：文件 benchmark_memory_vs_full_kv.py 的第 171 行定义了 def _generate_student。原始代码行：def _generate_student("
+        },
+        {
+          "record_id": "mem_7fb124c563472b07",
+          "entity": "benchmark_compare_baselines_4b.py",
+          "attribute": "symbol:_base_generate",
+          "value": "benchmark_compare_baselines_4b.py",
+          "status": "active",
+          "version": 0,
+          "source": "real_repository_symbol_index",
+          "text_preview": "真实代码库事实：文件 benchmark_compare_baselines_4b.py 的第 116 行定义了 def _base_generate。原始代码行：def _base_generate("
+        }
+      ]
+    },
+    "base": {
+      "response": "我无法直接访问您的本地文件系统或代码库，因此无法告诉您 `_generate_student` 这个函数具体落在哪个文件中。\n\n不过，您可以尝试以下几种方法来快速定位：\n\n1. **使用 IDE 的搜索功能**：在您的代码编辑器（如 VS Code、PyCharm 等）中",
+      "correct": false,
+      "tokens": 64
+    },
+    "note": "real symbol extracted from repository source"
+  },
+  {
+    "id": "user-unknown-004",
+    "domain": "user_dialogue",
+    "category": "unknown_refusal",
+    "answerable": false,
+    "query": "我在这次对话里有没有说过生日？",
+    "expected": "",
+    "expected_anchors": [],
+    "nm": {
+      "response": "在这次对话中，**您还没有提到过生日**。\n\n截至目前，我们的交流内容中没有任何关于您生日、年龄或庆祝生日的提及。如果您想分享，随时可以告诉我！",
+      "correct": true,
+      "tokens": 41,
+      "recall": false,
+      "retrieved_values": [],
+      "records": []
+    },
+    "base": {
+      "response": "在这次对话中，**您还没有提到过生日**。\n\n截至目前，我们的交流内容中没有任何关于您生日、年龄或庆祝生日的提及。如果您想分享，随时可以告诉我！",
+      "correct": true,
+      "tokens": 41
+    },
+    "note": "unknown or deliberately sensitive field absent from the supplied dialogue slice"
+  },
+  {
+    "id": "code-unknown-008",
+    "domain": "real_repository",
+    "category": "unknown_refusal",
+    "answerable": false,
+    "query": "请告诉我没有出现在仓库里的部署区域。",
+    "expected": "",
+    "expected_anchors": [],
+    "nm": {
+      "response": "根据您提供的长期记忆证据（特别是 `README_NATURAL_MEMORY_V2.md` 的内容），**该文档中并没有列出任何具体的“部署区域”（Deployment Regions）**。\n\n文档主要关注的是以下技术架构和逻辑，而非地理或云端的部署位置：\n\n1.  **核心设计",
+      "correct": false,
+      "tokens": 64,
+      "recall": false,
+      "retrieved_values": [
+        "README_NATURAL_MEMORY_V2.md",
+        "README_NATURAL_MEMORY_V2.md"
+      ],
+      "records": [
+        {
+          "record_id": "mem_796c6e8c86afce71",
+          "entity": "README_NATURAL_MEMORY_V2.md",
+          "attribute": "operational:1",
+          "value": "README_NATURAL_MEMORY_V2.md",
+          "status": "active",
+          "version": 0,
+          "source": "real_repository_snapshot",
+          "text_preview": "真实项目文件：README_NATURAL_MEMORY_V2.md\n## 核心设计\n\n### KV 与 Memory Slot 的分工\n\n```text\n最近 32K token（最多可配置到 128K） -> GPU 热 KV：保留精确顺序和局部连贯性\n长期个人事实 / 项目决策 / 纠错版本     -> Memory Slot：保存压缩、可寻址的证据\n当前问题                             -> 稀疏路由：只读取少量相关记录\n```\n\nMemory Slot 不模拟完整 KV。它只接管 KV 中最昂贵、最适合长期保存、最容易重复利用的部分。这里的目标是比长 K"
+        },
+        {
+          "record_id": "mem_32331793e07a8a4f",
+          "entity": "README_NATURAL_MEMORY_V2.md",
+          "attribute": "operational:0",
+          "value": "README_NATURAL_MEMORY_V2.md",
+          "status": "active",
+          "version": 0,
+          "source": "real_repository_snapshot",
+          "text_preview": "真实项目文件：README_NATURAL_MEMORY_V2.md\n把一百万个 slot 当作一张巨大的 KV Cache，而是把历史中最适合长期保存的部分压缩成有地址的记忆记录；当前对话仍由 Qwen 的热 KV 负责连续理解。\n\n## 先看结论\n\n当前版本已经完成以下闭环：\n\n```text\n普通用户输入\n    -> 自动写入策略\n    -> 置信度 / 重要性 / 来源审计\n    -> 紧凑地址投影\n    -> 分页存储\n    -> LSH 粗索引\n    -> 候选页重排\n    -> 候选记录精排\n    -> Top-K 证据注入 Qwen\n    -> 版本冲突 / "
+        }
+      ]
+    },
+    "base": {
+      "response": "您好！由于我无法访问您的仓库系统或具体业务数据，无法直接列出“未出现在仓库里的部署区域”。\n\n为了帮您准确定位，请提供以下信息：\n1. 仓库系统名称（如 GitLab、Jenkins、阿里云容器服务等）\n2. 您关注的部署区域范围",
+      "correct": true,
+      "tokens": 64
+    },
+    "note": "target deliberately absent from the real repository snapshot"
+  },
+  {
+    "id": "user-009",
+    "domain": "user_dialogue",
+    "category": "constraint",
+    "answerable": true,
+    "query": "你记得我对持久化文件和分页的限制吗？",
+    "expected": "第三个权重文件",
+    "expected_anchors": [
+      "第三个权重文件",
+      "不使用 SQLite",
+      "不使用磁盘分页"
+    ],
+    "nm": {
+      "response": "是的，我记住了。\n\n根据您之前的要求，关于持久化方案和分页的限制如下：\n*   **持久化方案**：不使用 SQLite 或磁盘分页，所有信息完全由**第三个权重文件**储存。\n*   **实体**：user\n*   **属性**：记忆持久化",
+      "correct": false,
+      "tokens": 64,
+      "recall": true,
+      "retrieved_values": [
+        "第三个权重文件，不使用 SQLite 或磁盘分页",
+        "Qwen3.5 4B"
+      ],
+      "records": [
+        {
+          "record_id": "mem_c3886345cac35147",
+          "entity": "user",
+          "attribute": "记忆持久化方案",
+          "value": "第三个权重文件，不使用 SQLite 或磁盘分页",
+          "status": "active",
+          "version": 0,
+          "source": "user_provided_dialogue",
+          "text_preview": "用户要求：不使用 SQLite 或磁盘分页，完全由第三个权重文件储存所有信息。"
+        },
+        {
+          "record_id": "mem_149a0c2ab04c0f56",
+          "entity": "user",
+          "attribute": "对照模型",
+          "value": "Qwen3.5 4B",
+          "status": "active",
+          "version": 0,
+          "source": "user_provided_dialogue",
+          "text_preview": "用户要求和原版 qwen3.5 4b 做跑分对比，并纠正为 4B。"
+        }
+      ]
+    },
+    "base": {
+      "response": "作为一个人工智能模型，我**无法访问您的个人历史对话记录、系统配置或您之前设定的具体规则**（例如具体的持久化文件大小限制、分页数量限制等）。每次对话对我来说都是全新的开始，除非您在当前的对话中明确告知我这些限制。\n\n不过，我可以帮您**重新设定",
+      "correct": false,
+      "tokens": 64
+    },
+    "note": "actual user-stated fact with a hand-written natural paraphrase"
+  }
+];
diff --git a/assets/js/ledger.js b/assets/js/ledger.js
new file mode 100644
index 0000000..87282b0
--- /dev/null
+++ b/assets/js/ledger.js
@@ -0,0 +1,11 @@
+/* ==================================================================
+   Natural Memory v2 — ledger.js
+   「真实评测台账」的数据层。
+
+   ⚠️ 本文件由 tools/make_ledger.py 从磁盘上的原始评测 JSON 生成，
+      请勿手改。下面是全部 108 条 episode，字段逐字复制、未做改写或换算。
+
+     runtime_score_bands.json
+     nm2_1_final_runtime_e2e.json
+   ================================================================== */
+window.NM_LEDGER = [{"key":"bands","label":"运行时评分带扫描","note":"60 用例 · 24 同形候选 · prior=1.00 blend=0.00","n":60,"items":[{"id":"zero-overlap-000047","attr":"咖啡口味","ans":true,"exp":"VAL-PW46K9K9","reply":"关于您早上饮用的咖啡偏好哪种豆子，当前记忆中没有相关记录。已知信息仅包含您的午餐偏好是 VAL-BFW4LVTV。","ok":false,"wrong":true,"leak":false,"stop":"evidence_found","sel":1,"score":8.515033109300843,"active":24,"need":true},{"id":"zero-overlap-000144","attr":"入职年份","ans":false,"exp":"VAL-GLHQMRN6","reply":"关于您睡觉的地儿是第几排，当前长期记忆中未包含此信息。已知信息如下：user；档案标识；VAL-AVX95V7L；手机尾号；VAL-LBRPQJRT","ok":false,"wrong":false,"leak":true,"stop":"evidence_found","sel":8,"score":2.8524921381220096,"active":23,"need":true},{"id":"zero-overlap-000259","attr":"出生城市","ans":true,"exp":"VAL-M9VSJAEX","reply":"您的出生城市是 VAL-M9VSJAEX。","ok":true,"wrong":false,"leak":false,"stop":"evidence_found","sel":8,"score":2.564332926884773,"active":24,"need":true},{"id":"zero-overlap-000143","attr":"档案标识","ans":true,"exp":"VAL-NPXYS6SC","reply":"您的紧急联系人姓氏是 VAL-DDN4WAD4，客户名称是 VAL-7UJT3QQA，课程名称是 VAL-V3TE4HHW，团队名称是 VAL-TLE8GCW3，阅读","ok":false,"wrong":true,"leak":false,"stop":"evidence_found","sel":8,"score":4.211679219488425,"active":24,"need":true},{"id":"zero-overlap-000266","attr":"出生城市","ans":true,"exp":"VAL-K7FT5XFB","reply":"您的出生城市是 VAL-K7FT5XFB。","ok":true,"wrong":false,"leak":false,"stop":"evidence_found","sel":8,"score":2.3051346188937454,"active":24,"need":true},{"id":"zero-overlap-000204","attr":"阅读工具","ans":true,"exp":"VAL-ZRLSPU5V","reply":"您的阅读工具是 VAL-ZRLSPU5V。","ok":true,"wrong":false,"leak":false,"stop":"evidence_found","sel":8,"score":2.9886870104974497,"active":24,"need":true},{"id":"zero-overlap-000061","attr":"常住城市","ans":true,"exp":"VAL-3SUNPNRD","reply":"您的常住城市是 VAL-3SUNPNRD，通勤方式是 VAL-2CXTE3TB，出生城市是 VAL-GE828D22，办公城市是 VAL-XYRY8BUQ，入职年份","ok":true,"wrong":false,"leak":false,"stop":"evidence_found","sel":8,"score":1.6213454890251158,"active":24,"need":true},{"id":"zero-overlap-000091","attr":"运动习惯","ans":true,"exp":"VAL-92MQHEDL","reply":"您的运动习惯是 VAL-92MQHEDL。","ok":true,"wrong":false,"leak":false,"stop":"evidence_found","sel":8,"score":1.0058205354213714,"active":24,"need":true},{"id":"zero-overlap-000193","attr":"午餐偏好","ans":true,"exp":"VAL-HG84H5TD","reply":"您的午餐偏好是 user；午餐偏好；VAL-HG84H5TD。","ok":true,"wrong":false,"leak":false,"stop":"evidence_found","sel":8,"score":0.6998433045297862,"active":24,"need":true},{"id":"zero-overlap-000088","attr":"设备型号","ans":true,"exp":"VAL-JY6S7EYF","reply":"关于您使用的机器档次，当前长期记忆中未包含此信息，无法回答。已知信息仅涉及：user；常用编辑器；VAL-3KPKRM4J。","ok":false,"wrong":true,"leak":false,"stop":"evidence_found","sel":1,"score":8.516791512356487,"active":24,"need":true},{"id":"zero-overlap-000121","attr":"手机尾号","ans":true,"exp":"VAL-LHY34JYF","reply":"您随身那台设备的末端数字是 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VAL-SRFC842D。","ok":true,"wrong":false,"leak":false,"stop":"evidence_found","sel":8,"score":0.7423390823602677,"active":24,"need":true},{"id":"zero-overlap-000214","attr":"客户名称","ans":true,"exp":"VAL-MV382EEF","reply":"我服务的对象是 VAL-MV382EEF。","ok":true,"wrong":false,"leak":false,"stop":"evidence_found","sel":8,"score":0.7693164377659559,"active":24,"need":true},{"id":"zero-overlap-000175","attr":"客户名称","ans":true,"exp":"VAL-QJNRRE8X","reply":"您的客户名称是 VAL-QJNRRE8X。","ok":true,"wrong":false,"leak":false,"stop":"evidence_found","sel":8,"score":0.7712558816373348,"active":24,"need":true},{"id":"zero-overlap-000078","attr":"常住城市","ans":true,"exp":"VAL-TQBY65U8","reply":"我的常住城市是 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VAL-PHB8FNF9。user；出生城市；VAL-PHB8FNF9","ok":true,"wrong":false,"leak":false,"stop":"evidence_found","sel":8,"score":2.8505235558902053,"active":24,"need":true},{"id":"zero-overlap-000080","attr":"入职年份","ans":true,"exp":"VAL-GFT4HRX2","reply":"关于您何时开始在这家公司上班，当前记忆中没有相关记录。已知信息：user；办公城市；VAL-TCNMN9HW。","ok":false,"wrong":true,"leak":false,"stop":"evidence_found","sel":1,"score":8.51429933919514,"active":24,"need":true},{"id":"zero-overlap-000198","attr":"手机尾号","ans":true,"exp":"VAL-7T3XVMVH","reply":"您随身那台设备的末端数字是 4N，该设备的完整型号为 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VAL-BQY3K5EV。","ok":true,"wrong":false,"leak":false,"stop":"evidence_found","sel":8,"score":1.1944098997116086,"active":24,"need":true},{"id":"zero-overlap-000196","attr":"手机尾号","ans":true,"exp":"VAL-ZHN2NMZV","reply":"您随身那台设备的末端数字是 W9，该设备的完整型号为 VAL-5VBJ22W9。","ok":false,"wrong":true,"leak":false,"stop":"evidence_found","sel":1,"score":8.513663491707547,"active":24,"need":true},{"id":"zero-overlap-000268","attr":"宿舍楼号","ans":true,"exp":"VAL-QVYMWTLK","reply":"关于您睡觉的地儿是第几排，当前长期记忆中未包含此信息。已知信息如下：user；宿舍楼号；VAL-QVYMWTLK；常住城市；VAL-NW2E2ZWE；","ok":true,"wrong":false,"leak":false,"stop":"evidence_found","sel":8,"score":2.7256882035478824,"active":24,"need":true},{"id":"zero-overlap-000006","attr":"档案标识","ans":true,"exp":"VAL-8EFN3KGR","reply":"您的档案标识是 VAL-8EFN3KGR。user；档案标识；VAL-8EFN3KGR","ok":true,"wrong":false,"leak":false,"stop":"evidence_found","sel":8,"score":3.7116483740847537,"active":24,"need":true},{"id":"zero-overlap-000047","attr":"咖啡口味","ans":true,"exp":"VAL-PW46K9K9","reply":"关于您早上饮用的咖啡偏好哪种豆子，当前记忆中没有相关记录。已知信息仅包含您的午餐偏好是 VAL-BFW4LVTV。","ok":false,"wrong":true,"leak":false,"stop":"evidence_found","sel":1,"score":8.515033109300843,"active":24,"need":true},{"id":"zero-overlap-000173","attr":"客户名称","ans":false,"exp":"VAL-P84HTKZR","reply":"作为一个人工智能助手，我**无法知道您随身设备的型号或数字**，因为我没有访问您个人设备信息的权限，也无法看到您正在使用的具体设备。\n\n如果您指的是：\n- **手机/电脑型号**：","ok":false,"wrong":false,"leak":false,"stop":"attribute_not_covered","sel":0,"score":0.0,"active":23,"need":false},{"id":"zero-overlap-000000","attr":"出生城市","ans":true,"exp":"VAL-PHB8FNF9","reply":"您的出生城市是 VAL-PHB8FNF9。","ok":true,"wrong":false,"leak":false,"stop":"evidence_found","sel":8,"score":2.455323672186914,"active":24,"need":true},{"id":"zero-overlap-000266","attr":"出生城市","ans":true,"exp":"VAL-K7FT5XFB","reply":"您的出生城市是 VAL-K7FT5XFB。","ok":true,"wrong":false,"leak":false,"stop":"evidence_found","sel":8,"score":2.1730912274276046,"active":24,"need":true},{"id":"zero-overlap-000051","attr":"项目代号","ans":false,"exp":"VAL-KG4RZYH5","reply":"作为一个人工智能助手，我并没有实体，也没有“待得最久”的物理空间或地理位置。我的“存在”体现在每一次与您的对话中。\n\n不过，如果您是在寻找**您自己**待得最久的地方","ok":false,"wrong":false,"leak":false,"stop":"attribute_not_covered","sel":0,"score":0.0,"active":23,"need":false},{"id":"zero-overlap-000061","attr":"常住城市","ans":true,"exp":"VAL-3SUNPNRD","reply":"您的常住城市是 VAL-3SUNPNRD，办公城市是 VAL-XYRY8BUQ，出生城市是 VAL-GE828D22，通勤方式是 VAL-2CXTE3TB，入职年份","ok":true,"wrong":false,"leak":false,"stop":"evidence_found","sel":8,"score":1.6610547590255735,"active":24,"need":true},{"id":"zero-overlap-000214","attr":"客户名称","ans":true,"exp":"VAL-MV382EEF","reply":"您的服务对象是 VAL-MV382EEF。","ok":true,"wrong":false,"leak":false,"stop":"evidence_found","sel":8,"score":1.2588214325904845,"active":24,"need":true},{"id":"zero-overlap-000092","attr":"宿舍楼号","ans":true,"exp":"VAL-PLZZ659B","reply":"关于您睡觉的地儿是第几排，当前长期记忆中未包含此信息。已知信息如下：user；宿舍楼号；VAL-PLZZ659B。","ok":true,"wrong":false,"leak":false,"stop":"evidence_found","sel":8,"score":2.809071942542481,"active":24,"need":true},{"id":"zero-overlap-000140","attr":"宿舍楼号","ans":true,"exp":"VAL-RMDSB297","reply":"关于您睡觉的地儿是第几排，当前长期记忆中未包含此信息。已知信息如下：user；宿舍楼号；VAL-RMDSB297。","ok":true,"wrong":false,"leak":false,"stop":"evidence_found","sel":8,"score":2.8702512824281925,"active":24,"need":true},{"id":"zero-overlap-000164","attr":"客户名称","ans":true,"exp":"VAL-BB55YHW5","reply":"您的客户名称是 VAL-BB55YHW5。","ok":true,"wrong":false,"leak":false,"stop":"evidence_found","sel":8,"score":1.2650055932998656,"active":24,"need":true},{"id":"zero-overlap-000213","attr":"通勤方式","ans":true,"exp":"VAL-M58DDQX2","reply":"您的通勤方式是 VAL-M58DDQX2。","ok":true,"wrong":false,"leak":false,"stop":"evidence_found","sel":8,"score":2.0363681795533712,"active":24,"need":true},{"id":"zero-overlap-000122","attr":"通勤方式","ans":true,"exp":"VAL-VULSNGJ3","reply":"您的通勤方式是 VAL-VULSNGJ3。user；通勤方式；VAL-VULSNGJ3","ok":true,"wrong":false,"leak":false,"stop":"evidence_found","sel":8,"score":2.0330638098057325,"active":24,"need":true},{"id":"zero-overlap-000168","attr":"常住城市","ans":true,"exp":"VAL-8TQ8737C","reply":"您的常住城市是 VAL-8TQ8737C。","ok":true,"wrong":false,"leak":false,"stop":"evidence_found","sel":8,"score":1.4606248426437376,"active":24,"need":true},{"id":"zero-overlap-000175","attr":"客户名称","ans":true,"exp":"VAL-QJNRRE8X","reply":"您的客户名称是 VAL-QJNRRE8X。","ok":true,"wrong":false,"leak":false,"stop":"evidence_found","sel":8,"score":1.2628431367874144,"active":24,"need":true},{"id":"zero-overlap-000144","attr":"入职年份","ans":false,"exp":"VAL-GLHQMRN6","reply":"作为一个人工智能助手，我**无法知道您睡觉的具体位置**，因为我无法感知现实世界中的物理环境，也无法获取您的个人生活信息。\n\n如果您是在询问某个特定场所（如学校教室、电影院、酒店或","ok":false,"wrong":false,"leak":false,"stop":"attribute_not_covered","sel":0,"score":0.0,"active":23,"need":false},{"id":"zero-overlap-000002","attr":"午餐偏好","ans":true,"exp":"VAL-HEE2QMH2","reply":"您的午餐偏好是 user；午餐偏好；VAL-HEE2QMH2。","ok":true,"wrong":false,"leak":false,"stop":"evidence_found","sel":8,"score":0.9400680589675904,"active":24,"need":true},{"id":"zero-overlap-000171","attr":"常住城市","ans":true,"exp":"VAL-KZA246K9","reply":"您的常住城市是 VAL-KZA246K9，办公城市是 VAL-Z8QBE5HQ，出生城市是 VAL-N8SWTE6N，宿舍楼号是 VAL-XZY4WPYH，通勤","ok":true,"wrong":false,"leak":false,"stop":"evidence_found","sel":8,"score":1.49963095664978,"active":24,"need":true},{"id":"zero-overlap-000154","attr":"入职年份","ans":true,"exp":"VAL-7Z9CBUX8","reply":"关于您何时开始在这家公司上班，当前记忆中没有相关记录。已知信息：user；办公城市；VAL-BP7253WL。","ok":false,"wrong":true,"leak":false,"stop":"evidence_found","sel":1,"score":8.51429933919514,"active":24,"need":true},{"id":"zero-overlap-000234","attr":"工位楼层","ans":true,"exp":"VAL-87M7HVC7","reply":"您的工位楼层是 VAL-87M7HVC7。","ok":true,"wrong":false,"leak":false,"stop":"evidence_found","sel":8,"score":3.1934859675651266,"active":24,"need":true},{"id":"zero-overlap-000083","attr":"办公城市","ans":true,"exp":"VAL-YBVYV97X","reply":"您的办公城市是 VAL-YBVYV97X。","ok":true,"wrong":false,"leak":false,"stop":"evidence_found","sel":8,"score":2.3717270611639645,"active":24,"need":true},{"id":"zero-overlap-000079","attr":"出生城市","ans":true,"exp":"VAL-7R8WVAFG","reply":"您的出生城市是 VAL-7R8WVAFG。","ok":true,"wrong":false,"leak":false,"stop":"evidence_found","sel":8,"score":2.4271069115554122,"active":24,"need":true},{"id":"zero-overlap-000180","attr":"客户名称","ans":false,"exp":"VAL-3F87H6UT","reply":"作为一个人工智能助手，我**无法知道您随身设备的型号或数字**，因为我没有访问您个人设备信息的权限，也无法看到您正在使用的具体设备。\n\n如果您指的是：\n- **手机/电脑型号**：","ok":false,"wrong":false,"leak":false,"stop":"attribute_not_covered","sel":0,"score":0.0,"active":23,"need":false},{"id":"zero-overlap-000025","attr":"紧急联系人姓氏","ans":true,"exp":"VAL-STECQ3PX","reply":"您的默认语言是 VAL-PRVTUCP7，课程名称是 VAL-93ME7BJ5，起床时间是 VAL-PJC3D3W9，出生城市是 VAL-KYBRBBKV，咖啡口味是","ok":false,"wrong":true,"leak":false,"stop":"evidence_found","sel":8,"score":8.516015553315961,"active":24,"need":true},{"id":"zero-overlap-000187","attr":"手机尾号","ans":true,"exp":"VAL-PXRHJ49F","reply":"您随身那台设备的末端数字是 H9，该设备的完整型号为 VAL-ZPUPV9H9。","ok":false,"wrong":true,"leak":false,"stop":"evidence_found","sel":1,"score":8.513663491707547,"active":24,"need":true},{"id":"zero-overlap-000045","attr":"办公城市","ans":false,"exp":"VAL-CG4X6ZWD","reply":"作为一个人工智能助手，我并没有实体，也没有“待得最久”的物理空间或地理位置。我的“存在”体现在每一次与您的对话中。\n\n不过，如果您是在寻找**您自己**待得最久的地方","ok":false,"wrong":false,"leak":false,"stop":"attribute_not_covered","sel":0,"score":0.0,"active":23,"need":false}]}];
diff --git a/assets/js/nm21.js b/assets/js/nm21.js
new file mode 100644
index 0000000..e4fc5d6
--- /dev/null
+++ b/assets/js/nm21.js
@@ -0,0 +1,50 @@
+/* ==================================================================
+   Natural Memory v2 — nm21.js
+   「v2.1 之后做了什么」页面上需要交互的那部分数据。
+
+   只放剂量曲线：它们是这一轮唯一需要「拖动/悬停看数值」的东西，
+   其余表格都直接写在正文里并标注了来源文件，便于逐条核对。
+
+   ⚠️ 数值逐字取自工程内报告，未做改写或换算：
+     V2_dpskw\NM2_1_FINAL.md              第 3 节（两处改动 + 剂量曲线）
+     V2_dpskw\record_blend_dose_response.md / prior_scale_dose_response.md  原始产物
+   ================================================================== */
+window.NM21 = {
+  /* 改动一：记录排序混合权重（独立进程测量，48 用例，先验保持 1.0）
+     此前的同进程测量因顺序污染已作废，这里用的是独立进程那一版。 */
+  blend: {
+    title: "记录排序混合权重 · 剂量曲线",
+    axis: "memory_record_router_blend",
+    xLabel: "blend 值（0 = 仅 retriever，1 = 仅路由器）",
+    pick: 0.5,
+    metrics: [
+      { key: "answer", label: "可回答正确率", unit: "%", higherBetter: true,
+        v: [65.00, 70.00, 62.50] },
+      { key: "wrong", label: "答成别的属性", unit: "%", higherBetter: false,
+        v: [35.00, 27.50, 37.50] },
+      { key: "leak", label: "未知泄漏率", unit: "%", higherBetter: false,
+        v: [75.00, 75.00, 87.50] }
+    ],
+    x: [0, 0.5, 1],
+    note: "两个打分器互补：0.50 是可回答正确率最高、答成别的属性最低的点。" +
+          "blend=1.00 反而全面变差，说明这不是单调关系 —— 单看某一端会得出错的结论。"
+  },
+
+  /* 改动二：把加法先验暴露成参数后测出来「不该动」。
+     这是一个有价值的负面结论：它否定了「先验压过学习打分」这条假设。 */
+  prior: {
+    title: "记录打分先验权重 · 剂量曲线",
+    axis: "加法先验的缩放系数",
+    xLabel: "先验缩放（原值为 1.00）",
+    pick: 1.0,
+    metrics: [
+      { key: "answer", label: "可回答正确率", unit: "%", higherBetter: true,
+        v: [65.00, 47.50, 42.50, 40.00] }
+    ],
+    x: [1, 0.5, 0.25, 0],
+    note: "调小先验只会更差（65.00 → 47.50 → 42.50 → 40.00），所以保持 1.00 不动。" +
+          "这条曲线的作用是排除一个假设，而不是带来增益。"
+  },
+
+  srcLabel: "V2_dpskw\\NM2_1_FINAL.md §3 · 原始产物 prior1_blend_{0.0,0.5,1.0}_proc.json 与 prior_scale_dose_response.json"
+};
diff --git a/assets/js/restart.js b/assets/js/restart.js
new file mode 100644
index 0000000..c0fe87e
--- /dev/null
+++ b/assets/js/restart.js
@@ -0,0 +1,115 @@
+/* ==================================================================
+   Natural Memory v2 — restart.js
+   「重启实验」互动装置的数据层。
+
+   ⚠️ 本文件的每一个数值都逐字取自工程内的原始 JSON，未做任何改写、
+      换算或估算。两个来源文件：
+        A. dynamic_memory_lab\natural_memory_v2_restart_test_v7.json        （修复前）
+        B. dynamic_memory_lab\natural_memory_v2_restart_test_v7_final.json  （修复后）
+      两次运行使用同一条事实、同一个问题、同一份协议，唯一差别是
+      「写入是否真的落库」（write_changed: false → true）。
+
+   修改此处等于修改一个「证据」页面，请先核对原始 JSON 再改。
+   ================================================================== */
+window.NM_RESTART = {
+  eyebrow: "Evidence · 重启实验",
+  h2: "把历史扔掉，它还记得吗？",
+  lede: "下面不是示意动画，是工程里两次真实运行的逐字回放。同一条事实、同一个问题、同一份协议；" +
+        "两次之间唯一的差别，是写入有没有真的落库。",
+
+  fact: "我正在开发一个长期项目，项目内部代号是NM-V2-RESTART，使用中文。",
+  query: "我正在开发的长期项目内部代号是什么？只回答代号。",
+  expected: "NM-V2-RESTART",
+  historyPassedToRestart: false,
+
+  /* 读取路径的四个节拍（两次运行共用同一套节拍名） */
+  beats: [
+    { i: "01", t: "写入",  s: "automatic_write: true —— 事实作为一条带地址的记录进入记忆库" },
+    { i: "02", t: "重启",  s: "history_passed_to_restart: false —— 重启不携带任何对话历史" },
+    { i: "03", t: "召回",  s: "路由器在当前问题与有界候选之间定位证据记录" },
+    { i: "04", t: "作答",  s: "命中的短证据作为模型内部前缀注入 Qwen，再由普通生成产出答案" }
+  ],
+
+  variants: [
+    {
+      key: "before",
+      label: "修复前",
+      tone: "bad",
+      file: "natural_memory_v2_restart_test_v7.json",
+      /* --- 写入 --- */
+      writeChanged: false,
+      /* --- 重启后模型看到的内部状态 --- */
+      prefixLength: 0,
+      prefixUsed: false,
+      /* --- 路由决策 --- */
+      needMemory: false,
+      pageIds: [],
+      recordIds: [],
+      pageScores: [],
+      recordScores: [],
+      hopCount: 1,
+      confidence: 0.5,
+      stopReason: "below_read_threshold",
+      /* --- 生成结果 --- */
+      response: "Project Phoenix",
+      recalled: false,
+      correct: false,
+      /* --- 存储快照（before_save） --- */
+      store: {
+        records: 0, active_records: 0, pages: 0, resident_records: 0,
+        coarse_index_buckets: 0, gpu_cache_records: 0, gpu_cache_tokens: 0,
+        gpu_cache_bytes: 0
+      }
+    },
+    {
+      key: "after",
+      label: "修复后",
+      tone: "ok",
+      file: "natural_memory_v2_restart_test_v7_final.json",
+      writeChanged: true,
+      prefixLength: 45,
+      prefixUsed: true,
+      needMemory: true,
+      pageIds: ["page_00000001"],
+      recordIds: ["mem_3f5823eb77810b49"],
+      pageScores: [0.48235471503517796],
+      recordScores: [0.5923714575763567],
+      hopCount: 1,
+      confidence: 0.7961857287881784,
+      stopReason: "evidence_found",
+      response: "NM-V2-RESTART",
+      recalled: true,
+      correct: true,
+      store: {
+        records: 1, active_records: 1, pages: 1, resident_records: 1,
+        coarse_index_buckets: 1, gpu_cache_records: 1, gpu_cache_tokens: 45,
+        gpu_cache_bytes: 1429
+      }
+    }
+  ],
+
+  /* 常量：出自同一份 JSON 的存储与预算字段（两次运行相同） */
+  limits: {
+    maxPages: 32768,
+    pageCapacity: 32,
+    capacityRecords: 1048576,
+    kvBudgetTokens: 32768,
+    kvTriggerTokens: 29491,
+    gpuCacheLimitRecords: 256,
+    gpuCacheLimitTokens: 131072,
+    gpuCacheReserveMB: 2048,
+    gpuCacheDevice: "cuda:0"
+  },
+
+  /* 同一个实验的另外两次运行，用于说明「不是每次都成功」 */
+  otherRuns: [
+    { file: "natural_memory_v2_restart_test.json", date: "2026-09-04 23:16",
+      writeChanged: true, prefixLength: 36, recalled: true, quarantined: 2 },
+    { file: "restart_memory_natural_v7.json", date: "2026-09-04 09:15",
+      note: "另一条事实（工作地点代号 R7）。复位 token 后 memory_norm 归零，模型随即答不出——" +
+            "这条记录的是「清掉记忆会怎样」的对照组。" }
+  ],
+
+  note: "两次运行的判定字段（router_recalled_after_restart / generated_contains_expected）分别为 " +
+        "false / false 与 true / true。我们没有为发布页润色过任何一条模型输出，包括修复前那次编造出来的答案。"
+};
diff --git a/assets/js/search.js b/assets/js/search.js
new file mode 100644
index 0000000..38f6283
--- /dev/null
+++ b/assets/js/search.js
@@ -0,0 +1,2 @@
+/* 由 build.py 生成：顶栏命令面板的全站检索索引。请勿手改。 */
+window.NM_SEARCH = [{"s":"index","p":"./","g":"概览","n":"00","pg":"总览","h":"","t":"接在本地 Qwen3.5-4B 上的模型内记忆层。模型重启后不携带历史聊天记录，仍能访问已保存的个人与项目事实，且不把全部历史转换成 GPU 上的长 KV Cache。","d":1},{"s":"index","p":"./","g":"概览","n":"00","pg":"总览","h":"总览","t":"Natural Memory · NM2.1 1,048,576 槽位 · 738 条活跃记录 · 730 个索引桶 模型重启之后， 它仍然记得。 1.22 % → 82.52 % 同一 264 题题集的可回答正确率：无记忆基线 → 批次 B。 批次 A 为 62.60%，两批配置不同、不可合并。 wpyw.site · wpy@wpy.email · 本地 Qwen3.5-4B · 4-bit NF4 01 / 08 地址空间 1,0"},{"s":"index","p":"./","g":"概览","n":"00","pg":"总览","h":"把历史扔掉，它还记得吗？","t":"下面不是示意动画，是工程里两次真实运行的逐字回放。同一条事实、同一个问题、同一份协议； 两次之间唯一的差别，是写入有没有真的落库。 修复前 修复后 重放 写入的事实 重启之后问 记忆库记录 0 重启时传入的历史 false 注入模型内部的前缀 0 tok 模型输出 · 逐字 图 1 · 读取路径 一次问答里记忆层做了什么。用户问题只与少量页面和记录交互， 全程没有对全量记忆做注意力 ； 命中的短证据作为模型内部前缀注入 Qwen。图为示"},{"s":"index","p":"./","g":"概览","n":"00","pg":"总览","h":"这是什么东西","t":"它接在本地 Qwen3.5-4B 上，是一个 模型内的记忆层 ：把适合长期复用的个人事实、项目事实和短对话片段 写进 带地址的记忆记录 ；当前问题只读取少量相关记录，再把这些记录作为 模型内部前缀 交给 Qwen 生成答案。 它要解决的具体问题是： 模型重启后不携带历史聊天记录，仍能访问已经保存的个人或项目事实， 同时不把全部历史转换成 GPU 上的长 KV Cache。 当前状态：研究原型到工程验证之间。同一 264 题题集上，可回答"},{"s":"index","p":"./","g":"概览","n":"00","pg":"总览","h":"发布之后又做了什么","t":"上面所有数字都来自 v2。之后的 NM2.1 换掉了记忆路由器、修掉写入路径上一个会把事实互相销毁的缺陷， 并把「问库里没有的属性时照样编答案」这个 75% 的失败修到 0%。 未知拒答率 · 24 条同形候选 100.00 % 从 0.00% 起 —— 修好之前，模型 75% 的情况下照样编一个答案 这是整个项目最该被引用的一个数字。它回答的不是「能不能检索到」，而是 「不知道的时候会不会不懂装懂」 。 未知拒答率 · 同形候选 0."},{"s":"division","p":"./division","g":"原理","n":"01","pg":"记忆与 KV 的分工","h":"","t":"为什么不是简单加长上下文：哪些东西该留在 Qwen 的热 KV 里，哪些该写入带地址的记忆记录，各自的边界在哪里。","d":1},{"s":"division","p":"./division","g":"原理","n":"01","pg":"记忆与 KV 的分工","h":"记忆与 KV 的分工","t":"这一节回答一个问题： 既然模型已经有上下文窗口，为什么还要单独做一层记忆？ 答案不是「窗口不够长」，而是 把长期事实塞进上下文，会以线性成本换来极低的复用率 。 下面把「哪些东西留在 Qwen 的热 KV 里、哪些写进记忆记录」这条分界线逐层讲清楚。"},{"s":"division","p":"./division","g":"原理","n":"01","pg":"记忆与 KV 的分工","h":"先看没有这层记忆时会发生什么","t":"同一套题、同一协议下，原版 Qwen3.5-4B 在 246 道 可回答 题上只答对 3 道（1.22%）。 它的典型回答不是答错，而是明确表示拿不到信息： 作为一个人工智能模型，我无法访问您的个人历史对话记录、系统配置或您之前设定的具体规则……每次对话对我来说都是全新的开始。 原版 Qwen3.5-4B · 评测样本 user-009 原始回答 这句话在事实上完全正确——模型确实没有这些信息。问题出在：这些信息 本来就应该被保存下来 "},{"s":"division","p":"./division","g":"原理","n":"01","pg":"记忆与 KV 的分工","h":"四层分工：谁存什么、为什么","t":"这是整份设计里最核心的一张表。判断标准只有一条： 这份信息是「这一轮才有意义」还是「跨轮次可复用」 。 层级 存放什么 由谁负责 为什么放在这一层 最近对话 这一轮前后的原话与顺序 Qwen 热 KV 指代、省略、语气、\"你刚才说的那句\"都依赖严格的先后顺序。这类信息复用价值低、时效性强，放 KV 最自然。 长期个人 / 项目事实 事实、版本、来源、置信度、短文本证据 Natural Memory 记录 跨会话反复被问到，且需要保留\"哪"},{"s":"division","p":"./division","g":"原理","n":"01","pg":"记忆与 KV 的分工","h":"分工落到数字上是什么样","t":"下面这组对照最能说明「不是把历史灌进去，而是把命中的少量证据灌进去」。两组数字分别来自批次 A 与批次 B（同一题集、同一协议）。 无记忆时的平均输入 30.75 token 批次 A 基线：只有问题本身，没有历史 有记忆时的平均输入 441.19 token 批次 B：命中的证据前缀（批次 A 为 641.42） 前缀命中率 96.97 % 批次 B 实际注入证据的题目占比（批次 A 为 90.91%） GPU cache 实际用量 "},{"s":"division","p":"./division","g":"原理","n":"01","pg":"记忆与 KV 的分工","h":"这条分工线换来了什么、付出了什么","t":"换来的 可回答正确率 1.22% → 82.52% 目标记忆召回 0% → 92.68% 符号定位（192 题） 0/192 → 181/192 跨会话问题 1/6 → 5/6 付出的 平均输入前缀 30.75 → 441.19 token 平均总延迟（批次 B） 2854.9 → 2878.3 ms 平均解码速度（批次 B） 22.34 → 20.68 tok/s reserved 显存峰值 3.234 → 5.180 GiB"},{"s":"division","p":"./division","g":"原理","n":"01","pg":"记忆与 KV 的分工","h":"这条线不能推到哪里","t":"✕ Natural Memory 已经等价于百万 token 的完整 KV UNSUPPORTED ✕ 长上下文限制已被解除（实测 8K 可跑，16K / 32K OOM） UNSUPPORTED ✕ 设计容量 1,048,576 条记录等于已经装入并验证了这么多 UNSUPPORTED 第三条尤其要注意： 1,048,576 是地址空间与分页结构的容量 ， 本次两个批次实际装载的是 723 / 738 条 active records"},{"s":"mechanism","p":"./mechanism","g":"原理","n":"02","pg":"一次读取与一次写入","h":"","t":"从用户问题到证据前缀注入的八个环节，记录包含哪些字段，以及 active / superseded / quarantined / retracted 四个状态如何演化。","d":1},{"s":"mechanism","p":"./mechanism","g":"原理","n":"02","pg":"一次读取与一次写入","h":"一次读取与一次写入","t":"这一节把「 一次读取 」和「 一次写入 」拆开讲透：读取路径有哪八个环节、每一步的输入输出是什么、 一条记录里到底存了什么、四个状态如何演化，以及我们为这些决定付出了什么代价。"},{"s":"mechanism","p":"./mechanism","g":"原理","n":"02","pg":"一次读取与一次写入","h":"一、读取路径：从提问到证据注入","t":"点左侧任一环节查看它在做什么，也可以依次点一遍——注意整条链路上 没有一步是「和全部记忆做注意力」 ， 这是显存可控的根本原因。 STAGE 01 / 08"},{"s":"mechanism","p":"./mechanism","g":"原理","n":"02","pg":"一次读取与一次写入","h":"一次读取与一次写入","t":"读取上限 2 records 候选页上限 4 pages 页容量 32 / page 全量注意力 否"},{"s":"mechanism","p":"./mechanism","g":"原理","n":"02","pg":"一次读取与一次写入","h":"每一步的输入、输出与约束","t":"括号里的数字是实测值，不是设计目标。 环节 输入 → 输出 约束或实测 01 用户问题 普通自然语言 不要求任何显式指令，不需要输入 /remember 之类的标记。 02 Qwen hidden state 问题 → 紧凑查询地址 地址由模型隐状态生成，不依赖外部 embedding 服务；语义地址编码用单条 batch 执行，避免编码阶段出现显存瞬时峰值。 03 LSH / 地址粗索引 查询地址 → 候选页 精确桶 + Hammin"},{"s":"mechanism","p":"./mechanism","g":"原理","n":"02","pg":"一次读取与一次写入","h":"二、一条记录里到底存了什么","t":"记录不是一段文本，而是一条带地址、带版本关系、带状态的结构化数据。下面左侧是全部字段， 右侧是 一条真实记录 （逐字取自评测结果里的命中记录）。"},{"s":"mechanism","p":"./mechanism","g":"原理","n":"02","pg":"一次读取与一次写入","h":"三、状态机：旧的答案不会凭空消失","t":"同一实体和属性出现新值时， 旧值被标记为 superseded，而不是被覆盖或删除 。 这是「时间冲突」类问题能答对的前提：既要给出当前有效值，也要能说清旧值去哪了。 写入路径的教训：检索救不回不存在的记录 早期版本的退役授权完全依赖一个学习打分（阈值 ≥0.95）， 没有任何结构校验 。 结果是新写入把已有记录误判为旧值并退役：一次 20 条记录的测试里 active 只剩 12 条、retract 高达 16 次、目标记录只存活 8"},{"s":"mechanism","p":"./mechanism","g":"原理","n":"02","pg":"一次读取与一次写入","h":"四、四个设计决定与它们的代价","t":"决定 1 · 两段式读取 粗索引筛页 → 页内重排 ，而不是对全量记录做注意力。 好处：单次读取的候选规模被压到固定上限（≤4 页 / ≤2 条），成本与记忆总量解耦。 代价：两段都可能出错，且错误会叠加——粗索引错了就再没有机会。 决定 2 · 用地址索引而非向量库 语义地址 + LSH 桶放在模型包内， 不引入外部检索服务 。 好处：部署时没有额外进程与网络依赖，读取耗时稳定（批次 B 26.35 ms）。 代价：召回质量受地址质量"},{"s":"mechanism","p":"./mechanism","g":"原理","n":"02","pg":"一次读取与一次写入","h":"五、这套机制仍然做不到的事","t":"✕ 任何自然语言表达都能稳定召回正确记忆 UNSUPPORTED ✕ 记忆写入永远不会出错 UNSUPPORTED ✕ 检索召回率等于回答正确率（批次 B 召回 92.68% / 回答 82.52%，差 10.16pp） UNSUPPORTED"},{"s":"results","p":"./results","g":"证据","n":"03","pg":"测量结果","h":"","t":"同一 264 题题集的两个独立批次、结构化工程基准与记忆路由器工程线的全部实测数字，均标注出处与口径。","d":1},{"s":"results","p":"./results","g":"证据","n":"03","pg":"测量结果","h":"测量结果","t":"三个面板对应三组不同的题集与口径， 不能合并成一个总分 。 面板一是同一题集先后跑的两个独立批次（配置不同、分数不可合并，只能并列读）； 面板二是结构化工程基准；面板三是记忆路由器工程线。每组数据都标注了出处、日期与口径。 读这些数字时请留意两件事： 所有对照都使用同一 tokenizer、同一 greedy 解码、同一 64 token 输出上限 ； 而 检索召回率与回答正确率是两个必须分开报告的量 ——这一点在面板一里体现得最清楚。"},{"s":"nm21","p":"./nm21","g":"证据","n":"04","pg":"NM2.1 · 之后做了什么","h":"","t":"三处改动各自的测量依据、把端到端正确率锁死在 50% 的写入缺陷如何定位、75% 未知泄漏如何修到 0%，以及它接上运行时连续失败两次的完整记录。","d":1},{"s":"nm21","p":"./nm21","g":"证据","n":"04","pg":"NM2.1 · 之后做了什么","h":"NM2.1 · 之后做了什么","t":"发布页上的数字来自 v2。这一页讲**之后又做了什么**：三处改动各自凭什么、一个把端到端正确率 锁死在 50% 的写入缺陷怎么定位的、以及一个 75% 泄漏的失败怎么修到 0%——又怎么在接上运行时之后失败两次。 所有数字都来自磁盘上的报告文件，每张表都标了出处；**没有一条是估算或外推**。 先读这一句 这一页里**离线实验最好的数字（未知拒答 100.00%）不等于运行时可用**。它接上运行时之后 连续失败两次，最终被回退。把失败"},{"s":"nm21","p":"./nm21","g":"证据","n":"04","pg":"NM2.1 · 之后做了什么","h":"净变化一览","t":"出处 · V2_dpskw\\NM2_VS_NM2_1.md （该文件自述：所有数字均从磁盘上的评分卡 / JSON 读取，不是手工抄录） 轴 v2（原版） NM2.1 净变化 路由器 Top-1 41.12% 94.14% +53.02 pp 路由器 Recall@3 46.73% 96.48% +49.75 pp 未知拒答率 0.00% 100.00% +100.00 pp 未知问题泄漏（同形候选） 75.00% 0.00% −75."},{"s":"nm21","p":"./nm21","g":"证据","n":"04","pg":"NM2.1 · 之后做了什么","h":"一 · 路由器工件本身的检索与排序","t":"出处 · router_scorecard_final.json （判定见 router_verdict_final.json ）· 冻结 v6 评测集 21,920 条 / 10 类别 指标 v2 · V2-128 deployed(v3) NM2.1 · REPLAY-128 v7 final Top-1 正确率 41.12% 94.14% Recall@1 37.03% 88.58% Recall@3 46.73% 96.48% "},{"s":"nm21","p":"./nm21","g":"证据","n":"04","pg":"NM2.1 · 之后做了什么","h":"二 · 拒答与仲裁策略轴","t":"出处 · router_scorecard_final.json （门槛 0.50）+ threshold_sweep_check.json （0.30–0.80 全门槛扫描） 指标 v2 NM2.1 need F1 89.58% 100.00% need 召回 99.82% 100.00% need 精确率 81.24% 100.00% 未知拒答率 0.00% 100.00% 已知问题被误拒率 0.18% 0.00% 未知问题被误读率"},{"s":"nm21","p":"./nm21","g":"证据","n":"04","pg":"NM2.1 · 之后做了什么","h":"三 · 端到端整体记忆能力（同一份运行时，只有模型包不同）","t":"出处 · nm2_battery_comparison_final.json · A 110 用例 / B 16 / C 48 / D 重启持久化 指标 原版 NM2 NM2.1（仅换路由器） NM2.1 最终 A 总体正确率 89.09% 88.18% 88.18% A 可回答正确率 100.00% 100.00% 100.00% A 未知拒答率 60.00% 56.67% 56.67% A 已知问题被误拒率 0.00% 0.00% "},{"s":"nm21","p":"./nm21","g":"证据","n":"04","pg":"NM2.1 · 之后做了什么","h":"四 · 零字面重叠改写的泛化","t":"出处 · replay_check_zov.json （路由器级）与上表 B / C 段（端到端）· 数据集 300 条、24 个 未见过 的问法 指标 v2 权重 NM2.1 权重 路由器 Top-1（250 条可回答） 18.40% 59.60% 路由器 Recall@3 36.00% 83.20% 路由器 MRR 35.07% 73.06% 端到端改写正确率（B 段） 43.75% 68.75% 端到端未知泄漏（C 段） 75.0"},{"s":"nm21","p":"./nm21","g":"证据","n":"04","pg":"NM2.1 · 之后做了什么","h":"五 · 代价：几乎没有","t":"出处 · router_scorecard_final.json 、 router_latency_bench_prod.json （7 轮交错取中位数） 指标 v2 NM2.1 说明 参数量 2,037,774 2,037,774 未增加 每条记录地址字节 512 512 存储几何未变 单查询延迟中位数（GPU） 0.9549 ms 0.9169 ms 略快 批量 QPS（batch=64） 66,037 69,378 +5.1% 批"},{"s":"nm21","p":"./nm21","g":"证据","n":"04","pg":"NM2.1 · 之后做了什么","h":"六 · 工程鲁棒性","t":"项目 v2 NM2.1 一次写 20 条不同属性事实后存活 12 / 20（8 条查询前被误删） 20 / 20 端到端（写入修复前后，16 用例） 37.50% 68.75% 替换兼容性 基线 DROP-IN OK（16 / 16 键） 单元测试 — 52 项通过 未知问题泄漏（同形候选） 75.00% 0.00%"},{"s":"nm21","p":"./nm21","g":"证据","n":"04","pg":"NM2.1 · 之后做了什么","h":"七 · 三处改动，每处都有测量依据","t":""},{"s":"nm21","p":"./nm21","g":"证据","n":"04","pg":"NM2.1 · 之后做了什么","h":"改动 1 · 记录排序混合权重取 0.5","t":"memory_record_router_blend 控制「打包的词面重排器」与「学习出的路由器」各占多少。 调这个之前先测了剂量曲线 —— 而且**此前的同进程测量因顺序污染已作废**，下面这版是独立进程测的。"},{"s":"nm21","p":"./nm21","g":"证据","n":"04","pg":"NM2.1 · 之后做了什么","h":"改动 2 · 把加法先验参数化，然后测出「不该动」","t":"假设是「加法先验压过了学习打分」。把它暴露成可调再测，结果**调小只会更差**： 这是一个 有价值的负面结论 ：它否定了原来的假设。项目里这类结论和增益一样被保留下来， 因为它们决定了后面不再往哪个方向投入。"},{"s":"nm21","p":"./nm21","g":"证据","n":"04","pg":"NM2.1 · 之后做了什么","h":"改动 3 · 覆盖门 —— 以及为了让它真正生效必须一起修的两处","t":"覆盖门本身很简单：先判断「这个提问在问哪个属性」，再查库里有没有这个属性。但单独加门是不生效的， 有两处**必须同时修**，否则门会被静默绕过： 01"},{"s":"nm21","p":"./nm21","g":"证据","n":"04","pg":"NM2.1 · 之后做了什么","h":"_build_text_prefix 短路","t":"门拒绝之后如果继续往下回落，会走**旧版 16 槽注入路径**，把记忆又塞回去。 实测：不修这一处，泄漏只从 75.00% 降到 62.50%。 02"},{"s":"nm21","p":"./nm21","g":"证据","n":"04","pg":"NM2.1 · 之后做了什么","h":"闭包要动态解析 bank","t":"reset_memory() 每次都会新建 memory_os_v2 ；闭包捕获了旧引用的话， 门会永远看到一个空 bank，于是**静默旁路** —— 实测诊断输出 applicable:0 / bypassed:1 。 03"},{"s":"nm21","p":"./nm21","g":"证据","n":"04","pg":"NM2.1 · 之后做了什么","h":"门必须自门控","t":"只有当库的属性集合填充了头部词表的 ≥ 90% 时才让门生效。 这条阈值是必需的：放宽成「子集即可」会让门在通用套件上误判， 把 A 段可回答正确率从 100.00% 压到 92.50%、已知误拒升到 2.50%；收紧到 90% 后 A 段完全恢复， C 段泄漏仍为 0.00%。"},{"s":"nm21","p":"./nm21","g":"证据","n":"04","pg":"NM2.1 · 之后做了什么","h":"八 · 写入路径：为什么 20 条事实会互相销毁","t":"出处 · V2_dpskw\\WRITE_PATH_FIX.md （根因由栈追踪确证，非推断） 症状 一次写入 20 条 不同属性 的事实后，库里有 20 条记录但只剩 12 条 active ， 8 条在查询前就被 retract。16 个关键零重叠用例里有 8 个的目标记录已经不存在 —— 因此端到端正确率存在 50% 的硬上限 。**任何排序器都救不回一条已经被删掉的记录。** 16 次 retract 的调用栈完全一致： call"},{"s":"nm21","p":"./nm21","g":"证据","n":"04","pg":"NM2.1 · 之后做了什么","h":"修复（两处，都是结构性的）","t":"01"},{"s":"nm21","p":"./nm21","g":"证据","n":"04","pg":"NM2.1 · 之后做了什么","h":"confirmed_update 的两条打分类分支改为结构优先","t":"仅当候选文本的 entity::attribute 已经在库的 active_by_conflict 账本里存在（即确实是同一条事实的更新）才允许由打分授权； exact_slots 这条结构安全的分支保持不变，以保留「重复写入幂等」的既有语义。 02"},{"s":"nm21","p":"./nm21","g":"证据","n":"04","pg":"NM2.1 · 之后做了什么","h":"retract 循环加冲突键守卫","t":"if record.conflict_key() != candidate_conflict_key: continue —— 循环只能退掉 描述同一属性 的记录，不再因「共享热槽」或「词面重叠高」销毁无关事实。 语义不受损：真·同属性更新本来就已经由 PagedMemoryBankV2.write 通过 active_by_conflict 做版本化（旧版本保留为 superseded、 version+1 ）， 修复只是移除了那条 "},{"s":"nm21","p":"./nm21","g":"证据","n":"04","pg":"NM2.1 · 之后做了什么","h":"四级验证","t":"级 检验 修复前 修复后 ① status_transition_summary {\"active->retracted\": 16} {} ① retraction_calls / status_counts 16 次 / {retracted: 8, active: 12} [] / {active: 20} ② 正对照：同属性改值 — 旧值 superseded + 新值 active，其余 19 属性不受影响，0 retract "},{"s":"nm21","p":"./nm21","g":"证据","n":"04","pg":"NM2.1 · 之后做了什么","h":"九 · 未知拒答：从 75% 泄漏到 100% 拒答","t":"出处 · V2_dpskw\\ABSTENTION_BREAKTHROUGH.md 这是整个项目最差的一个数字：问库里不存在的属性时，75% 的情况下模型照样编一个答案。 下面按「先排除一整类无效修法 → 再给出有效机制 → 最后如实记录接上运行时的两次失败」来写。"},{"s":"nm21","p":"./nm21","g":"证据","n":"04","pg":"NM2.1 · 之后做了什么","h":"9.1 先排除掉一整类无效修法（有测量支撑）","t":"最直觉的修法是「检索分数不够高就拒答」。用 只在训练集拟合、评测集算 AUC 的口径， 测了四种打分器的分数几何（top1 / margin / top-k 均值 / 离散度 / 熵 / 近邻数，共 9 个特征）： 打分器 最佳单特征 AUC 拟合头 AUC（评测集） cosine（冻结键余弦） 0.6257（margin） 0.6086 打包 text_retriever 0.6076（margin） 0.4752 50/50 混合 "},{"s":"nm21","p":"./nm21","g":"证据","n":"04","pg":"NM2.1 · 之后做了什么","h":"9.2 有效的机制：先判「问的是哪个属性」，再查库里有没有","t":"换一个问题问就成立了：不是「有没有候选匹配得好」，而是「这个提问在问哪个属性，这个属性在库里吗」。 封闭词表 值 可回答 episode 中「预测属性在候选集内」 100.00%（250 条） 未知 episode 中「预测属性在候选集内」 0.00%（50 条） 未知拒答率 100.00% 已知问题被误拒率 0.00% 混淆矩阵 tp=50 fn=0 fp=0 tn=250 开放集： 真实用户会问模型没见过的属性。只靠最大概率调阈值不"},{"s":"nm21","p":"./nm21","g":"证据","n":"04","pg":"NM2.1 · 之后做了什么","h":"9.3 接上运行时：连续失败两次（如实记录）","t":"指标 NM2.1（无门） + 覆盖门（第一轮） + 门 + 短路（第二轮） A 可回答正确率 100.00% 6.25% 0.00% A 已知问题被误拒率 0.00% 7.50% 7.50% A 未知拒答率 56.67% 43.33% — C 未知泄漏率 75.00% 62.50% 0.00% C 可回答正确率 65.00% 65.00% 65.00% 第一轮： 门把几乎全部可回答问题都拒掉了 （100.00% → 6.25%），而它本"},{"s":"nm21","p":"./nm21","g":"证据","n":"04","pg":"NM2.1 · 之后做了什么","h":"十 · 关键负面结论：路由器排序不影响端到端答案","t":"出处 · V2_dpskw\\ZERO_OVERLAP_FINDINGS.md §5 NM2.1 的路由器在零重叠集合上 Top-1 提升了 41.20 pp ，但在 eval_router_critical_e2e.py （16 个零重叠用例）上，REPLAY-128 与 V2-128-v6 的结果 逐位相同 （默认 Top-K：37.50% / 37.50%，答成别的属性 25.00% / 25.00%，平均选中记录 5.88 / 5"},{"s":"nm21","p":"./nm21","g":"证据","n":"04","pg":"NM2.1 · 之后做了什么","h":"memory_os_v2.py:1671 ：路由器分数被逐位置覆盖","t":"带 semantic_key 的记录，其 _score_candidates() 分数会被 self.record_scorer 覆盖。实测残差与 text_retriever 匹配 18 / 18， 与 memory_router_v2 匹配 0 / 18。 02"},{"s":"nm21","p":"./nm21","g":"证据","n":"04","pg":"NM2.1 · 之后做了什么","h":"「部署目录没有 text_retriever.pt 所以走余弦兜底」是错的","t":"重排器被烘焙进合并包（safetensors 内有 6 个 dynamic_memory.text_retriever.* 张量，1,573,377 参数）， _text_retriever_ready 实测为 True ，余弦兜底分支根本不执行。 03"},{"s":"nm21","p":"./nm21","g":"证据","n":"04","pg":"NM2.1 · 之后做了什么","h":"路由器在此配置下唯一实际生效的杠杆是 need_memory 门","t":"部署权重下门开启率 68.75% （11 / 16），而三份随机初始化的路由器只有 37.5% （6 / 16）。判决性探针只随机化了排序通路、保留了门控头，所以「端到端零变化」 是由构造保证的，不是巧合。 结论分两层，不要混为一谈： ① 路由器记分卡上 22 / 22 的统治性和 +41.20 pp 的零重叠提升， 都是路由器工件 真实 的增益；② 但在这套运行时里，记录级顺序由打包的 text_retriever 决定， 路由器分数"},{"s":"nm21","p":"./nm21","g":"证据","n":"04","pg":"NM2.1 · 之后做了什么","h":"十一 · 仍未解决（不粉饰）","t":"短板 现状 说明 跨域未知拒答 未解决 覆盖头是 24 类闭集，只在其词表被库填充 ≥ 90% 时生效；开放词表的属性匹配实测仅 49.20% Top-1 / AUC 0.6560 （零训练），不足 答成别的属性 27.50% 同形候选间排序仍不理想；已排除先验重加权（更差）与单纯替换打分器（更差） A 段未知拒答率 56.67% 未见改善 规模验证 未做 仅 24 属性 / 300 条评测；生产需上千属性、上万改写问法 V2 库记录真"},{"s":"nm21","p":"./nm21","g":"证据","n":"04","pg":"NM2.1 · 之后做了什么","h":"十二 · 复现","t":"PowerShell · 整体电池（A / B / C / D 四段） 复制 $env:PYTHONPATH='H:\\Memory'; $env:PYTHONIOENCODING='utf-8'; cd H:\\Memory\\V2_dpskw # 整体电池（A/B/C/D 四段） pwsh -NoProfile -File .\\run_nm2_battery.ps1 -Package qwen3_5_4b_natural_memory_v"},{"s":"examples","p":"./examples","g":"证据","n":"05","pg":"实测样例","h":"","t":"五条逐字取自评测原始结果的问答对照，包含两条我们判错的样例。","d":1},{"s":"examples","p":"./examples","g":"证据","n":"05","pg":"实测样例","h":"实测样例","t":""},{"s":"ledger","p":"./ledger","g":"证据","n":"06","pg":"真实评测台账","h":"","t":"全部 108 条真实评测 episode 的逐条台账：模型逐字回复、判定结果、停止原因、选中记录数与分数，可按来源与判定筛选。","d":1},{"s":"ledger","p":"./ledger","g":"证据","n":"06","pg":"真实评测台账","h":"真实评测台账","t":"这一页不是挑出来的样例，是 全部 108 条真实评测 episode 的逐条台账 。 每条都带模型的逐字回复、判定结果、停止原因、选中记录数与分数。 数据来自 runtime_score_bands.json 与 nm2_1_final_runtime_e2e.json ， 由 tools/make_ledger.py 生成 assets/js/ledger.js ， 字段逐字复制，未做改写、润色或换算 。模型输出里的错字、冗余和编造的"},{"s":"cost","p":"./cost","g":"工程","n":"07","pg":"代价账本","h":"","t":"记忆带来的延迟、解码速度、前缀长度与显存开销，以及显存快照的口径说明。","d":1},{"s":"cost","p":"./cost","g":"工程","n":"07","pg":"代价账本","h":"代价账本","t":"VRAM · 12 GiB CARD allocated 与 reserved 均为每次请求结束后的快照， 不是 CUDA high-water mark ； reserved 还包含 PyTorch 分配器保留的缓存。因此这里不能当作\"模型峰值显存\"来引用。"},{"s":"capacity","p":"./capacity","g":"工程","n":"08","pg":"容量与存储","h":"","t":"地址空间、分页结构、有界 GPU cache 与嵌入式 weight-shard 持久化的实际数字与取舍。","d":1},{"s":"capacity","p":"./capacity","g":"工程","n":"08","pg":"容量与存储","h":"容量与存储","t":"「一百万记录容量」是 地址空间和分页结构的容量 ，不是本次已经装入了一百万条语义记忆， 也不是一百万条记录已经通过端到端测试。这一节把容量、实际用量与存储方式分开列清楚。 PAGE MAP · 32768 PAGES × 32 SLOTS 高亮部分为本次运行实际使用的页面（批次 A：23 页 / 723 条 active records；批次 B：24 页 / 738 条）。其余为地址空间余量。 PERSISTENCE"},{"s":"capacity","p":"./capacity","g":"工程","n":"08","pg":"容量与存储","h":"容量与存储","t":"TRADE-OFF"},{"s":"capacity","p":"./capacity","g":"工程","n":"08","pg":"容量与存储","h":"取舍","t":""},{"s":"limits","p":"./limits","g":"工程","n":"09","pg":"我们不宣称的内容","h":"","t":"没有足够证据支持的八条说法、五项主要局限，以及来自工程文档的原文引用。","d":1},{"s":"limits","p":"./limits","g":"工程","n":"09","pg":"我们不宣称的内容","h":"五项主要局限","t":""},{"s":"limits","p":"./limits","g":"工程","n":"09","pg":"我们不宣称的内容","h":"来自工程文档的原文","t":""},{"s":"roadmap","p":"./roadmap","g":"工程","n":"10","pg":"已解决的与下一步","h":"","t":"在 12 GiB GPU 上已经跑通的闭环，以及按对正确率最有帮助的顺序排出的下一阶段任务。","d":1},{"s":"roadmap","p":"./roadmap","g":"工程","n":"10","pg":"已解决的与下一步","h":"已解决的与下一步","t":"左侧是在 12 GiB GPU 上已经跑通的闭环；右侧是按 对正确率最有帮助的顺序 排出的下一阶段工程任务。 这里刻意不写时间表——顺序比日期更可信。"},{"s":"roadmap","p":"./roadmap","g":"工程","n":"10","pg":"已解决的与下一步","h":"已经解决的问题","t":""},{"s":"roadmap","p":"./roadmap","g":"工程","n":"10","pg":"已解决的与下一步","h":"下一阶段的工程任务","t":""},{"s":"reproduce","p":"./reproduce","g":"工程","n":"11","pg":"复现实验","h":"","t":"正式脏数据迁移测试的完整命令、协议参数与产物路径。","d":1},{"s":"reproduce","p":"./reproduce","g":"工程","n":"11","pg":"复现实验","h":"复现实验","t":"正式脏数据迁移测试的完整命令与产物路径。协议参数与批次之间的差异见下方说明—— 复现同一批次才能得到同一组数字 。 PowerShell · 工作目录 复制命令 PROTOCOL 基座模型 量化 4-bit NF4 解码 greedy 最大新生成 64 token 进程显存上限 10 GiB 记忆读取上限 2 records 地址编码 batch size 1 两个批次的差别 上面的命令复现的是批次 A（对外技术总结采用的口径，可答题 "}];
diff --git a/assets/js/site.js b/assets/js/site.js
new file mode 100644
index 0000000..a65e972
--- /dev/null
+++ b/assets/js/site.js
@@ -0,0 +1,1188 @@
+/* ==================================================================
+   Natural Memory v2 — site.js（多页版）
+   共享外壳（顶栏读数、页脚、入场动效）+ 按 body[data-page] 分派的页面渲染。
+   所有内容来自 window.NM_DATA / window.NM_EXAMPLES，保证与数据层单一来源。
+   ================================================================== */
+(function () {
+  "use strict";
+  var D = window.NM_DATA;
+  if (!D) return;
+
+  /* ---------- 工具 ---------- */
+  var $ = function (s, r) { return (r || document).querySelector(s); };
+  var $$ = function (s, r) { return Array.prototype.slice.call((r || document).querySelectorAll(s)); };
+  var el = function (tag, cls, html) {
+    var n = document.createElement(tag);
+    if (cls) n.className = cls;
+    if (html != null) n.innerHTML = html;
+    return n;
+  };
+  var esc = function (s) {
+    return String(s == null ? "" : s).replace(/[&<>"]/g, function (c) {
+      return { "&": "&amp;", "<": "&lt;", ">": "&gt;", '"': "&quot;" }[c];
+    });
+  };
+  var fmt = function (n, d) { return Number(n).toFixed(d == null ? 2 : d); };
+  var num = function (s) { var p = String(s).split("/"); return { c: Number(p[0]), n: Number(p[1]) }; };
+  var arrow = '<span class="arrow">→</span>';
+  var setText = function (sel, v) { var n = $(sel); if (n) n.textContent = v; };
+  var copyText = function (btn, text) {
+    var done = function () {
+      btn.textContent = "已复制";
+      btn.classList.add("is-done");
+      setTimeout(function () { btn.textContent = "复制"; btn.classList.remove("is-done"); }, 1900);
+    };
+    var fallback = function () {
+      var ta = document.createElement("textarea");
+      ta.value = text; ta.style.position = "fixed"; ta.style.opacity = "0";
+      document.body.appendChild(ta); ta.select();
+      try { document.execCommand("copy"); done(); } catch (e) { btn.textContent = "复制失败"; }
+      document.body.removeChild(ta);
+    };
+    if (navigator.clipboard && navigator.clipboard.writeText) {
+      navigator.clipboard.writeText(text).then(done, fallback);
+    } else { fallback(); }
+  };
+
+  /* ---------- 入场与数值动画 ----------
+     注意：这里**不把 IntersectionObserver 当唯一触发源**。
+     IO 在无头虚拟时间、被节流的 iframe、以及某些低端 WebView 里都不保证投递，
+     而「内容卡在隐藏态」是绝不能出现的故障 —— 尤其是 clip-path 擦除，
+     一次不触发就是一个永远看不见的标题。所以 IO 之外还有一条按滚动位置判定的兜底。 */
+  var pending = [];
+  var revealNow = function (node) {
+    if (!node || (node.classList && node.classList.contains("is-in"))) return;
+    node.classList.add("is-in");
+    $$("[data-fill]", node).forEach(function (f) { f.style.width = f.getAttribute("data-fill") + "%"; });
+    if (node.hasAttribute && node.hasAttribute("data-fill")) {
+      node.style.width = node.getAttribute("data-fill") + "%";
+    }
+  };
+  var io = ("IntersectionObserver" in window)
+    ? new IntersectionObserver(function (entries) {
+        entries.forEach(function (e) {
+          if (!e.isIntersecting) return;
+          revealNow(e.target);
+          io.unobserve(e.target);
+          var k = pending.indexOf(e.target);
+          if (k > -1) pending.splice(k, 1);
+        });
+      }, { rootMargin: "0px 0px -8% 0px", threshold: 0.06 })
+    : null;
+
+  /* 兜底：每帧/每次滚动再按位置判一次，进视口就放出来 */
+  var sweepPending = function () {
+    if (!pending.length) return;
+    var vh = window.innerHeight || document.documentElement.clientHeight;
+    pending = pending.filter(function (n) {
+      var r = n.getBoundingClientRect();
+      if (r.top < vh * 0.94 && r.bottom > -60) {
+        revealNow(n);
+        if (io) io.unobserve(n);
+        return false;
+      }
+      return true;
+    });
+  };
+  window.addEventListener("scroll", sweepPending, { passive: true });
+  window.addEventListener("resize", sweepPending);
+
+  var watch = function (node) {
+    if (!node) return;
+    if (io) { pending.push(node); io.observe(node); }
+    else { revealNow(node); return; }
+    sweepPending();                       /* 已经在视口里的立刻放出来 */
+  };
+  var bar = function (cls, pct, label, valueHtml) {
+    return '<div class="bar ' + cls + '">' +
+             '<span class="bar__l">' + esc(label) + "</span>" +
+             '<span class="bar__track"><span class="bar__fill" data-fill="' + pct + '"></span></span>' +
+             '<span class="bar__v">' + valueHtml + "</span>" +
+           "</div>";
+  };
+
+  /* ================= 共享外壳 ================= */
+  (function shell() {
+    var header = $("#site"), progress = $("#progress");
+    var onScroll = function () {
+      var y = window.scrollY || document.documentElement.scrollTop;
+      if (header) header.classList.toggle("is-stuck", y > 8);
+      var h = document.documentElement.scrollHeight - window.innerHeight;
+      if (progress) progress.style.width = (h > 0 ? Math.min(100, (y / h) * 100) : 0) + "%";
+    };
+    window.addEventListener("scroll", onScroll, { passive: true });
+    onScroll();
+
+    // 键盘导航：← / → 切换上一节、下一节（线性风格里的快捷键触感）
+    document.addEventListener("keydown", function (e) {
+      if (e.metaKey || e.ctrlKey || e.altKey || e.shiftKey) return;
+      var t = e.target;
+      if (t && (t.tagName === "INPUT" || t.tagName === "TEXTAREA" || t.isContentEditable)) return;
+      var sel = e.key === "ArrowLeft" ? ".pn__a--prev" : (e.key === "ArrowRight" ? ".pn__a--next" : null);
+      if (!sel) return;
+      var a = $(sel);
+      if (a && a.getAttribute("href")) { e.preventDefault(); location.href = a.getAttribute("href"); }
+    });
+
+    // 页脚：来源文件 + 免责声明
+    var ff = $("#footFiles");
+    if (ff) {
+      D.reproduce.files.forEach(function (x) {
+        ff.appendChild(el("span", "src", esc(x.v.split("\\").pop())));
+      });
+    }
+    setText("#disclaimer", D.meta.disclaimer);
+
+    // 服务端运行时读数
+    var chip = $("#serverChipText"), foot = $("#footServer");
+    fetch("api/status", { cache: "no-store" })
+      .then(function (r) { if (!r.ok) throw new Error("bad"); return r.json(); })
+      .then(function (s) {
+        if (chip) {
+          chip.textContent = "LIVE · UP " + s.uptime;
+          var c = $("#serverChip");
+          if (c) c.title = "本站服务端运行时读数 · bind " + s.bind;
+        }
+        if (foot) {
+          foot.innerHTML =
+            "<span>host " + esc(s.host) + "</span>" +
+            "<span>bind " + esc(s.bind) + "</span>" +
+            "<span>python " + esc(s.python) + "</span>" +
+            "<span>uptime " + esc(s.uptime) + "</span>" +
+            "<span>requests " + esc(s.requests) + "</span>";
+        }
+      })
+      .catch(function () {
+        if (chip) chip.textContent = "STATIC";
+        if (foot) foot.innerHTML = "<span>运行时读数不可用（/api/status 无响应）</span>";
+      });
+
+    /* ---------- 全站检索（命令面板） ----------
+       索引由 build.py 生成到 assets/js/search.js，纯客户端，不发任何网络请求。
+       快捷键：/ 或 Ctrl/Cmd+K 打开，Esc 关闭，↑↓ 选择，↵ 打开。 */
+    (function palette() {
+      var pal = $("#pal"), input = $("#palInput"), list = $("#palList"), n = $("#palN");
+      if (!pal || !input || !list) return;
+      var IDX = window.NM_SEARCH || [];
+      var HERE = document.body.getAttribute("data-page") || "";
+      var hits = [], cur = 0, open = false;
+
+      var low = function (s) { return String(s == null ? "" : s).toLowerCase(); };
+      function mark(text, q) {
+        if (!q) return esc(text);
+        var i = low(text).indexOf(q);
+        if (i < 0) return esc(text);
+        return esc(text.slice(0, i)) + "<mark>" + esc(text.slice(i, i + q.length)) + "</mark>" +
+               esc(text.slice(i + q.length));
+      }
+      function score(e, q) {
+        var h = low(e.h), t = low(e.t), p = low(e.pg), s = 0;
+        if (h === q) s += 100;
+        else if (h.indexOf(q) === 0) s += 60;
+        else if (h.indexOf(q) > -1) s += 40;
+        if (p.indexOf(q) > -1) s += 25;
+        if (t.indexOf(q) > -1) s += 14;
+        return s;
+      }
+      function query(raw) {
+        var q = low(raw).trim();
+        if (!q) return IDX.filter(function (e) { return e.d; }).map(function (e) { return { e: e, q: "" }; });
+        var out = [];
+        IDX.forEach(function (e) { var s = score(e, q); if (s > 0) out.push({ e: e, q: q, s: s }); });
+        out.sort(function (a, b) { return b.s - a.s || String(a.e.n).localeCompare(String(b.e.n)); });
+        return out.slice(0, 40);
+      }
+      function slugOf(href) { return href === "./" ? "index" : String(href).replace(/^\.\//, ""); }
+
+      function findHeading(text) {
+        var want = String(text).replace(/\s+/g, "");
+        var found = null;
+        $$("#doc h2, #doc h3").forEach(function (h) {
+          if (!found && h.textContent.replace(/\s+/g, "") === want) found = h;
+        });
+        return found;
+      }
+      function jumpTo(node) {
+        var reduce = !!(window.matchMedia && window.matchMedia("(prefers-reduced-motion: reduce)").matches);
+        var y = node.getBoundingClientRect().top + (window.scrollY || 0) - 84;
+        window.scrollTo({ top: y < 0 ? 0 : y, behavior: reduce ? "auto" : "smooth" });
+        node.classList.add("is-flash");
+        setTimeout(function () { node.classList.remove("is-flash"); }, 1700);
+      }
+
+      function render(q) {
+        hits = query(q);
+        cur = 0;
+        list.innerHTML = hits.length ? hits.map(function (h, i) {
+          var e = h.e, title = e.d ? e.pg : (e.h || e.pg);
+          var sub = e.h ? e.t : (e.d ? e.t : "");
+          return '<a class="pal__i' + (i === 0 ? " is-cur" : "") + '" role="option" aria-selected="' +
+            (i === 0 ? "true" : "false") + '" data-i="' + i + '" href="' + esc(e.p) + '"' +
+            ' data-h="' + esc(e.d ? "" : (e.h || "")) + '">' +
+            '<span class="pal__i-n mono">' + esc(e.n) + "</span>" +
+            '<span class="pal__i-b"><span class="pal__i-h">' + mark(title, h.q) + "</span>" +
+            (sub ? '<span class="pal__i-t">' + mark(sub, h.q) + "</span>" : "") + "</span>" +
+            '<span class="pal__i-g">' + esc(e.g) + "</span></a>";
+        }).join("") : '<p class="pal__none">没有匹配的内容。试试「拒答」「写入路径」「召回」「SHA256」这类词。</p>';
+        if (n) n.textContent = hits.length ? hits.length + " 条" : "";
+        list.scrollTop = 0;
+      }
+
+      function select(i) {
+        var items = $$(".pal__i", list);
+        if (!items.length) return;
+        cur = Math.max(0, Math.min(items.length - 1, i));
+        items.forEach(function (el2, k) {
+          el2.classList.toggle("is-cur", k === cur);
+          el2.setAttribute("aria-selected", k === cur ? "true" : "false");
+        });
+        var it = items[cur];
+        if (it.offsetTop < list.scrollTop) list.scrollTop = it.offsetTop - 6;
+        else if (it.offsetTop + it.offsetHeight > list.scrollTop + list.clientHeight)
+          list.scrollTop = it.offsetTop + it.offsetHeight - list.clientHeight + 6;
+      }
+
+      function activate(a) {
+        var heading = a.getAttribute("data-h") || "";
+        var href = a.getAttribute("href") || "./";
+        var target = slugOf(href);
+        // 同页结果一律就地处理，绝不重新加载
+        if (target === HERE) {
+          var node = heading ? findHeading(heading) : null;
+          close();
+          if (node) { jumpTo(node); return; }
+          window.scrollTo({ top: 0, behavior: "smooth" });
+          var hd = $("#doc .doc__hd") || $("#doc h1");
+          if (hd) {
+            hd.classList.add("is-flash");
+            setTimeout(function () { hd.classList.remove("is-flash"); }, 1700);
+          }
+          return;
+        }
+        try { sessionStorage.setItem("nm.pal", JSON.stringify({ s: target, h: heading })); }
+        catch (e) { /* 无存储时退化为普通跳转 */ }
+        // 键盘回车不会触发 <a> 的默认激活，所以这里显式跳转
+        location.href = href;
+      }
+
+      function show() {
+        open = true;
+        pal.hidden = false;
+        document.documentElement.classList.add("pal-open");
+        input.value = "";
+        render("");
+        input.focus();
+      }
+      function close() {
+        open = false;
+        pal.hidden = true;
+        document.documentElement.classList.remove("pal-open");
+      }
+
+      var btn = $("#palBtn"), mask = $("#palMask");
+      if (btn) btn.addEventListener("click", show);
+      if (mask) mask.addEventListener("click", close);
+      input.addEventListener("input", function () { render(input.value); });
+      list.addEventListener("mousemove", function (e) {
+        var a = e.target && e.target.closest ? e.target.closest(".pal__i") : null;
+        if (a) select(Number(a.getAttribute("data-i")));
+      });
+      list.addEventListener("click", function (e) {
+        var a = e.target && e.target.closest ? e.target.closest(".pal__i") : null;
+        if (!a) return;
+        e.preventDefault();
+        activate(a);
+      });
+      input.addEventListener("keydown", function (e) {
+        if (e.key === "ArrowDown") { e.preventDefault(); select(cur + 1); }
+        else if (e.key === "ArrowUp") { e.preventDefault(); select(cur - 1); }
+        else if (e.key === "Enter") {
+          var a = $$(".pal__i", list)[cur];
+          if (a) { e.preventDefault(); activate(a); }
+        }
+      });
+      document.addEventListener("keydown", function (e) {
+        var t = e.target;
+        var typing = !!(t && (t.tagName === "INPUT" || t.tagName === "TEXTAREA" || t.isContentEditable));
+        if (e.key === "Escape" && open) { close(); if (t === input) input.blur(); return; }
+        if (open) return;
+        if ((e.ctrlKey || e.metaKey) && (e.key === "k" || e.key === "K")) { e.preventDefault(); show(); return; }
+        if (e.key === "/" && !typing && !e.ctrlKey && !e.metaKey && !e.altKey) { e.preventDefault(); show(); }
+      });
+
+      /* 从检索跨页跳进来时，落到对应小节并闪一下 */
+      try {
+        var saved = JSON.parse(sessionStorage.getItem("nm.pal") || "null");
+        sessionStorage.removeItem("nm.pal");
+        if (saved && saved.h && saved.s === HERE) {
+          var node2 = findHeading(saved.h);
+          if (node2) setTimeout(function () { jumpTo(node2); }, 60);
+        }
+      } catch (e) { /* 忽略 */ }
+    })();
+  })();
+
+  /* ================= 各页面渲染 ================= */
+  var PAGES = {};
+
+  /* ================= 重启实验装置 =================
+     数据全部来自 window.NM_RESTART（逐字取自工程原始 JSON）。
+     装置只做一件事：把「写入 → 重启 → 召回 → 作答」四个节拍的真实字段
+     按顺序放出来。修复前 / 修复后 两个版本可以随时对照。
+     ================================================= */
+  function restartInstrument() {
+    var R = window.NM_RESTART, host = $("#rst");
+    if (!R || !host) return;
+
+    var beatsBox = $("#rstBeats"), playBtn = $("#rstPlay"), out = $("#rstOut");
+    var reduce = !!(window.matchMedia && window.matchMedia("(prefers-reduced-motion: reduce)").matches);
+    var vi = 0, timer = null, items = [];
+
+    /* 默认停在哪一版：由数据决定，不靠 HTML 里手写的 is-on（两者不一致过一次） */
+    R.variants.forEach(function (v, k) { if (v.key === "after") vi = k; });
+
+    /* --- 四个节拍的骨架 --- */
+    R.beats.forEach(function (b, i) {
+      var li = el("li", "rst__b");
+      li.dataset.i = i;
+      li.innerHTML =
+        '<span class="rst__i">' + esc(b.i) + "</span>" +
+        "<div>" +
+          '<p class="rst__bt">' + esc(b.t) + "</p>" +
+          '<p class="rst__bd">' + esc(b.s) + "</p>" +
+          '<div class="rst__data" id="rstData' + i + '"></div>' +
+        "</div>";
+      li.addEventListener("click", function () { stop(); show(i); });
+      beatsBox.appendChild(li);
+      items.push(li);
+    });
+
+    /* --- 每个节拍要露出的真实字段 --- */
+    function beatData(v, i) {
+      var L = R.limits, after = v.key === "after";
+      if (i === 0) return [
+        ["automatic_write", "true"],
+        ["write_changed", String(v.writeChanged) + (v.writeChanged ? "　→ 记录已落库" : "　→ 记录没有落库")],
+        ["records", "0 → " + v.store.records],
+        ["coarse_index_buckets", "0 → " + v.store.coarse_index_buckets]
+      ];
+      if (i === 1) return [
+        ["history_passed_to_restart", "false　→ 重启不携带任何对话历史"],
+        ["resident_records", v.store.resident_records + " 条留在进程内存"],
+        ["gpu_cache records / tokens", v.store.gpu_cache_records + " / " + v.store.gpu_cache_tokens],
+        ["gpu_cache_bytes", v.store.gpu_cache_bytes + " B"],
+        ["容量上限", L.capacityRecords.toLocaleString("en-US") + " 条 · " + L.maxPages.toLocaleString("en-US") + " 页 × " + L.pageCapacity + " 条"]
+      ];
+      if (i === 2) {
+        if (!after) return [
+          ["need_memory", "false"],
+          ["stop_reason", v.stopReason],
+          ["confidence", fmt(v.confidence, 4)],
+          ["page_ids / record_ids", "（空）"]
+        ];
+        return [
+          ["need_memory", "true"],
+          ["page_ids", v.pageIds.join(", ") + "　score " + fmt(v.pageScores[0], 4)],
+          ["record_ids", v.recordIds.join(", ") + "　score " + fmt(v.recordScores[0], 4)],
+          ["hop_count", String(v.hopCount)],
+          ["confidence", fmt(v.confidence, 4)],
+          ["stop_reason", v.stopReason]
+        ];
+      }
+      return [
+        ["prefix_length", v.prefixLength + " tok　（KV 预算 " + L.kvBudgetTokens.toLocaleString("en-US") + " tok）"],
+        ["prefix_used", String(v.prefixUsed)],
+        ["response", v.response],
+        ["router_recalled_after_restart", String(v.recalled)],
+        ["generated_contains_expected", String(v.correct)]
+      ];
+    }
+
+    function variant() { return R.variants[vi]; }
+
+    function fillData() {
+      var v = variant();
+      items.forEach(function (li, i) {
+        var d = $("#rstData" + i, li);
+        if (!d) return;
+        d.innerHTML = beatData(v, i).map(function (r) {
+          return '<span class="rst__d"><i>' + esc(r[0]) + "</i><span>" + esc(r[1]) + "</span></span>";
+        }).join("");
+      });
+      setText("#rstFile", (D.meta.repo || "") + "\\dynamic_memory_lab\\" + v.file);
+    }
+
+    function applyGauges(i) {
+      var v = variant(), L = R.limits;
+      var restarted = i >= 1, answered = i >= 3;
+
+      var rec = i >= 0 ? v.store.records : 0;
+      setText("#rstRec", String(rec));
+      $("#rstRecBar").style.width = (rec > 0 ? 100 : 0) + "%";
+
+      setText("#rstHist", restarted ? "false" : "true（本轮对话）");
+      $("#rstHistBar").style.width = (restarted ? 0 : 100) + "%";
+
+      var pf = answered ? v.prefixLength : 0;
+      $("#rstPf").innerHTML = pf + "<small> tok</small>";
+      var pct = pf ? (pf / L.kvBudgetTokens) * 100 : 0;
+      $("#rstPfBar").style.width = pf ? Math.max(0.8, pct) + "%" : "0%";
+      setText("#rstPfHint", pf
+        ? "占 KV 预算 " + pct.toFixed(2) + "% —— 记忆走的是前缀，不是把历史塞进上下文"
+        : "尚未注入证据前缀");
+
+      out.classList.toggle("is-idle", !answered);
+      var vd = $("#rstVerdict");
+      vd.className = "rst__verdict mono " + (answered ? (v.correct ? "is-ok" : "is-bad") : "");
+      vd.textContent = answered ? (v.correct ? "✓ 命中 " + R.expected : "✗ 未命中 " + R.expected) : "";
+      setText("#rstResp", answered ? v.response : "…");
+
+      var kv = $("#rstKv");
+      kv.innerHTML = answered ? [
+        ["stop_reason", v.stopReason, false],
+        ["prefix_used", String(v.prefixUsed), v.prefixUsed],
+        ["confidence", fmt(v.confidence, 4), v.confidence >= 0.7],
+        ["recalled_after_restart", String(v.recalled), v.recalled],
+        ["contains_expected", String(v.correct), v.correct]
+      ].map(function (r) {
+        return '<span class="' + (r[2] ? "is-hot" : "") + '">' + esc(r[0]) + " <b>" + esc(r[1]) + "</b></span>";
+      }).join("") : "";
+
+      host.classList.toggle("is-payoff", answered && v.correct);
+    }
+
+    function show(i) {
+      items.forEach(function (li, j) {
+        li.classList.toggle("is-on", j === i);
+        li.classList.toggle("is-past", j < i);
+        li.setAttribute("aria-current", j === i ? "step" : "false");
+      });
+      applyGauges(i);
+    }
+
+    function stop() {
+      if (timer) { clearTimeout(timer); timer = null; }
+      playBtn.classList.remove("is-playing");
+    }
+
+    function play() {
+      stop();
+      show(-1);
+      if (reduce) { show(R.beats.length - 1); return; }
+      playBtn.classList.add("is-playing");
+      var i = 0;
+      var step = function () {
+        show(i);
+        i++;
+        if (i < R.beats.length) timer = setTimeout(step, 1050);
+        else { timer = null; playBtn.classList.remove("is-playing"); }
+      };
+      timer = setTimeout(step, 260);
+    }
+
+    playBtn.addEventListener("click", play);
+
+    $$(".seg__b", host).forEach(function (b, k) {
+      b.classList.toggle("is-on", k === vi);
+      b.addEventListener("click", function () {
+        vi = k;
+        $$(".seg__b", host).forEach(function (x) { x.classList.toggle("is-on", x === b); });
+        fillData();
+        play();
+      });
+    });
+
+    fillData();
+    show(-1);
+
+    // 进入视口后自动放一次。
+    // 用滚动位置判定而不是 IntersectionObserver 的可见比例：装置比视口高时
+    // 比例阈值可能永远达不到，这是很常见的坑。触发一次后即摘掉监听。
+    var played = false;
+    function autoPlay() {
+      if (played) return;
+      var r = host.getBoundingClientRect();
+      var vh = window.innerHeight || document.documentElement.clientHeight;
+      if (r.top < vh * 0.72 && r.bottom > vh * 0.08) {
+        played = true;
+        window.removeEventListener("scroll", autoPlay);
+        window.removeEventListener("resize", autoPlay);
+        play();
+      }
+    }
+    window.addEventListener("scroll", autoPlay, { passive: true });
+    window.addEventListener("resize", autoPlay);
+    autoPlay();
+  }
+
+  /* ---- 00 总览 ---- */
+  PAGES.index = function () {
+    setText("#heroLede", D.positioning.body);
+    setText("#heroSrc", D.meta.repo + "\\dynamic_memory_lab");
+    setText("#heroDisclaimer", D.meta.disclaimer);
+
+    var H = {};
+    D.dirty.headline.forEach(function (h) { H[h.metric] = h; });
+    var ans = H["可回答正确率"], rec = H["目标记忆召回率"];
+    var A = D.dirty.batches[0], B = D.dirty.batches[1];
+    var chain = function (h) {
+      return fmt(h.base) + "%" + arrow + '<span class="mid">' + fmt(h.a) + "%</span>" + arrow +
+             '<span class="to">' + fmt(h.b) + "%</span>";
+    };
+    var items = [
+      { k: "可回答正确率 · 基线 → A → B", v: chain(ans),
+        d: "同一 264 题题集的两个独立批次。基线 " + ans.baseRaw + "，批次 A " + ans.aRaw + "，批次 B " + ans.bRaw + "；两批次配置不同，不可合并。" },
+      { k: "目标记忆召回率 · 基线 → A → B", v: chain(rec),
+        d: "基线没有记忆机制，召回恒为 0。批次 B 把该查的记忆查回来的比例达 " + rec.bRaw + "。" },
+      { k: "读取路径额外耗时 A → B", v: fmt(A.reader) + arrow + '<span class="to">' + fmt(B.reader) + "</span> ms",
+        d: "记忆读取相对无记忆基线新增的耗时；批次 A " + fmt(A.reader) + " ms，批次 B 降到 " + fmt(B.reader) + " ms。" }
+    ];
+    var box = $("#heroKpis");
+    if (box) {
+      items.forEach(function (it) {
+        box.appendChild(el("div", "kpi",
+          '<span class="kpi__k">' + esc(it.k) + "</span>" +
+          '<span class="kpi__v kpi__v--long">' + it.v + "</span>" +
+          '<span class="kpi__d">' + esc(it.d) + "</span>"));
+      });
+      watch(box);
+    }
+    // 发布页：结果条、读取路径图绘制、三种抵达编排、重启装置
+    watch($("#releaseResult"));
+    watch($(".teaser"));
+    $$(".arr-wipe, .arr-num, .arr-cards").forEach(watch);
+    restartInstrument();
+
+    var cite = $("#citeCopy");
+    if (cite) {
+      var text = ($("#citeBlock") && $("#citeBlock").textContent) || "";
+      cite.addEventListener("click", function () {
+        var done = function () {
+          cite.textContent = "已复制"; cite.classList.add("is-done");
+          setTimeout(function () { cite.textContent = "复制"; cite.classList.remove("is-done"); }, 1900);
+        };
+        var fallback = function () {
+          var ta = document.createElement("textarea");
+          ta.value = text; ta.style.position = "fixed"; ta.style.opacity = "0";
+          document.body.appendChild(ta); ta.select();
+          try { document.execCommand("copy"); done(); } catch (e) { cite.textContent = "复制失败"; }
+          document.body.removeChild(ta);
+        };
+        if (navigator.clipboard && navigator.clipboard.writeText) navigator.clipboard.writeText(text).then(done, fallback);
+        else fallback();
+      });
+    }
+  };
+
+  /* ---- 02 机制 ---- */
+  PAGES.mechanism = function () {
+    // 读取路径步进器
+    (function flow() {
+      var steps = D.readPath, box = $("#steps");
+      if (!box) return;
+      steps.forEach(function (s, i) {
+        var b = el("button", "step",
+          '<span class="step__i">' + String(i + 1).padStart(2, "0") + "</span>" +
+          '<span class="step__l">' + esc(s.label) + "</span>");
+        b.type = "button";
+        b.dataset.i = i;
+        b.setAttribute("aria-selected", i === 0 ? "true" : "false");
+        b.addEventListener("click", function () { show(i); });
+        b.addEventListener("mouseenter", function () { show(i); });
+        box.appendChild(b);
+      });
+      function show(i) {
+        $$(".step", box).forEach(function (b) {
+          var j = Number(b.dataset.i);
+          b.classList.toggle("is-on", j === i);
+          b.classList.toggle("is-past", j < i);
+          b.setAttribute("aria-selected", j === i ? "true" : "false");
+        });
+        setText("#flowIdx", "STAGE " + String(i + 1).padStart(2, "0") + " / " + String(steps.length).padStart(2, "0"));
+        setText("#flowTitle", steps[i].label);
+        setText("#flowBody", steps[i].detail);
+        setText("#flowIo", steps[i].io || "");
+      }
+      show(0);
+      watch(box);
+    })();
+
+    // 记录字段
+    var rf = $("#recFields");
+    if (rf) {
+      D.recordFields.forEach(function (f) {
+        rf.appendChild(el("div", "rec__f",
+          '<span class="rec__k">' + esc(f.f) + "</span>" +
+          '<span class="rec__d">' + esc(f.d) + "</span>"));
+      });
+      watch(rf);
+    }
+
+    // 真实记录示例（取自 examples.js，逐字）
+    var rr = $("#realRecord");
+    var E = window.NM_EXAMPLES || [];
+    if (rr && E.length && E[0].nm.records && E[0].nm.records.length) {
+      var r = E[0].nm.records[0];
+      var rows = [
+        ["record_id", r.record_id], ["entity", r.entity], ["attribute", r.attribute],
+        ["value", r.value], ["status", r.status], ["version", r.version],
+        ["source", r.source], ["text_preview", r.text_preview]
+      ].filter(function (x) { return x[1] !== undefined && x[1] !== null && x[1] !== ""; });
+      rr.innerHTML = '<p class="eyebrow" style="margin-bottom:16px">一条真实记录 · 逐字取自评测结果</p>' +
+        '<div class="recjson">' + rows.map(function (x) {
+          return '<div class="recjson__r"><span class="recjson__k">' + esc(x[0]) + '</span>' +
+                 '<span class="recjson__v">' + esc(x[1]) + "</span></div>";
+        }).join("") + "</div>" +
+        '<p class="tiny" style="margin-top:16px">这条记录在评测中命中了问题 <code>user-004</code>，' +
+        '内容是用户给当时模型定的名字。注意「Natural Memory v1」是写入时的项目名，记录按原样保留、未做改写。</p>';
+    } else if (rr) {
+      rr.textContent = "真实记录示例不可用（examples.js 未加载）。";
+    }
+
+    // 状态机
+    var sl = $("#stateList");
+    if (sl) {
+      D.states.forEach(function (s) {
+        sl.appendChild(el("div", "state state--" + s.tone,
+          '<span class="state__s">' + esc(s.s) + "</span>" +
+          '<span class="state__d">' + esc(s.d) + "</span>"));
+      });
+      watch(sl);
+    }
+  };
+
+  /* ---- 03 测量结果 ---- */
+  PAGES.results = function () {
+    var tabs = $("#resultTabs"), panels = $("#resultPanels");
+    if (!tabs || !panels) return;
+    var DT = D.dirty;
+
+    var defs = [
+      { id: "dirty",  label: "批次 A / B 对照" },
+      { id: "stage5", label: "Stage 5 结构化基准" },
+      { id: "router", label: "记忆路由器工程线" }
+    ];
+    var want = (new URLSearchParams(location.search).get("tab") || "").toLowerCase();
+    var startId = defs.some(function (d) { return d.id === want; }) ? want : defs[0].id;
+
+    var activate = function (id, push) {
+      $$(".tab", tabs).forEach(function (x) {
+        var on = x.dataset.id === id;
+        x.classList.toggle("is-on", on);
+        x.setAttribute("aria-selected", on ? "true" : "false");
+      });
+      $$(".panel", panels).forEach(function (p) {
+        var on = p.dataset.id === id;
+        p.classList.toggle("is-on", on);
+        p.setAttribute("aria-hidden", on ? "false" : "true");
+        if (on) $$("[data-fill]", p).forEach(function (f) { f.style.width = f.getAttribute("data-fill") + "%"; });
+      });
+      if (push) {
+        try {
+          var u = new URL(location.href);
+          u.searchParams.set("tab", id);
+          history.replaceState(null, "", u.pathname + u.search + u.hash);
+        } catch (e) { /* 仅影响地址栏 */ }
+      }
+    };
+
+    defs.forEach(function (d) {
+      var t = el("button", "tab" + (d.id === startId ? " is-on" : ""), esc(d.label));
+      t.type = "button"; t.setAttribute("role", "tab"); t.dataset.id = d.id;
+      t.setAttribute("aria-selected", d.id === startId ? "true" : "false");
+      t.addEventListener("click", function () { activate(d.id, true); });
+      tabs.appendChild(t);
+    });
+
+    /* --- 面板 1 --- */
+    var p1 = el("div", "panel"); p1.dataset.id = "dirty";
+    var h = '<p class="small" style="max-width:88ch;margin:0 0 12px">' +
+      "<b style='color:var(--ink)'>" + esc(DT.title) + "</b> · " + esc(DT.subtitle) + "</p>" +
+      '<p class="small" style="max-width:88ch;margin:0 0 12px;color:var(--ink-3)">' + esc(DT.protocol) + "</p>" +
+      '<p class="small" style="max-width:88ch;margin:0 0 30px;padding-left:14px;border-left:1px solid var(--acc-line)">' +
+      '<span class="src">出处 ' + esc(DT.src) + "</span><br>" + esc(DT.batchNote) + "</p>";
+
+    h += '<div class="legend" style="margin-bottom:20px">' +
+      '<span><i class="l-base"></i>原版 Qwen3.5-4B</span>' +
+      '<span><i class="l-a"></i>批次 A</span>' +
+      '<span><i class="l-nm2"></i>批次 B</span></div>';
+
+    h += '<div class="grid g-2-1"><div class="bars">';
+    DT.headline.forEach(function (m) {
+      h += '<div class="barset">' +
+        '<div class="barset__top"><span class="barset__t">' + esc(m.metric) + "</span>" +
+        '<span class="barset__n">批次 A ' + fmt(m.a) + "% → 批次 B " + fmt(m.b) + "%</span></div>" +
+        bar("bar--base", m.base, "原版 Qwen", fmt(m.base) + "%<small>" + esc(m.baseRaw) + "</small>") +
+        bar("bar--a", m.a, "批次 A", fmt(m.a) + "%<small>" + esc(m.aRaw) + "</small>") +
+        bar("bar--nm2", m.b, "批次 B", fmt(m.b) + "%<small>" + esc(m.bRaw) + "</small>") +
+        "</div>";
+    });
+    h += "</div><div>";
+    h += '<div class="kv">' + DT.corpus.map(function (c) {
+      return '<div class="kv__r"><span class="kv__k">' + esc(c.k) + '</span><span class="kv__v">' + esc(c.v) + "</span></div>";
+    }).join("") + "</div></div></div>";
+
+    h += '<div style="margin-top:clamp(40px,5vw,64px)"><p class="eyebrow" style="margin-bottom:18px">两个批次的运行明细</p>' +
+      '<div class="tbl-wrap"><table class="dtable"><thead><tr><th>指标</th>' +
+      DT.batches.map(function (b) {
+        return "<th>" + esc(b.label) + '<br><span class="src" style="text-transform:none">' + esc(b.date) + " · " + esc(b.tag) + "</span></th>";
+      }).join("") + "</tr></thead><tbody>";
+    [
+      { k: "读取路径额外耗时", v: function (b) { return b.reader + " ms"; } },
+      { k: "平均输入前缀 token", v: function (b) { return fmt(b.promptTokens); } },
+      { k: "前缀命中率 / 平均前缀 token", v: function (b) { return fmt(b.prefixRate) + "% / " + fmt(b.prefixTokens); } },
+      { k: "平均总延迟（基线 → 记忆）", v: function (b) { return b.latencyBase + " → " + b.latencyNm + " ms"; } },
+      { k: "平均解码速度（基线 → 记忆）", v: function (b) { return b.decodeBase + " → " + b.decodeNm + " tok/s"; } },
+      { k: "NM 显存快照峰值 allocated / reserved", v: function (b) { return fmt(b.allocNm, 3) + " / " + fmt(b.resvNm, 3) + " GiB"; } },
+      { k: "active records / pages", v: function (b) { return b.records + " / " + b.pages; } },
+      { k: "GPU cache token", v: function (b) { return b.cacheTokens.toLocaleString("en-US"); } }
+    ].forEach(function (r) {
+      h += "<tr><td>" + esc(r.k) + "</td>" + DT.batches.map(function (b) {
+        return '<td class="n">' + esc(r.v(b)) + "</td>";
+      }).join("") + "</tr>";
+    });
+    h += "</tbody></table></div></div>";
+
+    h += '<div style="margin-top:clamp(40px,5vw,64px)"><p class="eyebrow" style="margin-bottom:20px">按数据域拆分（可回答正确率）</p><div class="grid g2">';
+    DT.domains.forEach(function (d) {
+      h += '<div class="barset"><div class="barset__top"><span class="barset__t">' + esc(d.domain) +
+        '</span><span class="barset__n">' + d.n + " 题</span></div>" +
+        bar("bar--base", d.base, "原版 Qwen", fmt(d.base) + "%<small>" + esc(d.baseRaw) + "</small>") +
+        bar("bar--a", d.a, "批次 A", fmt(d.a) + "%<small>" + esc(d.aRaw) + "</small>") +
+        bar("bar--nm2", d.b, "批次 B", fmt(d.b) + "%<small>" + esc(d.bRaw) + "</small>") + "</div>";
+    });
+    h += "</div></div>";
+
+    h += '<div style="margin-top:clamp(40px,5vw,64px)"><p class="eyebrow" style="margin-bottom:18px">按类别拆分（正确 / 题量）</p>' +
+      '<div class="tbl-wrap"><table class="dtable"><thead><tr><th>类别</th><th>题量</th><th>原版 Qwen</th><th>批次 A</th><th>批次 B</th><th>B 相对 A</th></tr></thead><tbody>';
+    DT.categories.forEach(function (c) {
+      var na = num(c.a), nb = num(c.b), diff = nb.c - na.c;
+      h += "<tr><td>" + esc(c.label) + '<br><span class="src" style="text-transform:none">' + esc(c.k) + "</span></td>" +
+        '<td class="n">' + c.n + '</td><td class="n">' + esc(c.base) + '</td><td class="n">' + esc(c.a) + "</td>" +
+        '<td class="n ' + (diff >= 0 ? "acc" : "") + '">' + esc(c.b) + "</td>" +
+        '<td class="n ' + (diff > 0 ? "acc" : (diff < 0 ? "bad" : "")) + '">' + (diff > 0 ? "+" : "") + diff + " 题</td></tr>";
+    });
+    h += "</tbody></table></div><p class=\"small\" style=\"margin-top:16px;max-width:88ch\">" + esc(DT.categoryNote) + "</p></div>";
+
+    h += '<div style="margin-top:clamp(40px,5vw,64px)"><p class="eyebrow" style="margin-bottom:20px">路由与生成的差距</p>' +
+      '<div class="gap">' +
+      '<div class="gap__c gap__c--recall"><span class="gap__k">批次 A · 目标记忆召回</span><span class="gap__v">' + fmt(DT.gap.recallA) + '%</span><span class="gap__n">' + esc(DT.gap.recallARaw) + "</span></div>" +
+      '<div class="gap__c gap__c--recall"><span class="gap__k">批次 B · 目标记忆召回</span><span class="gap__v">' + fmt(DT.gap.recallB) + '%</span><span class="gap__n">' + esc(DT.gap.recallBRaw) + "</span></div>" +
+      '<div class="gap__c gap__c--answer"><span class="gap__k">批次 A · 最终回答正确</span><span class="gap__v">' + fmt(DT.gap.answerA) + '%</span><span class="gap__n">' + esc(DT.gap.answerARaw) + "</span></div>" +
+      '<div class="gap__c gap__c--answer"><span class="gap__k">批次 B · 最终回答正确</span><span class="gap__v">' + fmt(DT.gap.answerB) + '%</span><span class="gap__n">' + esc(DT.gap.answerBRaw) + "</span></div>" +
+      '</div><p class="small" style="margin-top:18px;max-width:88ch">' + esc(DT.gap.note) + "</p></div>";
+    p1.innerHTML = h;
+
+    /* --- 面板 2：Stage 5 --- */
+    var p2 = el("div", "panel"); p2.dataset.id = "stage5";
+    var h2 = '<p class="small" style="max-width:88ch;margin:0 0 30px"><b style="color:var(--ink)">' +
+      esc(D.stage5.title) + "</b> · " + esc(D.stage5.subtitle) +
+      '<br><span class="src">出处 ' + esc(D.stage5.src) + "</span></p>" +
+      '<div class="legend" style="margin-bottom:20px">' +
+      '<span><i class="l-base"></i>原版 Qwen3.5-4B</span><span><i class="l-rag"></i>强 RAG 基线</span><span><i class="l-nm2"></i>Natural Memory v2</span></div>' +
+      '<div class="grid g2">';
+    D.stage5.sets.forEach(function (set) {
+      h2 += '<div><p class="eyebrow" style="margin-bottom:20px">' + esc(set.name) + " · " + set.n + " 题</p><div class=\"bars\">";
+      set.rows.forEach(function (r) {
+        var cls = /Natural Memory/.test(r.sys) ? "bar--nm2" : (/RAG/.test(r.sys) ? "bar--rag" : "bar--base");
+        h2 += '<div class="barset"><div class="barset__top"><span class="barset__t">' + esc(r.sys) +
+          '</span><span class="barset__n">' + r.lat + " ms · " + r.tok + " tok/s</span></div>" +
+          bar(cls, r.acc, "正确率", fmt(r.acc) + "%<small>" + esc(r.raw) + "</small>") + "</div>";
+      });
+      h2 += "</div></div>";
+    });
+    h2 += "</div>";
+    h2 += '<div class="tbl-wrap" style="margin-top:clamp(28px,3.4vw,44px)"><table class="dtable"><thead><tr>' +
+      "<th>题集</th><th>系统</th><th>正确率</th><th>原始</th><th>平均延迟</th><th>解码速度</th><th>未知拒答</th></tr></thead><tbody>";
+    D.stage5.sets.forEach(function (set) {
+      set.rows.forEach(function (r, i) {
+        h2 += "<tr>" + (i === 0 ? '<td rowspan="' + set.rows.length + '">' + esc(set.name) + " · " + set.n + "</td>" : "") +
+          "<td>" + esc(r.sys) + '</td><td class="n' + (/Natural Memory/.test(r.sys) ? " acc" : "") + '">' + fmt(r.acc) + "%</td>" +
+          '<td class="n">' + esc(r.raw) + '</td><td class="n">' + r.lat + ' ms</td><td class="n">' + r.tok + " tok/s</td>" +
+          '<td class="n">' + (r.abstain ? esc(r.abstain) : "—") + "</td></tr>";
+      });
+    });
+    h2 += "</tbody></table></div><p class=\"small\" style=\"margin-top:18px;max-width:88ch\">" + esc(D.stage5.note) + "</p>";
+    p2.innerHTML = h2;
+
+    /* --- 面板 3：路由器工程线 --- */
+    var p3 = el("div", "panel"); p3.dataset.id = "router";
+    var h3 = '<p class="small" style="max-width:88ch;margin:0 0 26px"><b style="color:var(--ink)">' +
+      esc(D.router.title) + "</b> · " + esc(D.router.subtitle) +
+      '<br><span class="src">出处 ' + esc(D.router.src) + "</span></p>" +
+      '<div class="grid g-2-1"><div class="tbl-wrap"><table class="dtable"><thead><tr>' +
+      "<th>指标</th><th>原 512 维 / 基线</th><th>128 维路由器</th><th>备注</th></tr></thead><tbody>" +
+      D.router.metrics.map(function (m) {
+        return "<tr><td>" + esc(m.k) + '</td><td class="n">' + esc(m.base) + '</td><td class="n acc">' +
+          esc(m.nm2) + '</td><td class="small" style="color:var(--ink-4)">' + esc(m.note || "—") + "</td></tr>";
+      }).join("") + "</tbody></table></div>" +
+      '<div class="kv">' + D.router.spec.map(function (s) {
+        return '<div class="kv__r"><span class="kv__k">' + esc(s.k) + '</span><span class="kv__v">' + esc(s.v) + "</span></div>";
+      }).join("") + "</div></div>" +
+      '<div class="card card--warn" style="margin-top:clamp(28px,3.4vw,44px)">' +
+      '<p class="eyebrow" style="margin-bottom:18px;color:var(--warn)">这张表必须连这些一起读</p><div class="lims">' +
+      D.router.caveats.map(function (c, i) {
+        return '<div class="lim"><span class="lim__i">' + String(i + 1).padStart(2, "0") +
+          '</span><p class="lim__d">' + esc(c) + "</p></div>";
+      }).join("") + "</div></div>";
+    p3.innerHTML = h3;
+
+    panels.appendChild(p1); panels.appendChild(p2); panels.appendChild(p3);
+    [p1, p2, p3].forEach(function (p) { p.setAttribute("role", "tabpanel"); p.setAttribute("aria-hidden", "true"); });
+    watch(p1);
+    activate(startId, false);
+  };
+
+  /* ---- 04 实测样例 ---- */
+  PAGES.examples = function () {
+    var box = $("#exampleList");
+    if (!box) return;
+    var E = window.NM_EXAMPLES || [];
+    setText("#exampleIntro", D.examples.subtitle);
+    setText("#exampleNote", D.examples.note);
+    if (!E.length) { box.appendChild(el("p", "small", "样例数据未加载。")); return; }
+
+    var DOMAIN = { user_dialogue: "用户对话事实", real_repository: "真实源码/文档" };
+    var CAT = {
+      symbol_navigation: "符号定位", unknown_refusal: "未知拒答", paraphrase: "自然改写",
+      constraint: "约束类问题", cross_session: "跨会话", temporal_conflict: "时间冲突"
+    };
+    var TOKMAX = 64;
+    var tok = function (t) {
+      return t >= TOKMAX ? '<span style="color:var(--warn)">' + t + " token（达上限截断）</span>" : t + " token";
+    };
+    var verdict = function (ok) {
+      return '<span class="v v--' + (ok ? "ok" : "no") + '">' + (ok ? "命中" : "未命中") + "</span>";
+    };
+    var col = function (title, cls, r, meta, extra) {
+      return '<div class="ex__col ex__col--' + cls + '">' +
+        '<p class="ex__lab">' + esc(title) + "</p>" +
+        '<p class="ex__ans">' + esc(r.response || "（空）") + "</p>" +
+        '<p class="ex__meta">' + meta + "<br>" + tok(r.tokens || 0) + "</p>" + (extra || "") + "</div>";
+    };
+
+    E.forEach(function (e, i) {
+      var identical = (e.nm.response || "") === (e.base.response || "");
+      var ev = "";
+      if (e.nm.records && e.nm.records.length) {
+        ev = '<div class="ex__ev"><p class="ex__evt">命中的记忆记录</p>' +
+          e.nm.records.map(function (r) {
+            return '<div class="ex__evr">' +
+              '<span class="ex__evk">' + esc(r.attribute || r.entity || r.record_id) + "</span>" +
+              '<span class="ex__evv">' + esc(r.text_preview || r.value || "") + "</span>" +
+              '<span class="ex__evs">' + esc(r.record_id) + " · " + esc(r.source || "") +
+                (r.status ? " · " + esc(r.status) : "") + "</span></div>";
+          }).join("") + "</div>";
+      } else if (!e.answerable) {
+        ev = '<div class="ex__ev"><p class="ex__evt">命中的记忆记录</p>' +
+          '<div class="ex__evr"><span class="ex__evv">无 —— 该题目标本身不在库里，考察的是模型会不会硬答。</span></div></div>';
+      }
+      box.appendChild(el("article", "ex reveal",
+        '<div class="ex__hd">' +
+          '<span class="ex__no">' + String(i + 1).padStart(2, "0") + "</span>" +
+          '<span class="chip">' + esc(DOMAIN[e.domain] || e.domain) + " · " + esc(CAT[e.category] || e.category) + "</span>" +
+          (e.answerable ? "" : '<span class="chip">未知题</span>') +
+          (identical ? '<span class="chip">两系统回答逐字相同</span>' : "") +
+          '<span class="src" style="margin-left:auto">id=' + esc(e.id) + "</span></div>" +
+        '<p class="ex__q">' + esc(e.query) + "</p>" +
+        '<p class="ex__exp"><span>期望锚点</span>' + (e.expected
+          ? esc(e.expected) + (e.expected_anchors && e.expected_anchors.length > 1
+              ? "　·　其余：" + esc(e.expected_anchors.slice(1).join("、")) : "")
+          : "无（未知题，考察拒答）") + "</p>" +
+        '<div class="ex__grid">' +
+          col("原版 Qwen3.5-4B", "base", e.base, "判分 " + verdict(e.base.correct)) +
+          col("Natural Memory v2", "nm", e.nm,
+              "判分 " + verdict(e.nm.correct) + (e.answerable ? "　·　目标召回 " + (e.nm.recall ? "命中" : "未命中") : ""), ev) +
+        "</div>"));
+    });
+    $$(".ex", box).forEach(watch);
+  };
+
+  /* ---- 05 代价 ---- */
+  PAGES.cost = function () {
+    setText("#costIntro", D.cost.subtitle);
+    setText("#costQuote", D.cost.quote);
+    var box = $("#ledger");
+    if (box) {
+      box.appendChild(el("div", "ledger__h", "<span>指标</span><span>原版 Qwen</span><span>NM v2</span><span>变化</span>"));
+      D.cost.rows.forEach(function (r) {
+        box.appendChild(el("div", "ledger__r",
+          '<span class="ledger__k">' + esc(r.k) + "</span>" +
+          '<span class="ledger__b">' + esc(r.base) + "</span>" +
+          '<span class="ledger__n">' + esc(r.nm2) + "</span>" +
+          '<span class="ledger__d t-' + r.tone + '">' + esc(r.delta) + "</span>"));
+      });
+      watch(box);
+    }
+    var v = D.cost.vram, vb = $("#vram");
+    if (vb) {
+      [
+        { k: "allocated · 无记忆基线", val: v.allocBase, cls: "base" },
+        { k: "allocated · NM v2", val: v.allocNm2, cls: "nm2" },
+        { k: "reserved · 无记忆基线", val: v.resvBase, cls: "base" },
+        { k: "reserved · NM v2", val: v.resvNm2, cls: "nm2" }
+      ].forEach(function (r) {
+        vb.innerHTML += '<div class="vram__row"><div class="vram__top"><span>' + esc(r.k) + "</span><b>" +
+          fmt(r.val, 3) + " " + v.unit + "</b></div>" +
+          '<div class="vram__track"><span class="vram__fill vram__fill--' + r.cls + '" data-fill="' +
+          ((r.val / v.card) * 100).toFixed(1) + '"></span><span class="vram__mark" style="left:calc(100% / 3)"></span></div></div>';
+      });
+      vb.innerHTML += '<div class="vram__card"><span>0</span><span>12 GiB 显卡</span></div>';
+      watch(vb);
+    }
+  };
+
+  /* ---- 06 容量 ---- */
+  PAGES.capacity = function () {
+    var box = $("#capList");
+    if (box) {
+      D.capacity.stats.forEach(function (s) {
+        var hi = /设计容量|GPU cache 上限/.test(s.k);
+        box.appendChild(el("div", "cap__r" + (hi ? " cap__r--hi" : ""),
+          '<span class="cap__k">' + esc(s.k) + (s.d ? "<small>" + esc(s.d) + "</small>" : "") + "</span>" +
+          '<span class="cap__v">' + esc(s.v) + "</span>"));
+      });
+      watch(box);
+    }
+    var g = $("#pageMap"), total = 512, used = D.capacity.grid.usedPages;
+    if (g) {
+      var step = Math.max(1, Math.floor(total / used)), out = "";
+      for (var i = 0; i < total; i++) {
+        var on = i % step === 0 && (i / step) < used;
+        out += "<i" + (on ? ' class="on"' : "") + "></i>";
+      }
+      g.innerHTML = out;
+    }
+    setText("#storageMode", D.capacity.storage.mode);
+    setText("#storageText", D.capacity.storage.text);
+    setText("#storageTradeoff", D.capacity.storage.tradeoff);
+  };
+
+  /* ---- 07 边界 ---- */
+  PAGES.limits = function () {
+    setText("#limitsIntro", D.limits.subtitle);
+    var c = $("#claims");
+    if (c) {
+      D.limits.claims.forEach(function (t, i) {
+        c.appendChild(el("div", "claim",
+          '<span class="claim__x">✕</span><span class="claim__t">' + esc(t) + "</span>" +
+          '<span class="claim__s">UNSUPPORTED ' + String(i + 1).padStart(2, "0") + "</span>"));
+      });
+      watch(c);
+    }
+    var l = $("#lims");
+    if (l) {
+      D.limits.limitations.forEach(function (x, i) {
+        l.appendChild(el("div", "lim",
+          '<span class="lim__i">' + String(i + 1).padStart(2, "0") + "</span>" +
+          "<div><h3 class=\"lim__t\">" + esc(x.t) + '</h3><p class="lim__d">' + esc(x.d) + "</p></div>"));
+      });
+      watch(l);
+    }
+    var q = $("#quotes");
+    if (q) {
+      D.limits.quotes.forEach(function (x) {
+        q.appendChild(el("div", "quote", "<q>" + esc(x.q) + "</q><cite>" + esc(x.s) + "</cite>"));
+      });
+      watch(q);
+    }
+  };
+
+  /* ---- 08 路线图 ---- */
+  PAGES.roadmap = function () {
+    var s = $("#solved");
+    if (s) {
+      D.solved.forEach(function (t, i) {
+        s.appendChild(el("div", "check",
+          '<span class="check__i">✓ ' + String(i + 1).padStart(2, "0") + "</span>" +
+          '<span class="check__t">' + esc(t) + "</span>"));
+      });
+      watch(s);
+    }
+    var r = $("#roadmap-list");
+    if (r) {
+      D.roadmap.forEach(function (t, i) {
+        r.appendChild(el("div", "road__r",
+          '<span class="road__i">→ ' + String(i + 1).padStart(2, "0") + "</span>" +
+          '<span class="road__t">' + esc(t) + "</span>"));
+      });
+      watch(r);
+    }
+  };
+
+  /* ---- 09 复现 ---- */
+  PAGES.reproduce = function () {
+    var R = D.reproduce;
+    setText("#cwd", R.cwd);
+    setText("#pBase", D.meta.base);
+    var cmd = R.cmd.join("\n"), block = $("#cmdBlock");
+    if (block) {
+      block.innerHTML = esc(cmd)
+        .replace(/(--[a-z-]+)/g, '<span class="k">$1</span>')
+        .replace(/(&quot;[^&]*&quot;)/g, '<span class="c">$1</span>');
+    }
+    var f = $("#files");
+    if (f) {
+      R.files.forEach(function (x) {
+        f.appendChild(el("div", "kv__r",
+          '<span class="kv__k">' + esc(x.k) + '</span><span class="kv__v">' + esc(x.v) + "</span>"));
+      });
+      watch(f);
+    }
+    var btn = $("#copyBtn");
+    if (btn) {
+      btn.addEventListener("click", function () {
+        var done = function () {
+          btn.textContent = "已复制";
+          btn.classList.add("is-done");
+          setTimeout(function () { btn.textContent = "复制命令"; btn.classList.remove("is-done"); }, 1900);
+        };
+        var fallback = function () {
+          var ta = document.createElement("textarea");
+          ta.value = cmd; ta.style.position = "fixed"; ta.style.opacity = "0";
+          document.body.appendChild(ta); ta.select();
+          try { document.execCommand("copy"); done(); } catch (e) { btn.textContent = "复制失败"; }
+          document.body.removeChild(ta);
+        };
+        if (navigator.clipboard && navigator.clipboard.writeText) {
+          navigator.clipboard.writeText(cmd).then(done, fallback);
+        } else { fallback(); }
+      });
+    }
+  };
+
+  /* ---- 04 NM2.1 ---- */
+  function doseChart(host, d) {
+    if (!host || !d) return;
+    var head = '<div class="dose__hd"><span class="mono">' + esc(d.axis) + "</span>" +
+               '<span class="tiny">' + esc(d.xLabel) + "</span></div>";
+    var axis = '<div class="dose__x"><span class="dose__x0"></span>' +
+      d.x.map(function (v) {
+        return '<span class="' + (v === d.pick ? "is-pick" : "") + '">' + esc(String(v)) + "</span>";
+      }).join("") + "</div>";
+    var rows = d.metrics.map(function (m) {
+      var max = Math.max.apply(null, m.v) || 1;
+      return '<div class="dose__r"><span class="dose__l">' + esc(m.label) +
+        "<small>" + (m.higherBetter ? "越高越好" : "越低越好") + "</small></span>" +
+        '<span class="dose__cells">' + m.v.map(function (v, i) {
+          var pick = d.x[i] === d.pick;
+          return '<span class="dose__c' + (pick ? " is-pick" : "") + '">' +
+            '<span class="dose__bar"><span class="dose__fill" style="width:' +
+            ((v / max) * 100).toFixed(1) + '%"></span></span>' +
+            "<b>" + v.toFixed(2) + esc(m.unit) + "</b></span>";
+        }).join("") + "</span></div>";
+    }).join("");
+    host.innerHTML = head + axis + rows +
+      '<p class="dose__note tiny">' + esc(d.note) + "</p>" +
+      '<p class="dose__src tiny">' + esc(window.NM21 ? window.NM21.srcLabel : "") + "</p>";
+  }
+
+  PAGES.nm21 = function () {
+    var M = window.NM21;
+    if (M) {
+      doseChart($("#nmBlend"), M.blend);
+      doseChart($("#nmPrior"), M.prior);
+    }
+    var b = $("#nmCopy"), cmd = $("#nmCmd");
+    if (b && cmd) b.addEventListener("click", function () { copyText(b, cmd.textContent || ""); });
+  };
+
+  /* ---- 06 真实评测台账 ---- */
+  PAGES.ledger = function () {
+    var L = window.NM_LEDGER, box = $("#ledgerList");
+    if (!box || !L) return;
+
+    var total = 0, all = [];
+    L.forEach(function (s) {
+      total += s.n;
+      s.items.forEach(function (it) { all.push({ s: s, it: it }); });
+    });
+    setText("#ledgerIntro", "共 " + total + " 条真实 episode，来自 " + L.length +
+      " 次正式运行（24 条同句式候选、值为随机码，随机猜中概率 4.17%）。");
+
+    var verdictOf = function (it) {
+      if (!it.ans) return it.leak ? "leak" : "abstain";
+      if (it.ok) return "ok";
+      return it.wrong ? "wrong" : "miss";
+    };
+    var V = {
+      ok: { label: "答对", tone: "ok" },
+      wrong: { label: "答成别的属性", tone: "no" },
+      miss: { label: "答错", tone: "no" },
+      leak: { label: "未知泄漏", tone: "no" },
+      abstain: { label: "未知已拒答", tone: "ok" }
+    };
+
+    var fSrc = "all", fV = "all";
+
+    var srcDefs = [{ k: "all", label: "全部来源" }].concat(L.map(function (s) {
+      return { k: s.key, label: s.label + " · " + s.n };
+    }));
+    var vDefs = [{ k: "all", label: "全部判定" }].concat(["ok", "wrong", "miss", "leak", "abstain"].map(function (k) {
+      return { k: k, label: V[k].label };
+    }));
+
+    function buildSeg(host, defs, get, set) {
+      host.innerHTML = "";
+      defs.forEach(function (d) {
+        var b = el("button", "seg__b" + (get() === d.k ? " is-on" : ""), esc(d.label));
+        b.type = "button";
+        b.addEventListener("click", function () {
+          set(d.k);
+          $$(".seg__b", host).forEach(function (x, i) { x.classList.toggle("is-on", defs[i].k === d.k); });
+          paint();
+        });
+        host.appendChild(b);
+      });
+    }
+
+    function paint() {
+      var rows = all.filter(function (r) {
+        if (fSrc !== "all" && r.s.key !== fSrc) return false;
+        if (fV !== "all" && verdictOf(r.it) !== fV) return false;
+        return true;
+      });
+      var tally = { ok: 0, wrong: 0, miss: 0, leak: 0, abstain: 0 };
+      rows.forEach(function (r) { tally[verdictOf(r.it)]++; });
+      setText("#ledgerCount", "显示 " + rows.length + " / " + total + " 条");
+      setText("#ledgerBreak", Object.keys(V).map(function (k) {
+        return V[k].label + " " + tally[k];
+      }).join("　·　"));
+
+      box.innerHTML = rows.length ? rows.map(function (r, i) {
+        var it = r.it, v = V[verdictOf(it)];
+        var src = r.s.note;
+        return '<article class="lg">' +
+          '<div class="lg__hd">' +
+            '<span class="lg__i mono">' + String(i + 1).padStart(3, "0") + "</span>" +
+            '<span class="v v--' + v.tone + '">' + esc(v.label) + "</span>" +
+            '<span class="chip">属性 · ' + esc(it.attr || "—") + "</span>" +
+            (it.ans ? "" : '<span class="chip">未知题</span>') +
+            '<span class="src lg__id">' + esc(it.id) + " · " + esc(src) + "</span>" +
+          "</div>" +
+          '<p class="lg__exp"><span>期望锚点</span>' +
+            (it.ans ? "<code>" + esc(it.exp) + "</code>" : "无（未知题，考察拒答）") + "</p>" +
+          '<p class="lg__rep mono">' + esc(it.reply || "（空）") + "</p>" +
+          '<p class="lg__meta mono">stop_reason=<b>' + esc(it.stop || "—") + "</b>" +
+            " · records_selected=<b>" + esc(String(it.sel)) + "</b>" +
+            " · top_score=<b>" + esc(Number(it.score).toFixed(4)) + "</b>" +
+            " · records_active=<b>" + esc(String(it.active)) + "</b>" +
+            " · need_memory=<b>" + esc(String(it.need)) + "</b></p>" +
+        "</article>";
+      }).join("") : '<p class="small">当前筛选下没有记录。</p>';
+    }
+
+    buildSeg($("#ledgerSrc"), srcDefs, function () { return fSrc; }, function (k) { fSrc = k; });
+    buildSeg($("#ledgerVerdict"), vDefs, function () { return fV; }, function (k) { fV = k; });
+    paint();
+  };
+
+  /* ---------- 分派 ---------- */
+  var page = document.body.getAttribute("data-page") || "";
+  if (PAGES[page]) {
+    try { PAGES[page](); }
+    catch (err) {
+      if (window.console) console.error("[NM] 页面渲染失败: " + page, err);
+    }
+  }
+})();
diff --git a/assets/js/space.js b/assets/js/space.js
new file mode 100644
index 0000000..e4c41f7
--- /dev/null
+++ b/assets/js/space.js
@@ -0,0 +1,256 @@
+/* ==================================================================
+   Natural Memory — space.js
+   「地址空间下降」—— 本页的招牌机制。
+
+   机制来自题材自身的物理（motion-web: design-slop B5）：这套系统的读取路径
+   本来就是一次寻址下降 —— 问题 → 128 维地址 → LSH 粗索引 → 候选页 →
+   页内重排 → Top-K → 证据前缀 → 生成。所以镜头一路下降，而不是在旁边飘粒子。
+
+   实现取 case 的**机制**、不取 case 的皮（cases/ 的照搬边界）：
+   滚动进度从文档里读回来（(scrollY - offsetTop) / 可滚动距离），不用 sticky 累加 ——
+   同 press-stack 的做法；原生滚动完全不动它。
+
+   全部数字都是真的：1,048,576 槽位 / 738 条活跃记录 / 730 个索引桶 /
+   24 页 × 页容量 32 / 最多 2 条记录 / 前缀 45 token。
+   ================================================================== */
+(function () {
+  "use strict";
+
+  var cv = document.getElementById("spaceCv");
+  if (!cv) return;
+
+  var D = window.NM_DATA;
+  var ctx = cv.getContext("2d");
+  var host = document.getElementById("hero");
+  var pin = cv.parentNode;
+
+  var reduce = !!(window.matchMedia && window.matchMedia("(prefers-reduced-motion: reduce)").matches);
+  var narrow = window.matchMedia && window.matchMedia("(max-width: 900px)").matches;
+
+  /* ---- 真实的地址空间几何 ---- */
+  var GEO = {
+    slots: 1048576,      /* 地址空间设计容量 */
+    records: 738,        /* 批次 B 实际装载的 active records */
+    buckets: 730,        /* LSH 粗索引桶数 */
+    pages: 24,           /* 实际使用的页数 */
+    pageCap: 32,         /* 页容量 */
+    topK: 2,             /* 单次读取最多记录数 */
+    prefix: 45           /* 注入模型内部的前缀 token 数 */
+  };
+
+  /* ---- 可复现的伪随机（不用 Math.random：同一张图每次都一样） ---- */
+  function rng(seed) {
+    var s = seed >>> 0;
+    return function () {
+      s = (s * 1664525 + 1013904223) >>> 0;
+      return s / 4294967296;
+    };
+  }
+
+  var N = 128;                 /* 空间栅格 128×128 = 16,384 格 */
+  var SPACE = 1024;            /* 离屏位图边长 */
+  var CELL = SPACE / N;
+
+  /* 738 条记录散布在 16,384 格里 —— 每格代表 64 个真实槽位 */
+  var lit = [];
+  var rand = rng(20260914);
+  var want = Math.round(N * N * (GEO.records / 16384));   /* ≈ 738 格 */
+  var seen = {};
+  while (lit.length < want) {
+    var i = Math.floor(rand() * N * N);
+    if (seen[i]) continue;
+    seen[i] = 1;
+    lit.push(i);
+  }
+  /* 降落的终点：其中一条记录 */
+  var target = lit[Math.floor(lit.length * 0.42)];
+  var tx = (target % N) * CELL + CELL / 2;
+  var ty = Math.floor(target / N) * CELL + CELL / 2;
+
+  /* ---- 离屏烘焙整张地址空间（每秒重画 16k 个点太贵，烘一次然后只做缩放着色） ---- */
+  var off = document.createElement("canvas");
+  off.width = off.height = SPACE;
+  (function bake() {
+    var g = off.getContext("2d");
+    g.fillStyle = "#000";
+    g.fillRect(0, 0, SPACE, SPACE);
+    /* 底噪：整个地址空间的槽位骨架 */
+    g.fillStyle = "rgba(255,254,244,0.10)";
+    for (var y = 0; y < N; y++) {
+      for (var x = 0; x < N; x++) {
+        g.fillRect(x * CELL + CELL * 0.42, y * CELL + CELL * 0.42, 0.9, 0.9);
+      }
+    }
+    /* 活跃记录 */
+    g.fillStyle = "#fffef4";
+    lit.forEach(function (i) {
+      g.fillRect((i % N) * CELL + CELL * 0.34, Math.floor(i / N) * CELL + CELL * 0.34, 1.7, 1.7);
+    });
+    /* 目标记录：唯一一个用信号色标出的点，全页只在这里出现 */
+    g.fillStyle = "#00ff6a";
+    g.fillRect(tx - 1.6, ty - 1.6, 3.2, 3.2);
+  })();
+
+  /* ---- 八个环节（标签直接取自 data.js 的读取路径，单一来源） ---- */
+  var path = (D && D.readPath && D.readPath.length) ? D.readPath : [];
+  var STEPS = [
+    { label: "地址空间", value: "1,048,576 槽位 · 738 条活跃记录", zoom: 1.00 },
+    { label: path[0] ? path[0].label : "用户问题", value: "自然语言，不接触全量记忆", zoom: 0.62 },
+    { label: path[1] ? path[1].label : "隐状态地址", value: "128 维紧凑查询地址", zoom: 0.38 },
+    { label: path[2] ? path[2].label : "LSH 粗索引", value: "730 个桶，只取少量候选", zoom: 0.20 },
+    { label: path[3] ? path[3].label : "候选页", value: "24 页 × 页容量 32", zoom: 0.105 },
+    { label: path[4] ? path[4].label : "页内重排", value: "页内逐条打分", zoom: 0.052 },
+    { label: path[5] ? path[5].label : "Top-K 记录", value: "最多 2 条", zoom: 0.026 },
+    { label: path[6] ? path[6].label : "证据前缀", value: "45 token 注入模型内部", zoom: 0.014 }
+  ];
+
+  var W = 0, H = 0, dpr = 1;
+  function resize() {
+    dpr = Math.min(window.devicePixelRatio || 1, 2);
+    W = pin.clientWidth;
+    H = pin.clientHeight;
+    cv.width = Math.round(W * dpr);
+    cv.height = Math.round(H * dpr);
+    cv.style.width = W + "px";
+    cv.style.height = H + "px";
+    ctx.setTransform(dpr, 0, 0, dpr, 0, 0);
+    ctx.imageSmoothingEnabled = true;
+  }
+
+  /* ---- t ∈ [0,1] → 画一帧 ---- */
+  function draw(t) {
+    if (!W || !H) return;
+    ctx.clearRect(0, 0, W, H);
+    ctx.fillStyle = "#000";
+    ctx.fillRect(0, 0, W, H);
+
+    /* 镜头窗口：从整张空间缩到 32×32（约五个数量级） */
+    var i = Math.min(STEPS.length - 1, Math.max(0, t * STEPS.length));
+    var a = STEPS[Math.floor(i)];
+    var b = STEPS[Math.min(STEPS.length - 1, Math.floor(i) + 1)];
+    var f = i - Math.floor(i);
+    var e = f * f * (3 - 2 * f);                       /* smoothstep，镜头不做生硬跳变 */
+    var zoom = a.zoom + (b.zoom - a.zoom) * e;
+
+    /* 保持长宽比并保证源矩形始终落在图内 */
+    var sw, sh;
+    if (W >= H) { sw = SPACE * zoom; sh = sw * (H / W); }
+    else { sh = SPACE * zoom; sw = sh * (W / H); }
+    var cx = (1 - e) * (SPACE / 2) + e * tx;
+    var cy = (1 - e) * (SPACE / 2) + e * ty;
+    var sx = Math.max(0, Math.min(SPACE - sw, cx - sw / 2));
+    var sy = Math.max(0, Math.min(SPACE - sh, cy - sh / 2));
+
+    ctx.globalAlpha = 1;
+    ctx.drawImage(off, sx, sy, sw, sh, 0, 0, W, H);
+
+    /* 下降越深，越暗：让叠加的字有安静的地面（page-design §3） */
+    var dim = Math.min(0.84, 0.30 + t * 0.62);
+    ctx.fillStyle = "rgba(0,0,0," + dim.toFixed(3) + ")";
+    ctx.fillRect(0, 0, W, H);
+
+    /* 越深，槽位骨架的网格线越显形 —— 空间「resolved」成结构 */
+    if (t > 0.30) {
+      var ga = Math.min(0.22, (t - 0.30) * 0.5);
+      ctx.strokeStyle = "rgba(255,254,244," + ga.toFixed(3) + ")";
+      ctx.lineWidth = 1;
+      var step = Math.max(18, 46 / (0.4 + t));
+      var ox = ((tx - sx) / sw) * W, oy = ((ty - sy) / sh) * H;
+      ctx.beginPath();
+      for (var x = ox % step; x < W; x += step) { ctx.moveTo(Math.round(x) + .5, 0); ctx.lineTo(Math.round(x) + .5, H); }
+      for (var y = oy % step; y < H; y += step) { ctx.moveTo(0, Math.round(y) + .5); ctx.lineTo(W, Math.round(y) + .5); }
+      ctx.stroke();
+    }
+
+    /* 终点：目标记录被圈出来（信号色，全页唯一一次） */
+    if (t > 0.62) {
+      var pa = Math.min(1, (t - 0.62) / 0.18);
+      var px = ((tx - sx) / sw) * W, py = ((ty - sy) / sh) * H;
+      var r = 10 + 26 * (1 - pa) + 8 * Math.sin(performance.now() / 620);
+      ctx.strokeStyle = "rgba(0,255,106," + (0.90 * pa).toFixed(3) + ")";
+      ctx.lineWidth = 1.25;
+      ctx.beginPath(); ctx.arc(px, py, r, 0, Math.PI * 2); ctx.stroke();
+      ctx.beginPath(); ctx.arc(px, py, r * 0.34, 0, Math.PI * 2); ctx.stroke();
+    }
+  }
+
+  /* ---- HUD：把当前环节读出来（同时是这台机器的探针面） ---- */
+  var hudIdx = document.getElementById("hudIdx");
+  var hudName = document.getElementById("hudName");
+  var hudVal = document.getElementById("hudVal");
+  var hudBar = document.getElementById("hudBar");
+  var lastStep = -1;
+  function hud(t) {
+    var s = Math.min(STEPS.length - 1, Math.floor(t * STEPS.length));
+    if (s === lastStep) return;
+    lastStep = s;
+    var st = STEPS[s];
+    if (hudIdx) hudIdx.textContent = String(s + 1).padStart(2, "0") + " / " + String(STEPS.length).padStart(2, "0");
+    if (hudName) hudName.textContent = st.label;
+    if (hudVal) hudVal.textContent = st.value;
+  }
+
+  /* ---- 一个循环：只在首屏可见时跑，不可见就停（省电，也便于量 FPS） ---- */
+  var t = 0, raf = 0, visible = true, lastFrame = 0;
+  function progress() {
+    var r = host.getBoundingClientRect();
+    var span = host.offsetHeight - pin.offsetHeight;
+    if (span <= 0) return 0;
+    return Math.max(0, Math.min(1, -r.top / span));
+  }
+  function step() {
+    var want = progress();
+    t += (want - t) * 0.12;                  /* 指数趋近：帧率无关的近似 */
+    if (Math.abs(want - t) < 0.0004) t = want;
+    draw(t);
+    hud(t);
+    if (hudBar) hudBar.style.width = (t * 100).toFixed(1) + "%";
+    lastFrame = (window.performance || Date).now();
+  }
+  function loop() { raf = 0; step(); if (visible) raf = requestAnimationFrame(loop); }
+  /* rAF 会被节流或冻结（后台标签页、无头虚拟时间、低端 WebView）。
+     只有句柄没有帧会让循环永久卡住，所以超时就同步走一帧 ——
+     滚动事件本身就能把画面推着走。 */
+  function kick() {
+    if (!visible) return;
+    var now = (window.performance || Date).now();
+    if (raf && now - lastFrame < 140) return;
+    step();
+    if (!raf) raf = requestAnimationFrame(loop);
+  }
+
+  /* ---- 静态帧：reduced-motion 与窄屏都走这里 ---- */
+  function still() {
+    document.documentElement.classList.add("space--still");
+    resize();
+    var frozen = narrow ? 0.30 : 0.52;
+    draw(frozen);
+    hud(frozen);
+  }
+
+  /* ---- 探针面（verification-harness §1）：能被 seek / hold，才好量 ---- */
+  window.__space = {
+    seek: function (v) { t = Math.max(0, Math.min(1, v)); draw(t); hud(t); },
+    hold: function () { if (raf) { cancelAnimationFrame(raf); raf = 0; } },
+    progress: progress,
+    steps: STEPS.length,
+    geo: GEO,
+    t: function () { return t; }
+  };
+
+  if (reduce || narrow) {
+    still();
+    window.addEventListener("resize", function () { resize(); draw(narrow ? 0.30 : 0.52); });
+  } else {
+    resize();
+    if ("IntersectionObserver" in window) {
+      new IntersectionObserver(function (es) {
+        visible = es[0].isIntersecting;
+        if (visible) kick(); else if (raf) { cancelAnimationFrame(raf); raf = 0; }
+      }, { rootMargin: "120px" }).observe(host);
+    }
+    window.addEventListener("scroll", kick, { passive: true });
+    window.addEventListener("resize", function () { resize(); kick(); });
+    kick();                                   /* 循环常转：静止时目标点的呼吸也要活着 */
+  }
+})();
diff --git a/build.py b/build.py
new file mode 100644
index 0000000..bb51c13
--- /dev/null
+++ b/build.py
@@ -0,0 +1,324 @@
+#!/usr/bin/env python3
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+Natural Memory v2 — 站点构建脚本
+
+两种版式：
+  release —— 发布页（总览）：无侧栏、全宽分段，按研究/模型发布页的通行骨架组织
+  docs    —— 文档页（其余 9 页）：左侧栏 + 窄栏正文
+
+把 `src/pages/*.body.html` 的正文片段套进 `templates/base.html` 骨架；
+正文里可用 `{{include:partials/xxx.html}}` 引入 `src/partials/` 下的共用片段。
+
+用法：
+    python build.py            # 生成全部页面
+    python build.py --check    # 只校验，不写文件
+"""
+from __future__ import annotations
+
+import argparse
+import hashlib
+import json
+import os
+import re
+import sys
+from datetime import datetime
+
+ROOT = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
+SRC = os.path.join(ROOT, "src", "pages")
+PARTIALS = os.path.join(ROOT, "src", "partials")
+TPL = os.path.join(ROOT, "templates", "base.html")
+
+# slug, 序号, 中文标题, 英文小标, 分组, <title>, 摘要
+PAGES = [
+    ("index", "00", "总览", "OVERVIEW", "概览",
+     "Natural Memory v2 — 模型内的记忆层",
+     "接在本地 Qwen3.5-4B 上的模型内记忆层。模型重启后不携带历史聊天记录，仍能访问已保存的个人与项目事实，且不把全部历史转换成 GPU 上的长 KV Cache。"),
+    ("division", "01", "记忆与 KV 的分工", "DIVISION OF LABOUR", "原理",
+     "记忆与 KV 的分工 — Natural Memory v2",
+     "为什么不是简单加长上下文：哪些东西该留在 Qwen 的热 KV 里，哪些该写入带地址的记忆记录，各自的边界在哪里。"),
+    ("mechanism", "02", "一次读取与一次写入", "MECHANISM", "原理",
+     "机制：读取路径、记录结构与写入状态机 — Natural Memory v2",
+     "从用户问题到证据前缀注入的八个环节，记录包含哪些字段，以及 active / superseded / quarantined / retracted 四个状态如何演化。"),
+    ("results", "03", "测量结果", "MEASUREMENTS", "证据",
+     "测量结果 — Natural Memory v2",
+     "同一 264 题题集的两个独立批次、结构化工程基准与记忆路由器工程线的全部实测数字，均标注出处与口径。"),
+    ("nm21", "04", "NM2.1 · 之后做了什么", "WHAT CHANGED NEXT", "证据",
+     "NM2.1：之后做了什么 — Natural Memory v2",
+     "三处改动各自的测量依据、把端到端正确率锁死在 50% 的写入缺陷如何定位、75% 未知泄漏如何修到 0%，以及它接上运行时连续失败两次的完整记录。"),
+    ("examples", "05", "实测样例", "GROUND TRUTH", "证据",
+     "实测样例 — Natural Memory v2",
+     "五条逐字取自评测原始结果的问答对照，包含两条我们判错的样例。"),
+    ("ledger", "06", "真实评测台账", "FULL LEDGER", "证据",
+     "真实评测台账 — Natural Memory v2",
+     "全部 108 条真实评测 episode 的逐条台账：模型逐字回复、判定结果、停止原因、选中记录数与分数，可按来源与判定筛选。"),
+    ("cost", "07", "代价账本", "COST", "工程",
+     "代价账本 — Natural Memory v2",
+     "记忆带来的延迟、解码速度、前缀长度与显存开销，以及显存快照的口径说明。"),
+    ("capacity", "08", "容量与存储", "CAPACITY & STORAGE", "工程",
+     "容量与存储 — Natural Memory v2",
+     "地址空间、分页结构、有界 GPU cache 与嵌入式 weight-shard 持久化的实际数字与取舍。"),
+    ("limits", "09", "我们不宣称的内容", "BOUNDARIES", "工程",
+     "边界：我们不宣称的内容 — Natural Memory v2",
+     "没有足够证据支持的八条说法、五项主要局限，以及来自工程文档的原文引用。"),
+    ("roadmap", "10", "已解决的与下一步", "STATUS & NEXT", "工程",
+     "已解决的与下一步 — Natural Memory v2",
+     "在 12 GiB GPU 上已经跑通的闭环，以及按对正确率最有帮助的顺序排出的下一阶段任务。"),
+    ("reproduce", "11", "复现实验", "REPRODUCE", "工程",
+     "复现实验 — Natural Memory v2",
+     "正式脏数据迁移测试的完整命令、协议参数与产物路径。"),
+]
+
+AUTHOR_SITE = "https://wpyw.site"
+AUTHOR_MAIL = "wpy@wpy.email"
+
+# 每页的头号数字。文档页的页眉由一个**真实数字**领起，而不是只有标题：
+# 这些页面本来就是「证据页」，让它自己先把最强的那条数字说出来。
+# 顺带承担移动端的字阶落差 —— 中文标题在 320px 上推不到 7×，数字可以。
+KEYS = {
+    "division":  ("441.19", "tok", "批次 B 平均输入前缀 token"),
+    "mechanism": ("1,048,576", "", "地址空间设计容量"),
+    "results":   ("82.52", "%", "批次 B 可回答正确率 · 批次 A 为 62.60%，两批配置不同、不可合并"),
+    "nm21":      ("94.14", "%", "路由器 Top-1（v2 为 41.12%）"),
+    "examples":  ("5", "", "逐字原文，其中 2 条是我们主动放进去的判错样例"),
+    "ledger":    ("108", "", "条真实评测 episode，含全部失败"),
+    "cost":      ("26.35", "ms", "读取路径额外耗时（批次 B；批次 A 为 61.10 ms）"),
+    "capacity":  ("512", "B", "每条记录地址字节 · 100 万条约 512 MB"),
+    "limits":    ("75.00", "%", "跨域未知泄漏率 —— 仍未解决，覆盖门已回退"),
+    "roadmap":   ("52", "", "项单元测试通过"),
+    "reproduce": ("264", "", "题题集 · 246 可回答 / 18 未知"),
+}
+
+GROUP_ORDER = ["概览", "原理", "证据", "工程"]
+RELEASE_SLUG = "index"          # 这一页用发布页版式，其余用文档版式
+
+
+def asset_version() -> str:
+    """assets 静态资源的短指纹：内容一变 URL 就变，浏览器不会再用到旧资源。"""
+    h = hashlib.md5()
+    files = []
+    for sub in ("css", "js"):
+        d = os.path.join(ROOT, "assets", sub)
+        if os.path.isdir(d):
+            files += [os.path.join(d, f) for f in sorted(os.listdir(d)) if f.endswith((".css", ".js"))]
+    for p in files:
+        with open(p, "rb") as fh:
+            h.update(fh.read())
+    return h.hexdigest()[:10]
+
+
+def expand_includes(text: str) -> str:
+    """把 {{include:partials/x.svg}} 展开成 src/partials/x.svg 的内容。"""
+    def repl(m):
+        rel = m.group(1).strip().lstrip("/")
+        p = os.path.join(ROOT, "src", rel)
+        if not os.path.isfile(p):
+            sys.stderr.write("[警告] 找不到 include: %s\n" % rel)
+            return "<!-- include missing: %s -->" % rel
+        with open(p, "r", encoding="utf-8") as fh:
+            return fh.read().rstrip()
+    return re.sub(r"\{\{include:([^}]+)\}\}", repl, text)
+
+
+def href_for(slug: str) -> str:
+    return "./" if slug == RELEASE_SLUG else "./%s" % slug
+
+
+def render_sidebar(active: str) -> str:
+    out = ['<a class="side__back" href="./">← 返回发布页</a>']
+    for group in GROUP_ORDER:
+        items = [p for p in PAGES if p[4] == group and p[0] != RELEASE_SLUG]
+        if not items:
+            continue
+        out.append('<p class="side__grp">%s</p>' % group)
+        out.append('<ul class="side__list">')
+        for slug, num, zh, en, _g, _t, _d in items:
+            cls = "side__a is-on" if slug == active else "side__a"
+            cur = ' aria-current="page"' if slug == active else ""
+            out.append('<li><a class="%s" href="%s"%s><span class="side__n">%s</span>'
+                       '<span class="side__t">%s</span></a></li>' % (cls, href_for(slug), cur, num, zh))
+        out.append("</ul>")
+    return "\n".join(out)
+
+
+def render_prevnext(active: str) -> str:
+    """上一节 / 下一节：只在文档页出现，且把发布页作为首尾的邻页。"""
+    if active == RELEASE_SLUG:
+        return ""
+    order = [p[0] for p in PAGES]
+    idx = order.index(active)
+    prev_p = PAGES[idx - 1] if idx > 0 else None
+    next_p = PAGES[idx + 1] if idx < len(PAGES) - 1 else None
+
+    def link(p, direction):
+        if not p:
+            return '<span class="pn__x"></span>'
+        slug, num, zh = p[0], p[1], p[2]
+        label = "上一节" if direction == "prev" else "下一节"
+        kbd = "&larr;" if direction == "prev" else "&rarr;"
+        return ('<a class="pn__a pn__a--%s" href="%s" data-dir="%s">'
+                '<span class="pn__k">%s · %s</span><span class="pn__t">%s</span>'
+                '<span class="kbd">%s</span></a>' % (direction, href_for(slug), direction, label, num, zh, kbd))
+
+    return '<nav class="pn" aria-label="章节切换">%s%s</nav>' % (link(prev_p, "prev"), link(next_p, "next"))
+
+
+def render_topnav(active: str) -> str:
+    """顶栏快速导航：发布页与文档页共用，当前页高亮。"""
+    items = [
+        ("index", "发布页"),
+        ("mechanism", "机制"),
+        ("results", "测量"),
+        ("nm21", "NM2.1"),
+        ("ledger", "台账"),
+        ("limits", "边界"),
+        ("reproduce", "复现"),
+    ]
+    out = []
+    for slug, label in items:
+        cls = "topnav__a is-on" if slug == active else "topnav__a"
+        cur = ' aria-current="page"' if slug == active else ""
+        out.append('<a class="%s" href="%s"%s>%s</a>' % (cls, href_for(slug), cur, label))
+    return "      ".join(out)
+
+
+def render_main(slug: str, num: str, zh: str, en: str, desc: str, content: str) -> str:
+    if slug == RELEASE_SLUG:
+        # 发布页：无侧栏，全宽分段
+        return ('<main class="release" id="doc">\n%s\n</main>' % content)
+    fig = ""
+    if slug in KEYS:
+        k, unit, note = KEYS[slug]
+        fig = ('      <p class="doc__figure">\n'
+               '        <span class="mega">%s<small>%s</small></span>\n'
+               '        <span class="doc__figure-n">%s</span>\n'
+               '      </p>\n' % (k, unit, note))
+    return (
+        '<div class="shell">\n'
+        '  <aside class="side">\n'
+        '    <nav class="side__in" aria-label="章节导航">\n%s\n    </nav>\n'
+        '  </aside>\n'
+        '  <main class="doc" id="doc">\n'
+        '    <header class="doc__hd">\n'
+        '      <span class="kicker">%s / %s</span>\n'
+        '      <h1 class="doc__h">%s</h1>\n'
+        '      <p class="doc__lede">%s</p>\n%s'
+        '    </header>\n%s\n%s\n  </main>\n'
+        '</div>' % (render_sidebar(slug), num, en, zh, desc, fig, content, render_prevnext(slug))
+    )
+
+
+_SVG_RE = re.compile(r"<svg\b.*?</svg>", re.S | re.I)
+_TAG_RE = re.compile(r"<[^>]+>")
+_WS_RE = re.compile(r"\s+")
+_ENT = (("&lt;", "<"), ("&gt;", ">"), ("&amp;", "&"), ("&quot;", '"'),
+        ("&#39;", "'"), ("&larr;", "←"), ("&rarr;", "→"), ("&nbsp;", " "))
+
+
+def _plain(html: str) -> str:
+    html = _SVG_RE.sub(" ", html)
+    html = _TAG_RE.sub(" ", html)
+    for a, b in _ENT:
+        html = html.replace(a, b)
+    return _WS_RE.sub(" ", html).strip()
+
+
+def build_search_index() -> int:
+    """把每页正文按 h2/h3 切成条目，生成顶栏命令面板用的客户端检索索引。
+
+    在 asset_version() 之前调用，这样 search.js 的内容也会进资源指纹。
+    """
+    entries = []
+    for slug, num, zh, en, group, title, desc in PAGES:
+        body_path = os.path.join(SRC, "%s.body.html" % slug)
+        if not os.path.isfile(body_path):
+            continue
+        with open(body_path, "r", encoding="utf-8") as fh:
+            body = expand_includes(fh.read())
+
+        chunks = []
+        # 以 h2/h3 为锚点切段：parts = [前导, level, 标题, 正文, level, 标题, 正文, ...]
+        parts = re.split(r"<h([23])\b[^>]*>(.*?)</h\1>", body, flags=re.S | re.I)
+        if len(parts) > 1:
+            lead = _plain(parts[0])
+            if lead:
+                chunks.append((zh, lead))
+            for i in range(1, len(parts) - 1, 3):
+                head = _plain(parts[i + 1]) or zh
+                rest = _plain(parts[i + 2]) if i + 2 < len(parts) else ""
+                chunks.append((head, rest))
+        else:
+            chunks.append((zh, _plain(body)))
+
+        entries.append({"s": slug, "p": href_for(slug), "g": group, "n": num,
+                        "pg": zh, "h": "", "t": desc, "d": 1})
+        for head, text in chunks:
+            entries.append({"s": slug, "p": href_for(slug), "g": group, "n": num,
+                            "pg": zh, "h": head, "t": text[:220]})
+
+    out = os.path.join(ROOT, "assets", "js", "search.js")
+    with open(out, "w", encoding="utf-8", newline="\n") as fh:
+        fh.write("/* 由 build.py 生成：顶栏命令面板的全站检索索引。请勿手改。 */\n")
+        fh.write("window.NM_SEARCH = %s;\n"
+                 % json.dumps(entries, ensure_ascii=False, separators=(",", ":")))
+    return len(entries)
+
+
+def main() -> int:
+    ap = argparse.ArgumentParser()
+    ap.add_argument("--check", action="store_true", help="只校验，不写文件")
+    args = ap.parse_args()
+
+    if not os.path.isfile(TPL):
+        sys.stderr.write("缺少模板 %s\n" % TPL)
+        return 2
+    with open(TPL, "r", encoding="utf-8") as fh:
+        base = fh.read()
+
+    n_idx = 0 if args.check else build_search_index()
+    av = asset_version()
+    missing, written = [], []
+    for slug, num, zh, en, group, title, desc in PAGES:
+        body_path = os.path.join(SRC, "%s.body.html" % slug)
+        if not os.path.isfile(body_path):
+            missing.append("src/pages/%s.body.html" % slug)
+            continue
+        with open(body_path, "r", encoding="utf-8") as fh:
+            body = expand_includes(fh.read()).rstrip() + "\n"
+
+        layout = "release" if slug == RELEASE_SLUG else "docs"
+        html = (base
+                .replace("{{TITLE}}", title)
+                .replace("{{DESC}}", desc)
+                .replace("{{PAGE_ID}}", slug)
+                .replace("{{LAYOUT}}", layout)
+                .replace("{{NUM}}", num)
+                .replace("{{ZH}}", zh)
+                .replace("{{EN}}", en)
+                .replace("{{GROUP}}", group)
+                .replace("{{ASSET_V}}", av)
+                .replace("{{TOPBAR_NAV}}", render_topnav(slug))
+                .replace("{{MAIN}}", render_main(slug, num, zh, en, desc, body))
+                .replace("{{BUILT}}", datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M")))
+        left = re.findall(r"\{\{[A-Z_]+\}\}", html)
+        if left:
+            sys.stderr.write("[警告] %s 仍有未替换占位符: %s\n" % (slug, set(left)))
+
+        if not args.check:
+            out = os.path.join(ROOT, "index.html" if slug == RELEASE_SLUG else "%s.html" % slug)
+            with open(out, "w", encoding="utf-8", newline="\n") as fh:
+                fh.write(html)
+        written.append("index.html" if slug == RELEASE_SLUG else "%s.html" % slug)
+
+    if missing:
+        sys.stderr.write("[缺失正文片段]\n  " + "\n  ".join(missing) + "\n")
+    print("页面 %d 个%s：" % (len(written), "（校验模式，未写盘）" if args.check else ""))
+    for w in written:
+        print("  " + w)
+    if n_idx:
+        print("检索索引 %d 条 → assets/js/search.js" % n_idx)
+    return 1 if missing else 0
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    raise SystemExit(main())
diff --git a/capacity.html b/capacity.html
new file mode 100644
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+    <button class="palbtn" id="palBtn" type="button" aria-label="检索全站内容（快捷键 /）">
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+  </div>
+  <div class="progress" id="progress"></div>
+</header>
+
+<div class="shell">
+  <aside class="side">
+    <nav class="side__in" aria-label="章节导航">
+<a class="side__back" href="./">← 返回发布页</a>
+<p class="side__grp">原理</p>
+<ul class="side__list">
+<li><a class="side__a" href="./division"><span class="side__n">01</span><span class="side__t">记忆与 KV 的分工</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./mechanism"><span class="side__n">02</span><span class="side__t">一次读取与一次写入</span></a></li>
+</ul>
+<p class="side__grp">证据</p>
+<ul class="side__list">
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+</ul>
+<p class="side__grp">工程</p>
+<ul class="side__list">
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+<li><a class="side__a" href="./roadmap"><span class="side__n">10</span><span class="side__t">已解决的与下一步</span></a></li>
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+</ul>
+    </nav>
+  </aside>
+  <main class="doc" id="doc">
+    <header class="doc__hd">
+      <span class="kicker">08 / CAPACITY & STORAGE</span>
+      <h1 class="doc__h">容量与存储</h1>
+      <p class="doc__lede">地址空间、分页结构、有界 GPU cache 与嵌入式 weight-shard 持久化的实际数字与取舍。</p>
+      <p class="doc__figure">
+        <span class="mega">512<small>B</small></span>
+        <span class="doc__figure-n">每条记录地址字节 · 100 万条约 512 MB</span>
+      </p>
+    </header>
+<p class="lede2">
+  「一百万记录容量」是<strong>地址空间和分页结构的容量</strong>，不是本次已经装入了一百万条语义记忆，
+  也不是一百万条记录已经通过端到端测试。这一节把容量、实际用量与存储方式分开列清楚。
+</p>
+<div class="grid g-2-1" >
+  <div class="card card--flat">
+    <p class="eyebrow" >PAGE MAP · 32768 PAGES × 32 SLOTS</p>
+    <div class="pagemap" id="pageMap" aria-hidden="true"></div>
+    <p class="tiny" >高亮部分为本次运行实际使用的页面（批次 A：23 页 / 723 条 active records；批次 B：24 页 / 738 条）。其余为地址空间余量。</p>
+  </div>
+  <div>
+    <div class="cap" id="capList"></div>
+  </div>
+</div>
+<div class="grid g2" >
+  <div class="card">
+    <p class="eyebrow" >PERSISTENCE</p>
+    <h3 class="h3"  id="storageMode"></h3>
+    <p class="small" id="storageText"></p>
+  </div>
+  <div class="card card--warn">
+    <p class="eyebrow" style="color:var(--warn)">TRADE-OFF</p>
+    <h3 class="h3" >取舍</h3>
+    <p class="small" id="storageTradeoff"></p>
+  </div>
+</div>
+
+<nav class="pn" aria-label="章节切换"><a class="pn__a pn__a--prev" href="./cost" data-dir="prev"><span class="pn__k">上一节 · 07</span><span class="pn__t">代价账本</span><span class="kbd">&larr;</span></a><a class="pn__a pn__a--next" href="./limits" data-dir="next"><span class="pn__k">下一节 · 09</span><span class="pn__t">我们不宣称的内容</span><span class="kbd">&rarr;</span></a></nav>
+  </main>
+</div>
+
+<footer class="footer">
+  <div class="wrap footer__in">
+    <div class="footer__col">
+      <p class="footer__h">作者</p>
+      <div class="author">
+        <a class="author__a" href="https://wpyw.site" target="_blank" rel="noopener">
+          <span class="author__k">个人网站</span><span class="author__v">wpyw.site</span>
+        </a>
+        <a class="author__a" href="mailto:wpy@wpy.email">
+          <span class="author__k">邮箱</span><span class="author__v">wpy@wpy.email</span>
+        </a>
+      </div>
+    </div>
+    <div class="footer__col footer__col--wide">
+      <p class="footer__h">来源</p>
+      <div class="readout" id="footFiles"></div>
+      <p class="footer__h" style="margin-top:20px">服务端读数</p>
+      <div class="readout mono" id="footServer"><span>读取中…</span></div>
+    </div>
+    <div class="footer__col footer__col--wide">
+      <p class="footer__h">说明</p>
+      <p class="footer__note" id="disclaimer"></p>
+      <p class="footer__meta">构建于 2026-09-16 20:39 · 所有数字取自工程内的正式报告，未做外推或估算。</p>
+    </div>
+  </div>
+</footer>
+
+<!-- 全站检索：客户端索引，无后端、无网络请求 -->
+<div class="pal" id="pal" hidden>
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+  <div class="pal__box" role="dialog" aria-modal="true" aria-label="检索全站内容">
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+      <span class="kbd">Esc</span>
+    </div>
+    <div class="pal__list" id="palList" role="listbox" aria-label="检索结果"></div>
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+
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diff --git a/cost.html b/cost.html
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+<div class="shell">
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+<p class="side__grp">证据</p>
+<ul class="side__list">
+<li><a class="side__a" href="./results"><span class="side__n">03</span><span class="side__t">测量结果</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./nm21"><span class="side__n">04</span><span class="side__t">NM2.1 · 之后做了什么</span></a></li>
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+</ul>
+<p class="side__grp">工程</p>
+<ul class="side__list">
+<li><a class="side__a is-on" href="./cost" aria-current="page"><span class="side__n">07</span><span class="side__t">代价账本</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./capacity"><span class="side__n">08</span><span class="side__t">容量与存储</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./limits"><span class="side__n">09</span><span class="side__t">我们不宣称的内容</span></a></li>
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+<li><a class="side__a" href="./reproduce"><span class="side__n">11</span><span class="side__t">复现实验</span></a></li>
+</ul>
+    </nav>
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+  <main class="doc" id="doc">
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+      <p class="doc__figure">
+        <span class="mega">26.35<small>ms</small></span>
+        <span class="doc__figure-n">读取路径额外耗时（批次 B；批次 A 为 61.10 ms）</span>
+      </p>
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+<div class="grid g-2-1" >
+  <div>
+    <div class="ledger" id="ledger"></div>
+    <p class="quote" ><q id="costQuote"></q></p>
+  </div>
+  <div class="card card--flat">
+    <p class="eyebrow" >VRAM · 12 GiB CARD</p>
+    <div class="vram" id="vram"></div>
+    <p class="tiny" >
+      allocated 与 reserved 均为每次请求结束后的快照，<strong>不是 CUDA high-water mark</strong>；
+      reserved 还包含 PyTorch 分配器保留的缓存。因此这里不能当作"模型峰值显存"来引用。
+    </p>
+  </div>
+</div>
+
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+  </main>
+</div>
+
+<footer class="footer">
+  <div class="wrap footer__in">
+    <div class="footer__col">
+      <p class="footer__h">作者</p>
+      <div class="author">
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+          <span class="author__k">个人网站</span><span class="author__v">wpyw.site</span>
+        </a>
+        <a class="author__a" href="mailto:wpy@wpy.email">
+          <span class="author__k">邮箱</span><span class="author__v">wpy@wpy.email</span>
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+      </div>
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+    <div class="footer__col footer__col--wide">
+      <p class="footer__h">来源</p>
+      <div class="readout" id="footFiles"></div>
+      <p class="footer__h" style="margin-top:20px">服务端读数</p>
+      <div class="readout mono" id="footServer"><span>读取中…</span></div>
+    </div>
+    <div class="footer__col footer__col--wide">
+      <p class="footer__h">说明</p>
+      <p class="footer__note" id="disclaimer"></p>
+      <p class="footer__meta">构建于 2026-09-16 20:39 · 所有数字取自工程内的正式报告，未做外推或估算。</p>
+    </div>
+  </div>
+</footer>
+
+<!-- 全站检索：客户端索引，无后端、无网络请求 -->
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+<title>记忆与 KV 的分工 — Natural Memory v2</title>
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+    <span class="crumb">
+      <span class="crumb__n">01</span>
+      <span class="crumb__t">记忆与 KV 的分工</span>
+    </span>
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+</header>
+
+<div class="shell">
+  <aside class="side">
+    <nav class="side__in" aria-label="章节导航">
+<a class="side__back" href="./">← 返回发布页</a>
+<p class="side__grp">原理</p>
+<ul class="side__list">
+<li><a class="side__a is-on" href="./division" aria-current="page"><span class="side__n">01</span><span class="side__t">记忆与 KV 的分工</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./mechanism"><span class="side__n">02</span><span class="side__t">一次读取与一次写入</span></a></li>
+</ul>
+<p class="side__grp">证据</p>
+<ul class="side__list">
+<li><a class="side__a" href="./results"><span class="side__n">03</span><span class="side__t">测量结果</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./nm21"><span class="side__n">04</span><span class="side__t">NM2.1 · 之后做了什么</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./examples"><span class="side__n">05</span><span class="side__t">实测样例</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./ledger"><span class="side__n">06</span><span class="side__t">真实评测台账</span></a></li>
+</ul>
+<p class="side__grp">工程</p>
+<ul class="side__list">
+<li><a class="side__a" href="./cost"><span class="side__n">07</span><span class="side__t">代价账本</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./capacity"><span class="side__n">08</span><span class="side__t">容量与存储</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./limits"><span class="side__n">09</span><span class="side__t">我们不宣称的内容</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./roadmap"><span class="side__n">10</span><span class="side__t">已解决的与下一步</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./reproduce"><span class="side__n">11</span><span class="side__t">复现实验</span></a></li>
+</ul>
+    </nav>
+  </aside>
+  <main class="doc" id="doc">
+    <header class="doc__hd">
+      <span class="kicker">01 / DIVISION OF LABOUR</span>
+      <h1 class="doc__h">记忆与 KV 的分工</h1>
+      <p class="doc__lede">为什么不是简单加长上下文：哪些东西该留在 Qwen 的热 KV 里，哪些该写入带地址的记忆记录，各自的边界在哪里。</p>
+      <p class="doc__figure">
+        <span class="mega">441.19<small>tok</small></span>
+        <span class="doc__figure-n">批次 B 平均输入前缀 token</span>
+      </p>
+    </header>
+<p class="lede2">
+  这一节回答一个问题：<strong>既然模型已经有上下文窗口，为什么还要单独做一层记忆？</strong>
+  答案不是「窗口不够长」，而是<strong>把长期事实塞进上下文，会以线性成本换来极低的复用率</strong>。
+  下面把「哪些东西留在 Qwen 的热 KV 里、哪些写进记忆记录」这条分界线逐层讲清楚。
+</p>
+
+<h2 class="h3" >先看没有这层记忆时会发生什么</h2>
+<p class="small" style="max-width:78ch">
+  同一套题、同一协议下，原版 Qwen3.5-4B 在 246 道<strong>可回答</strong>题上只答对 3 道（1.22%）。
+  它的典型回答不是答错，而是明确表示拿不到信息：
+</p>
+<div class="quote" >
+  <q>作为一个人工智能模型，我无法访问您的个人历史对话记录、系统配置或您之前设定的具体规则……每次对话对我来说都是全新的开始。</q>
+  <cite>原版 Qwen3.5-4B · 评测样本 user-009 原始回答</cite>
+</div>
+<p class="small" style="max-width:78ch">
+  这句话在事实上完全正确——模型确实没有这些信息。问题出在：这些信息<strong>本来就应该被保存下来</strong>，
+  而它们不属于「当前这轮对话」，所以每轮都重新粘一遍历史是最笨的保存方式。
+</p>
+
+<h2 class="h3" >四层分工：谁存什么、为什么</h2>
+<p class="small" style="max-width:78ch">
+  这是整份设计里最核心的一张表。判断标准只有一条：<strong>这份信息是「这一轮才有意义」还是「跨轮次可复用」</strong>。
+</p>
+<div class="scrollx">
+  <div class="gt gt--4">
+    <div class="gt__h"><span>层级</span><span>存放什么</span><span>由谁负责</span><span>为什么放在这一层</span></div>
+    <div class="gt__r">
+      <span class="gt__k">最近对话</span>
+      <span class="gt__v">这一轮前后的原话与顺序</span>
+      <span class="gt__who">Qwen 热 KV</span>
+      <span class="gt__why">指代、省略、语气、"你刚才说的那句"都依赖严格的先后顺序。这类信息复用价值低、时效性强，放 KV 最自然。</span>
+    </div>
+    <div class="gt__r">
+      <span class="gt__k">长期个人 / 项目事实</span>
+      <span class="gt__v">事实、版本、来源、置信度、短文本证据</span>
+      <span class="gt__who gt__who--acc">Natural Memory 记录</span>
+      <span class="gt__why">跨会话反复被问到，且需要保留"哪个版本才是当前有效"的关系。它们不依赖顺序，只依赖地址与内容。</span>
+    </div>
+    <div class="gt__r">
+      <span class="gt__k">当前问题</span>
+      <span class="gt__v">由问题生成的有界读取</span>
+      <span class="gt__who gt__who--acc">路由 + Top-K</span>
+      <span class="gt__why">不是所有记忆都该被读。当前问题只与少量页面和记录交互，避免"记忆越多、噪声越大"。</span>
+    </div>
+    <div class="gt__r">
+      <span class="gt__k">原始持久化状态</span>
+      <span class="gt__v">记忆快照与索引</span>
+      <span class="gt__who gt__who--acc">嵌入式 memory safetensors</span>
+      <span class="gt__why">随模型包一起加载，运行时不需要额外数据库进程，也避免了磁盘分页带来的延迟抖动。</span>
+    </div>
+  </div>
+</div>
+
+<div class="callout" >
+  <p class="callout__t">关键判断</p>
+  <p class="callout__b">
+    Memory Slot <strong>不试图逐 token 模拟完整 KV</strong>。它接管的是 KV 里最昂贵、最适合长期保存、
+    也最容易重复利用的那一部分；而当前对话的顺序关系，仍然由 Qwen 的原生上下文负责。
+  </p>
+</div>
+
+<h2 class="h3" >分工落到数字上是什么样</h2>
+<p class="small" style="max-width:78ch">
+  下面这组对照最能说明「不是把历史灌进去，而是把命中的少量证据灌进去」。两组数字分别来自批次 A 与批次 B（同一题集、同一协议）。
+</p>
+<div class="statrow">
+  <div class="stat">
+    <span class="stat__k">无记忆时的平均输入</span>
+    <span class="stat__v">30.75<small>token</small></span>
+    <span class="stat__d">批次 A 基线：只有问题本身，没有历史</span>
+  </div>
+  <div class="stat stat--acc">
+    <span class="stat__k">有记忆时的平均输入</span>
+    <span class="stat__v">441.19<small>token</small></span>
+    <span class="stat__d">批次 B：命中的证据前缀（批次 A 为 641.42）</span>
+  </div>
+  <div class="stat">
+    <span class="stat__k">前缀命中率</span>
+    <span class="stat__v">96.97<small>%</small></span>
+    <span class="stat__d">批次 B 实际注入证据的题目占比（批次 A 为 90.91%）</span>
+  </div>
+  <div class="stat">
+    <span class="stat__k">GPU cache 实际用量</span>
+    <span class="stat__v">17,990<small>token</small></span>
+    <span class="stat__d">有界上限 131,072 token，用到约 13.7%</span>
+  </div>
+</div>
+<p class="small" style="max-width:78ch">
+  注意最后一项：<strong>上限是 131,072 token，实际只用了 17,990</strong>。
+  这说明读取路径被"有界"约束住了——不会因为记忆库变大就把显存吃满。
+</p>
+
+<h2 class="h3" >这条分工线换来了什么、付出了什么</h2>
+<div class="grid g2" >
+  <div class="card">
+    <p class="eyebrow" >换来的</p>
+    <div class="mini">
+      <div><span>可回答正确率</span><b>1.22% → 82.52%</b></div>
+      <div><span>目标记忆召回</span><b>0% → 92.68%</b></div>
+      <div><span>符号定位（192 题）</span><b>0/192 → 181/192</b></div>
+      <div><span>跨会话问题</span><b>1/6 → 5/6</b></div>
+    </div>
+  </div>
+  <div class="card card--warn">
+    <p class="eyebrow" style="color:var(--warn)">付出的</p>
+    <div class="mini">
+      <div><span>平均输入前缀</span><b>30.75 → 441.19 token</b></div>
+      <div><span>平均总延迟（批次 B）</span><b>2854.9 → 2878.3 ms</b></div>
+      <div><span>平均解码速度（批次 B）</span><b>22.34 → 20.68 tok/s</b></div>
+      <div><span>reserved 显存峰值</span><b>3.234 → 5.180 GiB</b></div>
+    </div>
+  </div>
+</div>
+
+<h2 class="h3" >这条线不能推到哪里</h2>
+<div class="claims claims--loose" >
+  <div class="claim"><span class="claim__x">✕</span><span class="claim__t">Natural Memory 已经等价于百万 token 的完整 KV</span><span class="claim__s">UNSUPPORTED</span></div>
+  <div class="claim"><span class="claim__x">✕</span><span class="claim__t">长上下文限制已被解除（实测 8K 可跑，16K / 32K OOM）</span><span class="claim__s">UNSUPPORTED</span></div>
+  <div class="claim"><span class="claim__x">✕</span><span class="claim__t">设计容量 1,048,576 条记录等于已经装入并验证了这么多</span><span class="claim__s">UNSUPPORTED</span></div>
+</div>
+<p class="small" style="max-width:78ch">
+  第三条尤其要注意：<strong>1,048,576 是地址空间与分页结构的容量</strong>，
+  本次两个批次实际装载的是 723 / 738 条 active records，分别是 23 / 24 个页面。
+  容量上限与已装入量是两个概念，我们不在页面上把它们混为一谈。
+</p>
+
+<nav class="pn" aria-label="章节切换"><a class="pn__a pn__a--prev" href="./" data-dir="prev"><span class="pn__k">上一节 · 00</span><span class="pn__t">总览</span><span class="kbd">&larr;</span></a><a class="pn__a pn__a--next" href="./mechanism" data-dir="next"><span class="pn__k">下一节 · 02</span><span class="pn__t">一次读取与一次写入</span><span class="kbd">&rarr;</span></a></nav>
+  </main>
+</div>
+
+<footer class="footer">
+  <div class="wrap footer__in">
+    <div class="footer__col">
+      <p class="footer__h">作者</p>
+      <div class="author">
+        <a class="author__a" href="https://wpyw.site" target="_blank" rel="noopener">
+          <span class="author__k">个人网站</span><span class="author__v">wpyw.site</span>
+        </a>
+        <a class="author__a" href="mailto:wpy@wpy.email">
+          <span class="author__k">邮箱</span><span class="author__v">wpy@wpy.email</span>
+        </a>
+      </div>
+    </div>
+    <div class="footer__col footer__col--wide">
+      <p class="footer__h">来源</p>
+      <div class="readout" id="footFiles"></div>
+      <p class="footer__h" style="margin-top:20px">服务端读数</p>
+      <div class="readout mono" id="footServer"><span>读取中…</span></div>
+    </div>
+    <div class="footer__col footer__col--wide">
+      <p class="footer__h">说明</p>
+      <p class="footer__note" id="disclaimer"></p>
+      <p class="footer__meta">构建于 2026-09-16 20:39 · 所有数字取自工程内的正式报告，未做外推或估算。</p>
+    </div>
+  </div>
+</footer>
+
+<!-- 全站检索：客户端索引，无后端、无网络请求 -->
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+<title>实测样例 — Natural Memory v2</title>
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+    <button class="palbtn" id="palBtn" type="button" aria-label="检索全站内容（快捷键 /）">
+      <span class="palbtn__t">检索</span><span class="kbd">/</span>
+    </button>
+    <span class="pill" id="serverChip" title="本站服务端运行时读数">
+      <i class="dot"></i><span id="serverChipText">读取中</span>
+    </span>
+  </div>
+  <div class="progress" id="progress"></div>
+</header>
+
+<div class="shell">
+  <aside class="side">
+    <nav class="side__in" aria-label="章节导航">
+<a class="side__back" href="./">← 返回发布页</a>
+<p class="side__grp">原理</p>
+<ul class="side__list">
+<li><a class="side__a" href="./division"><span class="side__n">01</span><span class="side__t">记忆与 KV 的分工</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./mechanism"><span class="side__n">02</span><span class="side__t">一次读取与一次写入</span></a></li>
+</ul>
+<p class="side__grp">证据</p>
+<ul class="side__list">
+<li><a class="side__a" href="./results"><span class="side__n">03</span><span class="side__t">测量结果</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./nm21"><span class="side__n">04</span><span class="side__t">NM2.1 · 之后做了什么</span></a></li>
+<li><a class="side__a is-on" href="./examples" aria-current="page"><span class="side__n">05</span><span class="side__t">实测样例</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./ledger"><span class="side__n">06</span><span class="side__t">真实评测台账</span></a></li>
+</ul>
+<p class="side__grp">工程</p>
+<ul class="side__list">
+<li><a class="side__a" href="./cost"><span class="side__n">07</span><span class="side__t">代价账本</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./capacity"><span class="side__n">08</span><span class="side__t">容量与存储</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./limits"><span class="side__n">09</span><span class="side__t">我们不宣称的内容</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./roadmap"><span class="side__n">10</span><span class="side__t">已解决的与下一步</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./reproduce"><span class="side__n">11</span><span class="side__t">复现实验</span></a></li>
+</ul>
+    </nav>
+  </aside>
+  <main class="doc" id="doc">
+    <header class="doc__hd">
+      <span class="kicker">05 / GROUND TRUTH</span>
+      <h1 class="doc__h">实测样例</h1>
+      <p class="doc__lede">五条逐字取自评测原始结果的问答对照，包含两条我们判错的样例。</p>
+      <p class="doc__figure">
+        <span class="mega">5<small></small></span>
+        <span class="doc__figure-n">逐字原文，其中 2 条是我们主动放进去的判错样例</span>
+      </p>
+    </header>
+<p class="lede2" id="exampleIntro"></p>
+<div id="exampleList" class="examples" ></div>
+<p class="small" style="max-width:86ch" id="exampleNote"></p>
+
+<nav class="pn" aria-label="章节切换"><a class="pn__a pn__a--prev" href="./nm21" data-dir="prev"><span class="pn__k">上一节 · 04</span><span class="pn__t">NM2.1 · 之后做了什么</span><span class="kbd">&larr;</span></a><a class="pn__a pn__a--next" href="./ledger" data-dir="next"><span class="pn__k">下一节 · 06</span><span class="pn__t">真实评测台账</span><span class="kbd">&rarr;</span></a></nav>
+  </main>
+</div>
+
+<footer class="footer">
+  <div class="wrap footer__in">
+    <div class="footer__col">
+      <p class="footer__h">作者</p>
+      <div class="author">
+        <a class="author__a" href="https://wpyw.site" target="_blank" rel="noopener">
+          <span class="author__k">个人网站</span><span class="author__v">wpyw.site</span>
+        </a>
+        <a class="author__a" href="mailto:wpy@wpy.email">
+          <span class="author__k">邮箱</span><span class="author__v">wpy@wpy.email</span>
+        </a>
+      </div>
+    </div>
+    <div class="footer__col footer__col--wide">
+      <p class="footer__h">来源</p>
+      <div class="readout" id="footFiles"></div>
+      <p class="footer__h" style="margin-top:20px">服务端读数</p>
+      <div class="readout mono" id="footServer"><span>读取中…</span></div>
+    </div>
+    <div class="footer__col footer__col--wide">
+      <p class="footer__h">说明</p>
+      <p class="footer__note" id="disclaimer"></p>
+      <p class="footer__meta">构建于 2026-09-16 20:39 · 所有数字取自工程内的正式报告，未做外推或估算。</p>
+    </div>
+  </div>
+</footer>
+
+<!-- 全站检索：客户端索引，无后端、无网络请求 -->
+<div class="pal" id="pal" hidden>
+  <div class="pal__mask" id="palMask"></div>
+  <div class="pal__box" role="dialog" aria-modal="true" aria-label="检索全站内容">
+    <div class="pal__hd">
+      <span class="pal__ico" aria-hidden="true"></span>
+      <input class="pal__in" id="palInput" type="text" role="combobox" aria-expanded="true"
+             aria-controls="palList" autocomplete="off" spellcheck="false"
+             placeholder="检索全站内容：章节、数字、术语…">
+      <span class="kbd">Esc</span>
+    </div>
+    <div class="pal__list" id="palList" role="listbox" aria-label="检索结果"></div>
+    <div class="pal__ft">
+      <span><span class="kbd">↑</span><span class="kbd">↓</span> 选择</span>
+      <span><span class="kbd">↵</span> 打开</span>
+      <span class="pal__n mono" id="palN"></span>
+    </div>
+  </div>
+</div>
+
+<script src="assets/js/data.js?v=a9c21ef3a8"></script>
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+</body>
+</html>
diff --git a/index.html b/index.html
new file mode 100644
index 0000000..b9af1ee
--- /dev/null
+++ b/index.html
@@ -0,0 +1,585 @@
+<!DOCTYPE html>
+<html lang="zh-CN">
+<head>
+<meta charset="utf-8">
+<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1">
+<title>Natural Memory v2 — 模型内的记忆层</title>
+<meta name="description" content="接在本地 Qwen3.5-4B 上的模型内记忆层。模型重启后不携带历史聊天记录，仍能访问已保存的个人与项目事实，且不把全部历史转换成 GPU 上的长 KV Cache。">
+<meta name="color-scheme" content="dark">
+<meta name="theme-color" content="#0a0a0a">
+<!-- 动效的初始隐藏态只在 JS 可用时生效；脚本被禁用时内容照常可见 -->
+<script>document.documentElement.classList.add("js");</script>
+<meta property="og:type" content="website">
+<meta property="og:title" content="Natural Memory v2 — 模型内的记忆层">
+<meta property="og:description" content="接在本地 Qwen3.5-4B 上的模型内记忆层。模型重启后不携带历史聊天记录，仍能访问已保存的个人与项目事实，且不把全部历史转换成 GPU 上的长 KV Cache。">
+<meta name="twitter:card" content="summary_large_image">
+<link rel="icon" href="assets/favicon.svg" type="image/svg+xml">
+<link rel="apple-touch-icon" href="assets/favicon.svg">
+<link rel="preload" href="assets/fonts/archivo-latin-wdth-normal.woff2" as="font" type="font/woff2" crossorigin>
+<link rel="preload" href="assets/fonts/geist-mono-latin-wght-normal.woff2" as="font" type="font/woff2" crossorigin>
+<!-- 资源带构建指纹：内容一变 URL 就变，浏览器不可能再用到旧 JS/CSS -->
+<link rel="stylesheet" href="assets/css/site.css?v=a9c21ef3a8">
+</head>
+<body data-page="index" data-layout="release">
+<a class="skip" href="#doc">跳到正文</a>
+
+<header class="site" id="site">
+  <div class="topbar">
+    <a class="brand" href="./" aria-label="Natural Memory v2 发布页">
+      <svg class="brand__mark" viewBox="0 0 32 32" aria-hidden="true">
+        <rect class="dim" x="2"  y="2"  width="7" height="7" rx="1.5"/>
+        <rect class="dim" x="12" y="2"  width="7" height="7" rx="1.5"/>
+        <rect class="dim" x="22" y="2"  width="7" height="7" rx="1.5"/>
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+      </svg>
+      <span class="brand__name">Natural Memory</span>
+      <span class="pill pill--acc">v2</span>
+    </a>
+    <span class="crumb">
+      <span class="crumb__n">00</span>
+      <span class="crumb__t">总览</span>
+    </span>
+    <span class="topbar__spacer"></span>
+    <nav class="topnav" aria-label="快速导航">
+<a class="topnav__a is-on" href="./" aria-current="page">发布页</a>      <a class="topnav__a" href="./mechanism">机制</a>      <a class="topnav__a" href="./results">测量</a>      <a class="topnav__a" href="./nm21">NM2.1</a>      <a class="topnav__a" href="./ledger">台账</a>      <a class="topnav__a" href="./limits">边界</a>      <a class="topnav__a" href="./reproduce">复现</a>
+    </nav>
+    <button class="palbtn" id="palBtn" type="button" aria-label="检索全站内容（快捷键 /）">
+      <span class="palbtn__t">检索</span><span class="kbd">/</span>
+    </button>
+    <span class="pill" id="serverChip" title="本站服务端运行时读数">
+      <i class="dot"></i><span id="serverChipText">读取中</span>
+    </span>
+  </div>
+  <div class="progress" id="progress"></div>
+</header>
+
+<main class="release" id="doc">
+<!-- ============ BAND 1 · 地址空间（首屏即机制，不是标题块） ============
+     动效概念：地址空间下降。镜头从 1,048,576 个槽位一路降到一条记录，
+     每个环节的数字都是真的。机制来自题材自身的物理（读取路径本来就是寻址）。 -->
+<section class="hero" id="hero">
+  <div class="hero__pin">
+    <canvas class="hero__cv" id="spaceCv" aria-hidden="true"></canvas>
+    <div class="hero__layer">
+      <div class="hero__row hero__row--top">
+        <span class="eyebrow">Natural Memory · NM2.1</span>
+        <span class="eyebrow hero__geo">1,048,576 槽位 · 738 条活跃记录 · 730 个索引桶</span>
+      </div>
+
+      <div class="hero__row hero__row--mid">
+        <h1 class="hero__h dsp">模型重启之后，<br>它仍然记得。</h1>
+        <!-- 头号数字就在第一屏里：读者不需要滚三屏才知道这页在说什么 -->
+        <p class="hero__fig">
+          <span class="hero__fig-row">
+            <span class="hero__fig-v">1.22<small>%</small></span>
+            <span class="hero__fig-a" aria-hidden="true">→</span>
+            <span class="hero__fig-v">82.52<small>%</small></span>
+          </span>
+          <span class="hero__fig-n">同一 264 题题集的可回答正确率：无记忆基线 → 批次 B。
+            批次 A 为 62.60%，两批配置不同、不可合并。</span>
+        </p>
+      </div>
+
+      <div class="hero__row hero__row--bot">
+        <div class="hero__lede-wrap">
+          <p class="hero__lede" id="heroLede"></p>
+          <p class="hero__byline mono">wpyw.site · wpy@wpy.email · 本地 Qwen3.5-4B · 4-bit NF4</p>
+        </div>
+        <div class="hero__hud" role="status" aria-live="off">
+          <span class="hero__hud-i mono" id="hudIdx">01 / 08</span>
+          <span class="hero__hud-n" id="hudName">地址空间</span>
+          <span class="hero__hud-v mono" id="hudVal">1,048,576 槽位 · 738 条活跃记录</span>
+          <span class="hero__hud-track"><i id="hudBar"></i></span>
+        </div>
+      </div>
+    </div>
+    <p class="hero__cue mono">向下滚动 · 走一遍读取路径</p>
+  </div>
+</section>
+
+<!-- ============ BAND 2 · 关键数字（紧贴首屏；以前这里空着一屏多） ============ -->
+<section class="band band--tight">
+  <div class="wrap">
+    <p class="eyebrow band__k">Key numbers</p>
+    <div class="kpis reveal" id="heroKpis"></div>
+    <p class="src" style="display:block;margin-top:16px">出处 · <span id="heroSrc"></span></p>
+    <nav class="linkrow" aria-label="发布资源" style="margin-top:var(--sp-2xl)">
+      <a class="btn btn--pri" href="./reproduce">复现实验</a>
+      <a class="btn" href="./results">测量结果</a>
+      <a class="btn" href="./nm21">NM2.1 技术论证</a>
+      <a class="btn" href="./ledger">108 条真实台账</a>
+      <a class="btn" href="./limits">边界声明</a>
+      <a class="btn" href="https://wpyw.site" target="_blank" rel="noopener">作者网站 ↗</a>
+    </nav>
+  </div>
+</section>
+
+<!-- ============ BAND 2 · 重启实验（真实运行回放装置） ============ -->
+<section class="band band--alt band--rst" id="restart">
+  <div class="wrap">
+    <p class="eyebrow">Evidence · 重启实验</p>
+    <h2 class="h2">把历史扔掉，它还记得吗？</h2>
+    <p class="lede2 rst__lede">
+      下面不是示意动画，是工程里两次真实运行的逐字回放。同一条事实、同一个问题、同一份协议；
+      两次之间唯一的差别，是写入有没有真的落库。
+    </p>
+
+    <div class="rst" id="rst">
+      <div class="rst__head">
+        <div class="seg" role="group" aria-label="选择运行版本">
+          <button class="seg__b" type="button" data-v="before">修复前</button>
+          <button class="seg__b is-on" type="button" data-v="after">修复后</button>
+        </div>
+        <button class="btn rst__play" type="button" id="rstPlay">重放</button>
+        <span class="rst__file mono" id="rstFile"></span>
+      </div>
+
+      <div class="rst__grid">
+        <div class="rst__aside">
+          <p class="rst__k">写入的事实</p>
+          <p class="rst__quote" id="rstFact"></p>
+          <p class="rst__k">重启之后问</p>
+          <p class="rst__quote rst__quote--q" id="rstQuery"></p>
+
+          <div class="rst__gauges">
+            <div class="rst__g">
+              <div class="rst__gt"><span>记忆库记录</span><b class="mono" id="rstRec">0</b></div>
+              <div class="rst__track"><span class="rst__fill rst__fill--store" id="rstRecBar"></span></div>
+            </div>
+            <div class="rst__g">
+              <div class="rst__gt"><span>重启时传入的历史</span><b class="mono" id="rstHist">false</b></div>
+              <div class="rst__track"><span class="rst__fill rst__fill--hist" id="rstHistBar"></span></div>
+            </div>
+            <div class="rst__g">
+              <div class="rst__gt"><span>注入模型内部的前缀</span><b class="mono" id="rstPf">0<small> tok</small></b></div>
+              <div class="rst__track"><span class="rst__fill rst__fill--pf" id="rstPfBar"></span></div>
+              <p class="rst__hint" id="rstPfHint"></p>
+            </div>
+          </div>
+        </div>
+
+        <ol class="rst__beats" id="rstBeats"></ol>
+      </div>
+
+      <div class="rst__out" id="rstOut">
+        <div class="rst__outhead">
+          <span class="mono">模型输出 · 逐字</span>
+          <span class="rst__verdict mono" id="rstVerdict"></span>
+        </div>
+        <p class="rst__resp mono" id="rstResp"></p>
+        <div class="rst__kv" id="rstKv"></div>
+      </div>
+    </div>
+
+    <p class="tiny rst__note" id="rstNote"></p>
+  </div>
+</section>
+
+<!-- ============ BAND 3 · Teaser（全宽读取路径图） ============ -->
+<section class="band band--teaser">
+  <div class="wrap">
+    <figure class="teaser">
+      <svg class="dgm" viewBox="0 0 1120 250" role="img"
+     aria-label="读取路径示意：问题 → 隐状态地址 → LSH 粗索引 → 候选页 → 页内重排 → Top-K → 证据前缀 → 生成">
+  <!-- 连接线（pathLength=1 让描边可以按 0→1 精确绘制） -->
+  <g class="dgm__a">
+    <path pathLength="1" d="M132 78 L156 78" /><path pathLength="1" d="M270 78 L294 78" /><path pathLength="1" d="M408 78 L432 78" />
+    <path pathLength="1" d="M546 78 L570 78" /><path pathLength="1" d="M684 78 L708 78" /><path pathLength="1" d="M822 78 L846 78" />
+    <path pathLength="1" d="M960 78 L984 78" />
+  </g>
+  <!-- 8 个环节 -->
+  <g>
+    <rect class="dgm__box" x="12"  y="46" width="120" height="64" rx="8"/>
+    <text class="dgm__n" x="24" y="66">01</text>
+    <text class="dgm__l" x="24" y="86">用户问题</text>
+    <text class="dgm__s" x="24" y="101">自然语言</text>
+  </g>
+  <g>
+    <rect class="dgm__box" x="156" y="46" width="114" height="64" rx="8"/>
+    <text class="dgm__n" x="168" y="66">02</text>
+    <text class="dgm__l" x="168" y="86">隐状态地址</text>
+    <text class="dgm__s" x="168" y="101">Qwen hidden</text>
+  </g>
+  <g>
+    <rect class="dgm__box" x="294" y="46" width="114" height="64" rx="8"/>
+    <text class="dgm__n" x="306" y="66">03</text>
+    <text class="dgm__l" x="306" y="86">LSH 粗索引</text>
+    <text class="dgm__s" x="306" y="101">730 桶</text>
+  </g>
+  <g>
+    <rect class="dgm__box" x="432" y="46" width="114" height="64" rx="8"/>
+    <text class="dgm__n" x="444" y="66">04</text>
+    <text class="dgm__l" x="444" y="86">候选页</text>
+    <text class="dgm__s" x="444" y="101">≤4 页 · 32/页</text>
+  </g>
+  <g>
+    <rect class="dgm__box" x="570" y="46" width="114" height="64" rx="8"/>
+    <text class="dgm__n" x="582" y="66">05</text>
+    <text class="dgm__l" x="582" y="86">页内重排</text>
+    <text class="dgm__s" x="582" y="101">text_retriever</text>
+  </g>
+  <g>
+    <rect class="dgm__box dgm__box--acc" x="708" y="46" width="114" height="64" rx="8"/>
+    <text class="dgm__n" x="720" y="66">06</text>
+    <text class="dgm__l" x="720" y="86">Top-K 记录</text>
+    <text class="dgm__s" x="720" y="101">≤2 条</text>
+  </g>
+  <g>
+    <rect class="dgm__box dgm__box--acc" x="846" y="46" width="114" height="64" rx="8"/>
+    <text class="dgm__n" x="858" y="66">07</text>
+    <text class="dgm__l" x="858" y="86">证据前缀</text>
+    <text class="dgm__s" x="858" y="101">注入 Qwen</text>
+  </g>
+  <g>
+    <rect class="dgm__box" x="984" y="46" width="124" height="64" rx="8"/>
+    <text class="dgm__n" x="996" y="66">08</text>
+    <text class="dgm__l" x="996" y="86">普通生成</text>
+    <text class="dgm__s" x="996" y="101">回答</text>
+  </g>
+  <!-- 关键约束注释 -->
+  <line class="dgm__rule" x1="12" y1="146" x2="1108" y2="146"/>
+  <text class="dgm__note" x="12"  y="172">无全量注意力</text>
+  <text class="dgm__s"   x="1108" y="172" text-anchor="end">BOUNDED READ</text>
+  <text class="dgm__note" x="12"  y="190">当前问题不与全部记忆记录做注意力，只与少量页面和记录交互</text>
+  <text class="dgm__note" x="12"  y="222">读取额外耗时 61.10 ms → 26.35 ms（批次 A → B）　·　前缀命中率 96.97%　·　GPU cache 实际 17,990 / 上限 131,072 token</text>
+</svg>
+      <figcaption class="teaser__cap">
+        <span class="teaser__k">图 1 · 读取路径</span>
+        一次问答里记忆层做了什么。用户问题只与少量页面和记录交互，<b>全程没有对全量记忆做注意力</b>；
+        命中的短证据作为模型内部前缀注入 Qwen。图为示意，环节顺序与实现一致。
+      </figcaption>
+    </figure>
+  </div>
+</section>
+
+<!-- ============ BAND 4 · 摘要 ============ -->
+<section class="band">
+  <div class="wrap wrap--narrow">
+    <p class="eyebrow band__k">Abstract</p>
+    <h2 class="h2 arr-wipe">这是什么东西</h2>
+    <p class="lede2">
+      它接在本地 Qwen3.5-4B 上，是一个<strong>模型内的记忆层</strong>：把适合长期复用的个人事实、项目事实和短对话片段
+      写进<strong>带地址的记忆记录</strong>；当前问题只读取少量相关记录，再把这些记录作为<strong>模型内部前缀</strong>交给 Qwen 生成答案。
+    </p>
+    <p class="lede2" style="margin-top:20px">
+      它要解决的具体问题是：<strong>模型重启后不携带历史聊天记录，仍能访问已经保存的个人或项目事实，
+      同时不把全部历史转换成 GPU 上的长 KV Cache。</strong>
+    </p>
+    <p class="small" style="margin-top:24px">
+      当前状态：研究原型到工程验证之间。同一 264 题题集上，可回答正确率从 1.22% 提升到 62.60%（批次 A）
+      与 82.52%（批次 B）；代价是输入前缀变长、解码速度下降约 10%。我们不在页面上把它说成通用智能，
+      也不把实验室结果表述成线上服务承诺。
+    </p>
+  </div>
+</section>
+
+<!-- ============ BAND 5 · 本次发布包含什么 ============ -->
+<section class="band band--alt">
+  <div class="wrap">
+    <p class="eyebrow band__k">What's in this release</p>
+    <div class="grid g3">
+      <div class="card">
+        <p class="rel__k">记忆层与索引</p>
+        <p class="rel__v">738 <small>active records</small></p>
+        <p class="rel__d">批次 B 实际装载；24 个页面，页容量 32 条。地址空间设计容量 1,048,576。</p>
+      </div>
+      <div class="card">
+        <p class="rel__k">记忆路由器</p>
+        <p class="rel__v">2,037,774 <small>参数</small></p>
+        <p class="rel__d">16 张量 / float32 / 512 B 地址；结构 dim=128 · heads=8 · hidden=2560 · max_hops=3。</p>
+      </div>
+      <div class="card">
+        <p class="rel__k">有界 GPU cache</p>
+        <p class="rel__v">256 <small>records</small></p>
+        <p class="rel__d">上限 131,072 token；批次 B 实际用到 17,990 token，fallback 与分配失败均为 0。</p>
+      </div>
+      <div class="card">
+        <p class="rel__k">评测题集</p>
+        <p class="rel__v">264 <small>题</small></p>
+        <p class="rel__d">246 可回答 / 18 未知；真实仓库 220 题 + 项目对话事实 44 题。</p>
+      </div>
+      <div class="card">
+        <p class="rel__k">可复核性</p>
+        <p class="rel__v">逐字原文</p>
+        <p class="rel__d">样例页的问答全部取自评测原始结果、未经润色，并包含两条我们判错的样例。</p>
+      </div>
+      <div class="card card--acc">
+        <p class="rel__k">复现</p>
+        <p class="rel__v">一条命令</p>
+        <p class="rel__d">正式脏数据迁移测试的完整命令、协议参数与产物路径见复现页。</p>
+        <p style="margin:16px 0 0"><a class="btn" href="./reproduce">去复现 →</a></p>
+      </div>
+    </div>
+  </div>
+</section>
+
+<!-- ============ BAND 6 · 结果预览 ============ -->
+<section class="band">
+  <div class="wrap">
+    <p class="eyebrow band__k">Headline result</p>
+    <div class="grid g-2-1">
+      <div class="bars" id="releaseResult">
+        <div class="barset">
+          <div class="barset__top">
+            <span class="barset__t">可回答正确率</span>
+            <span class="barset__n">同一 264 题题集 · 246 可回答</span>
+          </div>
+          <div class="bar bar--base"><span class="bar__l">原版 Qwen</span>
+            <span class="bar__track"><span class="bar__fill" data-fill="1.22"></span></span>
+            <span class="bar__v">1.22%<small>3/246</small></span></div>
+          <div class="bar bar--a"><span class="bar__l">批次 A</span>
+            <span class="bar__track"><span class="bar__fill" data-fill="62.60"></span></span>
+            <span class="bar__v">62.60%<small>154/246</small></span></div>
+          <div class="bar bar--nm2"><span class="bar__l">批次 B</span>
+            <span class="bar__track"><span class="bar__fill" data-fill="82.52"></span></span>
+            <span class="bar__v">82.52%<small>203/246</small></span></div>
+        </div>
+        <div class="legend">
+          <span><i class="l-base"></i>原版 Qwen3.5-4B</span>
+          <span><i class="l-a"></i>批次 A</span>
+          <span><i class="l-nm2"></i>批次 B</span>
+        </div>
+        <p class="small">
+          两个批次同一题集、同一协议，但配置不同，<strong>分数不可合并</strong>，只能并列读。
+          目标记忆召回：批次 A 67.48%、批次 B 92.68%——<strong>检索召回率不等于回答正确率</strong>。
+        </p>
+      </div>
+      <div>
+        <div class="kv">
+          <div class="kv__r"><span class="kv__k">总体正确率</span><span class="kv__v">7.58% → 64.39% → 82.95%</span></div>
+          <div class="kv__r"><span class="kv__k">符号定位</span><span class="kv__v">0/192 → 129/192 → 181/192</span></div>
+          <div class="kv__r"><span class="kv__k">未知拒答</span><span class="kv__v">17/18 → 16/18 → 16/18</span></div>
+          <div class="kv__r"><span class="kv__k">读取额外耗时</span><span class="kv__v">— → 61.10 → 26.35 ms</span></div>
+          <div class="kv__r"><span class="kv__k">解码速度</span><span class="kv__v">24.06 → 21.68 → 20.68 tok/s</span></div>
+        </div>
+        <p style="margin:20px 0 0"><a class="btn" href="./results">全部测量结果 →</a></p>
+      </div>
+    </div>
+  </div>
+</section>
+
+<!-- ============ BAND 7 · 发布之后（NM2.1） ============ -->
+<section class="band band--alt">
+  <div class="wrap">
+    <p class="eyebrow">After this release · NM2.1</p>
+    <h2 class="h2">发布之后又做了什么</h2>
+    <p class="lede2" style="margin-top:20px">
+      上面所有数字都来自 v2。之后的 NM2.1 换掉了记忆路由器、修掉写入路径上一个会把事实互相销毁的缺陷，
+      并把「问库里没有的属性时照样编答案」这个 75% 的失败修到 0%。
+    </p>
+
+    <!-- 全页的头号数字；也是唯一一个用 .mega 的地方 -->
+    <div class="money">
+      <p class="eyebrow">未知拒答率 · 24 条同形候选</p>
+      <p class="money__row">
+        <span class="mega arr-num">100.00<small>%</small></span>
+        <span class="money__from">从 0.00% 起 —— 修好之前，模型 75% 的情况下照样编一个答案</span>
+      </p>
+      <p class="money__cap">
+        这是整个项目最该被引用的一个数字。它回答的不是「能不能检索到」，而是
+        <strong>「不知道的时候会不会不懂装懂」</strong>。
+      </p>
+    </div>
+
+    <div class="nm21grid" style="margin-top:var(--band-tight)">
+      <div>
+        <p class="rel__k">未知拒答率 · 同形候选</p>
+        <p class="rel__v"><em>0.00% →</em>100.00%</p>
+        <p class="rel__d">问库里不存在的属性时，正确说「不知道」的比例。修好之前，模型 75% 的情况下照样编一个答案。</p>
+      </div>
+      <div>
+        <p class="rel__k">写 20 条不同属性后存活</p>
+        <p class="rel__v"><em>12/20 →</em>20/20</p>
+        <p class="rel__d">v2 的写入路径会把 8 条<strong>无关</strong>事实互相 retract，让端到端正确率存在 50% 的硬上限——任何排序器都救不回一条已被删掉的记录。</p>
+      </div>
+      <div>
+        <p class="rel__k">零字面重叠改写</p>
+        <p class="rel__v"><em>43.75% →</em>68.75%</p>
+        <p class="rel__d">查询与事实之间没有任何独特字重叠时的回答正确率；24 条同句式候选的随机水平是 4.17%。</p>
+      </div>
+    </div>
+
+    <div class="grid g-2-1" style="margin-top:32px">
+      <div>
+        <p class="small">
+          <strong>代价几乎为零：</strong>参数量 2,037,774 不变、每条记录地址 512 字节不变、模型包 8.88 GB 不变；
+          交错基准（7 轮，消除顺序效应）单查询延迟 1.4203 → 1.4242 ms，差 +0.28%，
+          <strong>小于同一轮里原版自身 4.85% 的离散度</strong>。
+        </p>
+        <p class="small">
+          <strong>失败也一并写出来：</strong>那套「先判属性、再查库」的机制在离线实验里是 100.00% 拒答 / 0.00% 误拒，
+          但接上运行时<strong>连续失败两次</strong>——第一次把可回答正确率从 100.00% 压到 6.25%；
+          第二次修好了目标域（泄漏真的到 0.00%、可回答无损）却让另一个域崩到 0.00%。
+          最终该项已回退，原因也定位到了。
+        </p>
+        <p style="margin:22px 0 0; display:flex; flex-wrap:wrap; gap:12px">
+          <a class="btn btn--pri" href="./nm21">完整技术论证 →</a>
+          <a class="btn" href="./ledger">108 条真实台账 →</a>
+        </p>
+      </div>
+      <div>
+        <p class="eyebrow" style="margin-bottom:18px">路由器工件本身的提升</p>
+        <div class="kv">
+          <div class="kv__r"><span class="kv__k">Top-1 正确率</span><span class="kv__v">41.12% → 94.14%</span></div>
+          <div class="kv__r"><span class="kv__k">Recall@3</span><span class="kv__v">46.73% → 96.48%</span></div>
+          <div class="kv__r"><span class="kv__k">MRR</span><span class="kv__v">47.69% → 95.77%</span></div>
+          <div class="kv__r"><span class="kv__k">hop 正确率</span><span class="kv__v">73.23% → 100.00%</span></div>
+          <div class="kv__r"><span class="kv__k">hop 欠预测率</span><span class="kv__v">4.68% → 0.00%</span></div>
+          <div class="kv__r"><span class="kv__k">替换兼容性</span><span class="kv__v">DROP-IN OK（16/16 键）</span></div>
+          <div class="kv__r"><span class="kv__k">单元测试</span><span class="kv__v">52 项通过</span></div>
+        </div>
+        <p class="tiny" style="margin-top:16px">
+          这些是路由器工件在冻结评测集上的增益。它<strong>不会</strong>自动传递到最终答案 ——
+          原因见技术论证页的第十节。
+        </p>
+      </div>
+    </div>
+  </div>
+</section>
+
+<!-- ============ BAND 8 · 深入阅读 ============ -->
+<section class="band">
+  <div class="wrap">
+    <p class="eyebrow band__k">Read further</p>
+    <div class="grid g3">
+      <a class="navcard" href="./division">
+        <span class="navcard__n">01</span>
+        <span class="navcard__t">记忆与 KV 的分工</span>
+        <span class="navcard__d">哪些留在热 KV、哪些写进记忆，判断标准与代价</span>
+      </a>
+      <a class="navcard" href="./mechanism">
+        <span class="navcard__n">02</span>
+        <span class="navcard__t">一次读取与一次写入</span>
+        <span class="navcard__d">八个环节、记录字段、四个状态与四个设计决定</span>
+      </a>
+      <a class="navcard" href="./nm21">
+        <span class="navcard__n">04</span>
+        <span class="navcard__t">NM2.1 · 之后做了什么</span>
+        <span class="navcard__d">根因、两级验证、两处改动的剂量曲线，以及两次失败的集成</span>
+      </a>
+      <a class="navcard" href="./ledger">
+        <span class="navcard__n">06</span>
+        <span class="navcard__t">真实评测台账</span>
+        <span class="navcard__d">108 条逐字原文，可按来源与判定筛选</span>
+      </a>
+      <a class="navcard" href="./examples">
+        <span class="navcard__n">05</span>
+        <span class="navcard__t">实测样例</span>
+        <span class="navcard__d">五条逐字原文，含两条我们判错的</span>
+      </a>
+      <a class="navcard" href="./cost">
+        <span class="navcard__n">07</span>
+        <span class="navcard__t">代价账本</span>
+        <span class="navcard__d">延迟、解码速度、前缀长度、显存</span>
+      </a>
+    </div>
+  </div>
+</section>
+
+<!-- ============ BAND 8 · 边界（正式章节，不是脚注） ============ -->
+<section class="band">
+  <div class="wrap">
+    <p class="eyebrow band__k">Boundaries · 我们不宣称的内容</p>
+    <div class="claims claims--loose arr-cards">
+      <div class="claim"><span class="claim__x">✕</span><span class="claim__t">已经等价于百万 token 的完整 KV</span></div>
+      <div class="claim"><span class="claim__x">✕</span><span class="claim__t">已经击败生产级 embedding + reranker RAG</span></div>
+      <div class="claim"><span class="claim__x">✕</span><span class="claim__t">任何自然语言表达都能稳定召回正确记忆</span></div>
+      <div class="claim"><span class="claim__x">✕</span><span class="claim__t">记忆写入永远不会出错</span></div>
+      <div class="claim"><span class="claim__x">✕</span><span class="claim__t">一百万条记录已经完成端到端验证</span></div>
+      <div class="claim"><span class="claim__x">✕</span><span class="claim__t">当前 4B 结果可以直接外推到 14B、32B 或更大模型</span></div>
+    </div>
+    <p class="small" style="margin-top:24px">
+      完整的八条与五项主要局限见 <a href="./limits" class="linku">边界页</a>。
+      把它们放在发布页正面，是因为它们和上面的数字一样重要。
+    </p>
+  </div>
+</section>
+
+<!-- ============ BAND 9 · 引用 ============ -->
+<section class="band band--alt">
+  <div class="wrap">
+    <p class="eyebrow band__k">Citation</p>
+    <div class="code">
+      <div class="code__bar">
+        <span class="code__t">BibTeX</span>
+        <button class="copy" id="citeCopy" type="button">复制</button>
+      </div>
+      <pre><code id="citeBlock">@misc{naturalmemoryv2,
+  title  = {Natural Memory v2: an in-model memory layer for local LLMs},
+  author = {wpy},
+  year   = {2026},
+  note   = {Research prototype on Qwen3.5-4B. 264-question dirty-corpus
+            transfer test; two independent batches.},
+  url    = {https://wpyw.site}
+}</code></pre>
+    </div>
+    <p class="tiny" style="margin-top:16px">
+      引用时请一并注明「批次 A 与批次 B 配置不同、分数不可合并」，否则单个数字会被误读。
+    </p>
+  </div>
+</section>
+
+</main>
+
+<footer class="footer">
+  <div class="wrap footer__in">
+    <div class="footer__col">
+      <p class="footer__h">作者</p>
+      <div class="author">
+        <a class="author__a" href="https://wpyw.site" target="_blank" rel="noopener">
+          <span class="author__k">个人网站</span><span class="author__v">wpyw.site</span>
+        </a>
+        <a class="author__a" href="mailto:wpy@wpy.email">
+          <span class="author__k">邮箱</span><span class="author__v">wpy@wpy.email</span>
+        </a>
+      </div>
+    </div>
+    <div class="footer__col footer__col--wide">
+      <p class="footer__h">来源</p>
+      <div class="readout" id="footFiles"></div>
+      <p class="footer__h" style="margin-top:20px">服务端读数</p>
+      <div class="readout mono" id="footServer"><span>读取中…</span></div>
+    </div>
+    <div class="footer__col footer__col--wide">
+      <p class="footer__h">说明</p>
+      <p class="footer__note" id="disclaimer"></p>
+      <p class="footer__meta">构建于 2026-09-16 20:39 · 所有数字取自工程内的正式报告，未做外推或估算。</p>
+    </div>
+  </div>
+</footer>
+
+<!-- 全站检索：客户端索引，无后端、无网络请求 -->
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+<title>真实评测台账 — Natural Memory v2</title>
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+<meta property="og:description" content="全部 108 条真实评测 episode 的逐条台账：模型逐字回复、判定结果、停止原因、选中记录数与分数，可按来源与判定筛选。">
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+<a class="topnav__a" href="./">发布页</a>      <a class="topnav__a" href="./mechanism">机制</a>      <a class="topnav__a" href="./results">测量</a>      <a class="topnav__a" href="./nm21">NM2.1</a>      <a class="topnav__a is-on" href="./ledger" aria-current="page">台账</a>      <a class="topnav__a" href="./limits">边界</a>      <a class="topnav__a" href="./reproduce">复现</a>
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+    <button class="palbtn" id="palBtn" type="button" aria-label="检索全站内容（快捷键 /）">
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+    <span class="pill" id="serverChip" title="本站服务端运行时读数">
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+
+<div class="shell">
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+    <nav class="side__in" aria-label="章节导航">
+<a class="side__back" href="./">← 返回发布页</a>
+<p class="side__grp">原理</p>
+<ul class="side__list">
+<li><a class="side__a" href="./division"><span class="side__n">01</span><span class="side__t">记忆与 KV 的分工</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./mechanism"><span class="side__n">02</span><span class="side__t">一次读取与一次写入</span></a></li>
+</ul>
+<p class="side__grp">证据</p>
+<ul class="side__list">
+<li><a class="side__a" href="./results"><span class="side__n">03</span><span class="side__t">测量结果</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./nm21"><span class="side__n">04</span><span class="side__t">NM2.1 · 之后做了什么</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./examples"><span class="side__n">05</span><span class="side__t">实测样例</span></a></li>
+<li><a class="side__a is-on" href="./ledger" aria-current="page"><span class="side__n">06</span><span class="side__t">真实评测台账</span></a></li>
+</ul>
+<p class="side__grp">工程</p>
+<ul class="side__list">
+<li><a class="side__a" href="./cost"><span class="side__n">07</span><span class="side__t">代价账本</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./capacity"><span class="side__n">08</span><span class="side__t">容量与存储</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./limits"><span class="side__n">09</span><span class="side__t">我们不宣称的内容</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./roadmap"><span class="side__n">10</span><span class="side__t">已解决的与下一步</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./reproduce"><span class="side__n">11</span><span class="side__t">复现实验</span></a></li>
+</ul>
+    </nav>
+  </aside>
+  <main class="doc" id="doc">
+    <header class="doc__hd">
+      <span class="kicker">06 / FULL LEDGER</span>
+      <h1 class="doc__h">真实评测台账</h1>
+      <p class="doc__lede">全部 108 条真实评测 episode 的逐条台账：模型逐字回复、判定结果、停止原因、选中记录数与分数，可按来源与判定筛选。</p>
+      <p class="doc__figure">
+        <span class="mega">108<small></small></span>
+        <span class="doc__figure-n">条真实评测 episode，含全部失败</span>
+      </p>
+    </header>
+<p class="lede2">
+  这一页不是挑出来的样例，是<strong>全部 108 条真实评测 episode 的逐条台账</strong>。
+  每条都带模型的逐字回复、判定结果、停止原因、选中记录数与分数。
+</p>
+<p class="small" id="ledgerIntro"></p>
+
+<div class="ledger-bar">
+  <div class="seg" id="ledgerSrc" role="group" aria-label="按来源筛选"></div>
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+</div>
+
+<div class="ledger-count">
+  <span class="mono" id="ledgerCount"></span>
+  <span class="tiny" id="ledgerBreak"></span>
+</div>
+
+<div class="ledger" id="ledgerList"></div>
+
+<p class="tiny" style="margin-top:var(--sp-2xl)">
+  数据来自 <code>runtime_score_bands.json</code> 与 <code>nm2_1_final_runtime_e2e.json</code>，
+  由 <code>tools/make_ledger.py</code> 生成 <code>assets/js/ledger.js</code>，
+  <strong>字段逐字复制，未做改写、润色或换算</strong>。模型输出里的错字、冗余和编造的内容都按原样保留。
+  期望锚点是评测里的随机码（形如 <code>VAL-XXXXXXX</code>），它只出现在唯一一条候选事实里，
+  因此可以用来检测「证据混用」。
+</p>
+
+<nav class="pn" aria-label="章节切换"><a class="pn__a pn__a--prev" href="./examples" data-dir="prev"><span class="pn__k">上一节 · 05</span><span class="pn__t">实测样例</span><span class="kbd">&larr;</span></a><a class="pn__a pn__a--next" href="./cost" data-dir="next"><span class="pn__k">下一节 · 07</span><span class="pn__t">代价账本</span><span class="kbd">&rarr;</span></a></nav>
+  </main>
+</div>
+
+<footer class="footer">
+  <div class="wrap footer__in">
+    <div class="footer__col">
+      <p class="footer__h">作者</p>
+      <div class="author">
+        <a class="author__a" href="https://wpyw.site" target="_blank" rel="noopener">
+          <span class="author__k">个人网站</span><span class="author__v">wpyw.site</span>
+        </a>
+        <a class="author__a" href="mailto:wpy@wpy.email">
+          <span class="author__k">邮箱</span><span class="author__v">wpy@wpy.email</span>
+        </a>
+      </div>
+    </div>
+    <div class="footer__col footer__col--wide">
+      <p class="footer__h">来源</p>
+      <div class="readout" id="footFiles"></div>
+      <p class="footer__h" style="margin-top:20px">服务端读数</p>
+      <div class="readout mono" id="footServer"><span>读取中…</span></div>
+    </div>
+    <div class="footer__col footer__col--wide">
+      <p class="footer__h">说明</p>
+      <p class="footer__note" id="disclaimer"></p>
+      <p class="footer__meta">构建于 2026-09-16 20:39 · 所有数字取自工程内的正式报告，未做外推或估算。</p>
+    </div>
+  </div>
+</footer>
+
+<!-- 全站检索：客户端索引，无后端、无网络请求 -->
+<div class="pal" id="pal" hidden>
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+    </div>
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+
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+<meta name="theme-color" content="#0a0a0a">
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+<meta property="og:title" content="边界：我们不宣称的内容 — Natural Memory v2">
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+<p class="side__grp">证据</p>
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+</div>
+
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+</body>
+</html>
diff --git a/mechanism.html b/mechanism.html
new file mode 100644
index 0000000..2c18b5b
--- /dev/null
+++ b/mechanism.html
@@ -0,0 +1,335 @@
+<!DOCTYPE html>
+<html lang="zh-CN">
+<head>
+<meta charset="utf-8">
+<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1">
+<title>机制：读取路径、记录结构与写入状态机 — Natural Memory v2</title>
+<meta name="description" content="从用户问题到证据前缀注入的八个环节，记录包含哪些字段，以及 active / superseded / quarantined / retracted 四个状态如何演化。">
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+<!-- 动效的初始隐藏态只在 JS 可用时生效；脚本被禁用时内容照常可见 -->
+<script>document.documentElement.classList.add("js");</script>
+<meta property="og:type" content="website">
+<meta property="og:title" content="机制：读取路径、记录结构与写入状态机 — Natural Memory v2">
+<meta property="og:description" content="从用户问题到证据前缀注入的八个环节，记录包含哪些字段，以及 active / superseded / quarantined / retracted 四个状态如何演化。">
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+<!-- 资源带构建指纹：内容一变 URL 就变，浏览器不可能再用到旧 JS/CSS -->
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+<body data-page="mechanism" data-layout="docs">
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+
+<header class="site" id="site">
+  <div class="topbar">
+    <a class="brand" href="./" aria-label="Natural Memory v2 发布页">
+      <svg class="brand__mark" viewBox="0 0 32 32" aria-hidden="true">
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+      <span class="brand__name">Natural Memory</span>
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+    <span class="crumb">
+      <span class="crumb__n">02</span>
+      <span class="crumb__t">一次读取与一次写入</span>
+    </span>
+    <span class="topbar__spacer"></span>
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+<a class="topnav__a" href="./">发布页</a>      <a class="topnav__a is-on" href="./mechanism" aria-current="page">机制</a>      <a class="topnav__a" href="./results">测量</a>      <a class="topnav__a" href="./nm21">NM2.1</a>      <a class="topnav__a" href="./ledger">台账</a>      <a class="topnav__a" href="./limits">边界</a>      <a class="topnav__a" href="./reproduce">复现</a>
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+  </div>
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+</header>
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+  <aside class="side">
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+<p class="side__grp">原理</p>
+<ul class="side__list">
+<li><a class="side__a" href="./division"><span class="side__n">01</span><span class="side__t">记忆与 KV 的分工</span></a></li>
+<li><a class="side__a is-on" href="./mechanism" aria-current="page"><span class="side__n">02</span><span class="side__t">一次读取与一次写入</span></a></li>
+</ul>
+<p class="side__grp">证据</p>
+<ul class="side__list">
+<li><a class="side__a" href="./results"><span class="side__n">03</span><span class="side__t">测量结果</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./nm21"><span class="side__n">04</span><span class="side__t">NM2.1 · 之后做了什么</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./examples"><span class="side__n">05</span><span class="side__t">实测样例</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./ledger"><span class="side__n">06</span><span class="side__t">真实评测台账</span></a></li>
+</ul>
+<p class="side__grp">工程</p>
+<ul class="side__list">
+<li><a class="side__a" href="./cost"><span class="side__n">07</span><span class="side__t">代价账本</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./capacity"><span class="side__n">08</span><span class="side__t">容量与存储</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./limits"><span class="side__n">09</span><span class="side__t">我们不宣称的内容</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./roadmap"><span class="side__n">10</span><span class="side__t">已解决的与下一步</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./reproduce"><span class="side__n">11</span><span class="side__t">复现实验</span></a></li>
+</ul>
+    </nav>
+  </aside>
+  <main class="doc" id="doc">
+    <header class="doc__hd">
+      <span class="kicker">02 / MECHANISM</span>
+      <h1 class="doc__h">一次读取与一次写入</h1>
+      <p class="doc__lede">从用户问题到证据前缀注入的八个环节，记录包含哪些字段，以及 active / superseded / quarantined / retracted 四个状态如何演化。</p>
+      <p class="doc__figure">
+        <span class="mega">1,048,576<small></small></span>
+        <span class="doc__figure-n">地址空间设计容量</span>
+      </p>
+    </header>
+<p class="lede2">
+  这一节把「<strong>一次读取</strong>」和「<strong>一次写入</strong>」拆开讲透：读取路径有哪八个环节、每一步的输入输出是什么、
+  一条记录里到底存了什么、四个状态如何演化，以及我们为这些决定付出了什么代价。
+</p>
+
+<h2 class="h3" >一、读取路径：从提问到证据注入</h2>
+<div class="scrollx teaser--doc">
+  <svg class="dgm" viewBox="0 0 1120 250" role="img"
+     aria-label="读取路径示意：问题 → 隐状态地址 → LSH 粗索引 → 候选页 → 页内重排 → Top-K → 证据前缀 → 生成">
+  <!-- 连接线（pathLength=1 让描边可以按 0→1 精确绘制） -->
+  <g class="dgm__a">
+    <path pathLength="1" d="M132 78 L156 78" /><path pathLength="1" d="M270 78 L294 78" /><path pathLength="1" d="M408 78 L432 78" />
+    <path pathLength="1" d="M546 78 L570 78" /><path pathLength="1" d="M684 78 L708 78" /><path pathLength="1" d="M822 78 L846 78" />
+    <path pathLength="1" d="M960 78 L984 78" />
+  </g>
+  <!-- 8 个环节 -->
+  <g>
+    <rect class="dgm__box" x="12"  y="46" width="120" height="64" rx="8"/>
+    <text class="dgm__n" x="24" y="66">01</text>
+    <text class="dgm__l" x="24" y="86">用户问题</text>
+    <text class="dgm__s" x="24" y="101">自然语言</text>
+  </g>
+  <g>
+    <rect class="dgm__box" x="156" y="46" width="114" height="64" rx="8"/>
+    <text class="dgm__n" x="168" y="66">02</text>
+    <text class="dgm__l" x="168" y="86">隐状态地址</text>
+    <text class="dgm__s" x="168" y="101">Qwen hidden</text>
+  </g>
+  <g>
+    <rect class="dgm__box" x="294" y="46" width="114" height="64" rx="8"/>
+    <text class="dgm__n" x="306" y="66">03</text>
+    <text class="dgm__l" x="306" y="86">LSH 粗索引</text>
+    <text class="dgm__s" x="306" y="101">730 桶</text>
+  </g>
+  <g>
+    <rect class="dgm__box" x="432" y="46" width="114" height="64" rx="8"/>
+    <text class="dgm__n" x="444" y="66">04</text>
+    <text class="dgm__l" x="444" y="86">候选页</text>
+    <text class="dgm__s" x="444" y="101">≤4 页 · 32/页</text>
+  </g>
+  <g>
+    <rect class="dgm__box" x="570" y="46" width="114" height="64" rx="8"/>
+    <text class="dgm__n" x="582" y="66">05</text>
+    <text class="dgm__l" x="582" y="86">页内重排</text>
+    <text class="dgm__s" x="582" y="101">text_retriever</text>
+  </g>
+  <g>
+    <rect class="dgm__box dgm__box--acc" x="708" y="46" width="114" height="64" rx="8"/>
+    <text class="dgm__n" x="720" y="66">06</text>
+    <text class="dgm__l" x="720" y="86">Top-K 记录</text>
+    <text class="dgm__s" x="720" y="101">≤2 条</text>
+  </g>
+  <g>
+    <rect class="dgm__box dgm__box--acc" x="846" y="46" width="114" height="64" rx="8"/>
+    <text class="dgm__n" x="858" y="66">07</text>
+    <text class="dgm__l" x="858" y="86">证据前缀</text>
+    <text class="dgm__s" x="858" y="101">注入 Qwen</text>
+  </g>
+  <g>
+    <rect class="dgm__box" x="984" y="46" width="124" height="64" rx="8"/>
+    <text class="dgm__n" x="996" y="66">08</text>
+    <text class="dgm__l" x="996" y="86">普通生成</text>
+    <text class="dgm__s" x="996" y="101">回答</text>
+  </g>
+  <!-- 关键约束注释 -->
+  <line class="dgm__rule" x1="12" y1="146" x2="1108" y2="146"/>
+  <text class="dgm__note" x="12"  y="172">无全量注意力</text>
+  <text class="dgm__s"   x="1108" y="172" text-anchor="end">BOUNDED READ</text>
+  <text class="dgm__note" x="12"  y="190">当前问题不与全部记忆记录做注意力，只与少量页面和记录交互</text>
+  <text class="dgm__note" x="12"  y="222">读取额外耗时 61.10 ms → 26.35 ms（批次 A → B）　·　前缀命中率 96.97%　·　GPU cache 实际 17,990 / 上限 131,072 token</text>
+</svg>
+</div>
+
+<p class="small" style="max-width:78ch">
+  点左侧任一环节查看它在做什么，也可以依次点一遍——注意整条链路上<strong>没有一步是「和全部记忆做注意力」</strong>，
+  这是显存可控的根本原因。
+</p>
+
+<div class="flow">
+  <div class="steps" id="steps" role="tablist" aria-label="记忆读取路径"></div>
+  <div class="flow__detail card card--flat">
+    <p class="flow__stage" id="flowIdx">STAGE 01 / 08</p>
+    <h3 class="flow__title" id="flowTitle"></h3>
+    <p class="flow__body" id="flowBody"></p>
+    <p class="flow__io" id="flowIo"></p>
+    <div class="flow__meta">
+      <div><span>读取上限</span><b>2 records</b></div>
+      <div><span>候选页上限</span><b>4 pages</b></div>
+      <div><span>页容量</span><b>32 / page</b></div>
+      <div><span>全量注意力</span><b>否</b></div>
+    </div>
+  </div>
+</div>
+
+<h2 class="h3" >每一步的输入、输出与约束</h2>
+<p class="small" style="max-width:78ch">
+  括号里的数字是实测值，不是设计目标。
+</p>
+<div class="scrollx">
+  <div class="gt gt--3">
+    <div class="gt__h"><span>环节</span><span>输入 → 输出</span><span>约束或实测</span></div>
+    <div class="gt__r"><span class="gt__k">01 用户问题</span><span class="gt__v">普通自然语言</span><span class="gt__why">不要求任何显式指令，不需要输入 <code>/remember</code> 之类的标记。</span></div>
+    <div class="gt__r"><span class="gt__k">02 Qwen hidden state</span><span class="gt__v">问题 → 紧凑查询地址</span><span class="gt__why">地址由模型隐状态生成，不依赖外部 embedding 服务；语义地址编码用单条 batch 执行，避免编码阶段出现显存瞬时峰值。</span></div>
+    <div class="gt__r"><span class="gt__k">03 LSH / 地址粗索引</span><span class="gt__v">查询地址 → 候选页</span><span class="gt__why">精确桶 + Hamming-1/2 探针；批次 A 的记忆状态里粗索引有 730 个桶、最近一次粗筛返回 24 个候选。</span></div>
+    <div class="gt__r"><span class="gt__k">04 候选页</span><span class="gt__v">候选页 → 少量页面</span><span class="gt__why">页容量 32 条记录，默认最多读取 4 页；本次 active records 723 条落在 23 个页面上。</span></div>
+    <div class="gt__r"><span class="gt__k">05 页内记录重排</span><span class="gt__v">页内记录 → 有序候选</span><span class="gt__why">记录级重排由独立的 text_retriever 完成（6 张量、1,573,377 参数）。它的 Top-1 命中率本身只有 23.20%，是当前的主要瓶颈之一。</span></div>
+    <div class="gt__r"><span class="gt__k">06 Top-K 记录</span><span class="gt__v">有序候选 → 少量证据</span><span class="gt__why">正式测试中的读取上限为 2 条记录。目标记忆召回：批次 A 166/246，<strong>批次 B 228/246</strong>。</span></div>
+    <div class="gt__r"><span class="gt__k">07 证据前缀注入</span><span class="gt__v">证据 → 模型内部前缀</span><span class="gt__why">命中的短证据被提升到 GPU 作为前缀；批次 B 有 96.97% 的题目实际注入了前缀，平均 410.34 token（批次 A 为 610.67）。</span></div>
+    <div class="gt__r"><span class="gt__k">08 普通生成</span><span class="gt__v">前缀 + 问题 → 回答</span><span class="gt__why">记忆主体始终留在进程内存，只有热点记录进入有界 GPU cache。读取路径额外耗时：批次 A 61.10 ms → <strong>批次 B 26.35 ms</strong>。</span></div>
+  </div>
+</div>
+
+<h2 class="h3" >二、一条记录里到底存了什么</h2>
+<p class="small" style="max-width:78ch">
+  记录不是一段文本，而是一条带地址、带版本关系、带状态的结构化数据。下面左侧是全部字段，
+  右侧是<strong>一条真实记录</strong>（逐字取自评测结果里的命中记录）。
+</p>
+<div class="grid g-2-1">
+  <div>
+    <div class="rec" id="recFields"></div>
+  </div>
+  <div>
+    <div class="card card--acc" id="realRecord"></div>
+  </div>
+</div>
+
+<h2 class="h3" >三、状态机：旧的答案不会凭空消失</h2>
+<p class="small" style="max-width:78ch">
+  同一实体和属性出现新值时，<strong>旧值被标记为 superseded，而不是被覆盖或删除</strong>。
+  这是「时间冲突」类问题能答对的前提：既要给出当前有效值，也要能说清旧值去哪了。
+</p>
+<div class="states" id="stateList"></div>
+
+<div class="callout callout--warn" >
+  <p class="callout__t">写入路径的教训：检索救不回不存在的记录</p>
+  <p class="callout__b">
+    早期版本的退役授权完全依赖一个学习打分（阈值 ≥0.95），<strong>没有任何结构校验</strong>。
+    结果是新写入把已有记录误判为旧值并退役：一次 20 条记录的测试里 active 只剩 12 条、retract 高达 16 次、目标记录只存活 8/16。
+    修好之后：<strong>active 12/20 → 20/20，retract 16 → 0，目标记录存活 8/16 → 16/16，端到端 37.50% → 68.75%</strong>。
+    这件事的结论很直白——<span class="serif-it">任何排序器都救不回一条已经不存在的记录。</span>
+  </p>
+</div>
+
+<h2 class="h3" >四、四个设计决定与它们的代价</h2>
+<div class="grid g2" >
+  <div class="card">
+    <p class="eyebrow" >决定 1 · 两段式读取</p>
+    <p class="small" ><strong>粗索引筛页 → 页内重排</strong>，而不是对全量记录做注意力。</p>
+    <p class="tiny">好处：单次读取的候选规模被压到固定上限（≤4 页 / ≤2 条），成本与记忆总量解耦。
+      代价：两段都可能出错，且错误会叠加——粗索引错了就再没有机会。</p>
+  </div>
+  <div class="card">
+    <p class="eyebrow" >决定 2 · 用地址索引而非向量库</p>
+    <p class="small" >语义地址 + LSH 桶放在模型包内，<strong>不引入外部检索服务</strong>。</p>
+    <p class="tiny">好处：部署时没有额外进程与网络依赖，读取耗时稳定（批次 B 26.35 ms）。
+      代价：召回质量受地址质量限制，零字面重叠的改写问法曾只有 18.40% 的 Top-1。</p>
+  </div>
+  <div class="card">
+    <p class="eyebrow" >决定 3 · 有界 GPU cache</p>
+    <p class="small" >热点记录进 GPU，上限 <strong>256 条 / 131,072 token</strong>，另有动态保留。</p>
+    <p class="tiny">好处：显存占用可预测，两个批次的实际用量分别是 15,885 / 17,990 token，fallback 与分配失败均为 0。
+      代价：cold page 会带来额外取数路径——不过本次两个批次都是 embedded / process-RAM 模式，cold page 为 0。</p>
+  </div>
+  <div class="card">
+    <p class="eyebrow" >决定 4 · 嵌入式 weight-shard 持久化</p>
+    <p class="small" >记忆快照写进模型包的 memory safetensors 切片，<strong>默认不用 SQLite、不用磁盘分页</strong>。</p>
+    <p class="tiny">好处：运行时依赖最少，重启只需加载权重切片、不回放历史聊天。
+      代价：模型包会随记忆增长变大，且<strong>固化更新需要重新保存权重切片</strong>——这是明确的工程负担，不是白拿的。</p>
+  </div>
+</div>
+
+<h2 class="h3" >五、这套机制仍然做不到的事</h2>
+<div class="claims claims--loose" >
+  <div class="claim"><span class="claim__x">✕</span><span class="claim__t">任何自然语言表达都能稳定召回正确记忆</span><span class="claim__s">UNSUPPORTED</span></div>
+  <div class="claim"><span class="claim__x">✕</span><span class="claim__t">记忆写入永远不会出错</span><span class="claim__s">UNSUPPORTED</span></div>
+  <div class="claim"><span class="claim__x">✕</span><span class="claim__t">检索召回率等于回答正确率（批次 B 召回 92.68% / 回答 82.52%，差 10.16pp）</span><span class="claim__s">UNSUPPORTED</span></div>
+</div>
+
+<nav class="pn" aria-label="章节切换"><a class="pn__a pn__a--prev" href="./division" data-dir="prev"><span class="pn__k">上一节 · 01</span><span class="pn__t">记忆与 KV 的分工</span><span class="kbd">&larr;</span></a><a class="pn__a pn__a--next" href="./results" data-dir="next"><span class="pn__k">下一节 · 03</span><span class="pn__t">测量结果</span><span class="kbd">&rarr;</span></a></nav>
+  </main>
+</div>
+
+<footer class="footer">
+  <div class="wrap footer__in">
+    <div class="footer__col">
+      <p class="footer__h">作者</p>
+      <div class="author">
+        <a class="author__a" href="https://wpyw.site" target="_blank" rel="noopener">
+          <span class="author__k">个人网站</span><span class="author__v">wpyw.site</span>
+        </a>
+        <a class="author__a" href="mailto:wpy@wpy.email">
+          <span class="author__k">邮箱</span><span class="author__v">wpy@wpy.email</span>
+        </a>
+      </div>
+    </div>
+    <div class="footer__col footer__col--wide">
+      <p class="footer__h">来源</p>
+      <div class="readout" id="footFiles"></div>
+      <p class="footer__h" style="margin-top:20px">服务端读数</p>
+      <div class="readout mono" id="footServer"><span>读取中…</span></div>
+    </div>
+    <div class="footer__col footer__col--wide">
+      <p class="footer__h">说明</p>
+      <p class="footer__note" id="disclaimer"></p>
+      <p class="footer__meta">构建于 2026-09-16 20:39 · 所有数字取自工程内的正式报告，未做外推或估算。</p>
+    </div>
+  </div>
+</footer>
+
+<!-- 全站检索：客户端索引，无后端、无网络请求 -->
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+</div>
+
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+</html>
diff --git a/nm21.html b/nm21.html
new file mode 100644
index 0000000..32dcb6a
--- /dev/null
+++ b/nm21.html
@@ -0,0 +1,704 @@
+<!DOCTYPE html>
+<html lang="zh-CN">
+<head>
+<meta charset="utf-8">
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+<title>NM2.1：之后做了什么 — Natural Memory v2</title>
+<meta name="description" content="三处改动各自的测量依据、把端到端正确率锁死在 50% 的写入缺陷如何定位、75% 未知泄漏如何修到 0%，以及它接上运行时连续失败两次的完整记录。">
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+<meta property="og:title" content="NM2.1：之后做了什么 — Natural Memory v2">
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+<meta name="twitter:card" content="summary_large_image">
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+    <span class="crumb">
+      <span class="crumb__n">04</span>
+      <span class="crumb__t">NM2.1 · 之后做了什么</span>
+    </span>
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+      <i class="dot"></i><span id="serverChipText">读取中</span>
+    </span>
+  </div>
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+</header>
+
+<div class="shell">
+  <aside class="side">
+    <nav class="side__in" aria-label="章节导航">
+<a class="side__back" href="./">← 返回发布页</a>
+<p class="side__grp">原理</p>
+<ul class="side__list">
+<li><a class="side__a" href="./division"><span class="side__n">01</span><span class="side__t">记忆与 KV 的分工</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./mechanism"><span class="side__n">02</span><span class="side__t">一次读取与一次写入</span></a></li>
+</ul>
+<p class="side__grp">证据</p>
+<ul class="side__list">
+<li><a class="side__a" href="./results"><span class="side__n">03</span><span class="side__t">测量结果</span></a></li>
+<li><a class="side__a is-on" href="./nm21" aria-current="page"><span class="side__n">04</span><span class="side__t">NM2.1 · 之后做了什么</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./examples"><span class="side__n">05</span><span class="side__t">实测样例</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./ledger"><span class="side__n">06</span><span class="side__t">真实评测台账</span></a></li>
+</ul>
+<p class="side__grp">工程</p>
+<ul class="side__list">
+<li><a class="side__a" href="./cost"><span class="side__n">07</span><span class="side__t">代价账本</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./capacity"><span class="side__n">08</span><span class="side__t">容量与存储</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./limits"><span class="side__n">09</span><span class="side__t">我们不宣称的内容</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./roadmap"><span class="side__n">10</span><span class="side__t">已解决的与下一步</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./reproduce"><span class="side__n">11</span><span class="side__t">复现实验</span></a></li>
+</ul>
+    </nav>
+  </aside>
+  <main class="doc" id="doc">
+    <header class="doc__hd">
+      <span class="kicker">04 / WHAT CHANGED NEXT</span>
+      <h1 class="doc__h">NM2.1 · 之后做了什么</h1>
+      <p class="doc__lede">三处改动各自的测量依据、把端到端正确率锁死在 50% 的写入缺陷如何定位、75% 未知泄漏如何修到 0%，以及它接上运行时连续失败两次的完整记录。</p>
+      <p class="doc__figure">
+        <span class="mega">94.14<small>%</small></span>
+        <span class="doc__figure-n">路由器 Top-1（v2 为 41.12%）</span>
+      </p>
+    </header>
+<p class="lede2">
+  发布页上的数字来自 v2。这一页讲**之后又做了什么**：三处改动各自凭什么、一个把端到端正确率
+  锁死在 50% 的写入缺陷怎么定位的、以及一个 75% 泄漏的失败怎么修到 0%——又怎么在接上运行时之后失败两次。
+  所有数字都来自磁盘上的报告文件，每张表都标了出处；**没有一条是估算或外推**。
+</p>
+
+<div class="callout callout--warn">
+  <p class="eyebrow" style="color:var(--warn)">先读这一句</p>
+  <p class="small" style="margin:0">
+    这一页里**离线实验最好的数字（未知拒答 100.00%）不等于运行时可用**。它接上运行时之后
+    连续失败两次，最终被回退。把失败过程一起写出来，是因为它比成功更能说明这套机制到底卡在哪。
+  </p>
+</div>
+
+<!-- ================= 净变化 ================= -->
+<h2 class="h3">净变化一览</h2>
+<p class="small src">出处 · <code>V2_dpskw\NM2_VS_NM2_1.md</code>（该文件自述：所有数字均从磁盘上的评分卡 / JSON 读取，不是手工抄录）</p>
+
+<div class="tbl-wrap">
+<table class="dtable">
+  <thead><tr><th>轴</th><th>v2（原版）</th><th>NM2.1</th><th>净变化</th></tr></thead>
+  <tbody>
+    <tr><td>路由器 Top-1</td><td class="n">41.12%</td><td class="n acc">94.14%</td><td class="n acc">+53.02 pp</td></tr>
+    <tr><td>路由器 Recall@3</td><td class="n">46.73%</td><td class="n acc">96.48%</td><td class="n acc">+49.75 pp</td></tr>
+    <tr><td>未知拒答率</td><td class="n">0.00%</td><td class="n acc">100.00%</td><td class="n acc">+100.00 pp</td></tr>
+    <tr><td>未知问题泄漏（同形候选）</td><td class="n">75.00%</td><td class="n acc">0.00%</td><td class="n acc">−75.00 pp</td></tr>
+    <tr><td>一次写 20 条不同属性后存活</td><td class="n">12 / 20</td><td class="n acc">20 / 20</td><td class="n acc">+8 条</td></tr>
+    <tr><td>零字面重叠改写正确率</td><td class="n">43.75%</td><td class="n acc">68.75%</td><td class="n acc">+25.00 pp</td></tr>
+    <tr><td>hop 欠预测率</td><td class="n">4.68%</td><td class="n acc">0.00%</td><td class="n acc">−4.68 pp</td></tr>
+    <tr><td>参数量 / 每条记录地址字节</td><td class="n">2,037,774 / 512</td><td class="n">2,037,774 / 512</td><td class="n">不变</td></tr>
+  </tbody>
+</table>
+</div>
+<p class="tiny">
+  「未知拒答率」与「未知泄漏」是同一件事的两面：前者是问库里没有的属性时**正确说不知道**的比例，
+  后者是**照样编一个答案**的比例。v2 在这两轴上是 0% 和 75%，也就是几乎必然硬答。
+</p>
+
+<!-- ================= §1 检索与排序 ================= -->
+<h2 class="h3">一 · 路由器工件本身的检索与排序</h2>
+<p class="small src">出处 · <code>router_scorecard_final.json</code>（判定见 <code>router_verdict_final.json</code>）· 冻结 v6 评测集 21,920 条 / 10 类别</p>
+
+<div class="tbl-wrap">
+<table class="dtable">
+  <thead><tr><th>指标</th><th>v2 · <code>V2-128 deployed(v3)</code></th><th>NM2.1 · <code>REPLAY-128 v7 final</code></th></tr></thead>
+  <tbody>
+    <tr><td>Top-1 正确率</td><td class="n">41.12%</td><td class="n acc">94.14%</td></tr>
+    <tr><td>Recall@1</td><td class="n">37.03%</td><td class="n acc">88.58%</td></tr>
+    <tr><td>Recall@3</td><td class="n">46.73%</td><td class="n acc">96.48%</td></tr>
+    <tr><td>Recall@5</td><td class="n">48.91%</td><td class="n acc">97.15%</td></tr>
+    <tr><td>MRR</td><td class="n">47.69%</td><td class="n acc">95.77%</td></tr>
+    <tr><td>nDCG@3</td><td class="n">44.22%</td><td class="n acc">95.37%</td></tr>
+    <tr><td>多跳证据全中（Top-3）</td><td class="n">43.43%</td><td class="n acc">96.22%</td></tr>
+    <tr><td>多跳证据全中（仅多正例）</td><td class="n">37.15%</td><td class="n acc">95.45%</td></tr>
+    <tr><td>hop 正确率</td><td class="n">73.23%</td><td class="n acc">100.00%</td></tr>
+    <tr><td>hop 欠预测率</td><td class="n">4.68%</td><td class="n acc">0.00%</td></tr>
+  </tbody>
+</table>
+</div>
+
+<!-- ================= §2 拒答与仲裁 ================= -->
+<h2 class="h3">二 · 拒答与仲裁策略轴</h2>
+<p class="small src">出处 · <code>router_scorecard_final.json</code>（门槛 0.50）+ <code>threshold_sweep_check.json</code>（0.30–0.80 全门槛扫描）</p>
+
+<div class="tbl-wrap">
+<table class="dtable">
+  <thead><tr><th>指标</th><th>v2</th><th>NM2.1</th></tr></thead>
+  <tbody>
+    <tr><td>need F1</td><td class="n">89.58%</td><td class="n acc">100.00%</td></tr>
+    <tr><td>need 召回</td><td class="n">99.82%</td><td class="n acc">100.00%</td></tr>
+    <tr><td>need 精确率</td><td class="n">81.24%</td><td class="n acc">100.00%</td></tr>
+    <tr><td>未知拒答率</td><td class="n">0.00%</td><td class="n acc">100.00%</td></tr>
+    <tr><td>已知问题被误拒率</td><td class="n">0.18%</td><td class="n acc">0.00%</td></tr>
+    <tr><td>未知问题被误读率</td><td class="n">100.00%</td><td class="n acc">0.00%</td></tr>
+    <tr><td>仲裁准确率</td><td class="n">81.12%</td><td class="n acc">100.00%</td></tr>
+  </tbody>
+</table>
+</div>
+<p class="small">
+  <strong>门槛扫描是这里真正的证据。</strong>0.30 / 0.40 / 0.50 / 0.60 / 0.70 / 0.80 六个门槛逐一复核：
+  NM2.1 **全门槛通过**；而原版在**每一个**门槛上未知拒答率都是 0.00%，且门槛越高误拒越差
+  （0.00% → 1.32%）。一个能在整条门槛轴上都成立的结论，和一个只在某个阈值上成立的点，可信度不是一回事。
+</p>
+
+<!-- ================= §3 端到端 ================= -->
+<h2 class="h3">三 · 端到端整体记忆能力（同一份运行时，只有模型包不同）</h2>
+<p class="small src">出处 · <code>nm2_battery_comparison_final.json</code> · A 110 用例 / B 16 / C 48 / D 重启持久化</p>
+
+<div class="tbl-wrap">
+<table class="dtable">
+  <thead><tr><th>指标</th><th>原版 NM2</th><th>NM2.1（仅换路由器）</th><th>NM2.1 最终</th></tr></thead>
+  <tbody>
+    <tr><td>A 总体正确率</td><td class="n">89.09%</td><td class="n">88.18%</td><td class="n">88.18%</td></tr>
+    <tr><td>A <strong>可回答正确率</strong></td><td class="n">100.00%</td><td class="n">100.00%</td><td class="n acc">100.00%</td></tr>
+    <tr><td>A 未知拒答率</td><td class="n">60.00%</td><td class="n">56.67%</td><td class="n bad">56.67%</td></tr>
+    <tr><td>A 已知问题被误拒率</td><td class="n">0.00%</td><td class="n">0.00%</td><td class="n acc">0.00%</td></tr>
+    <tr><td>B 零字面重叠改写回答正确率</td><td class="n">43.75%</td><td class="n">68.75%</td><td class="n acc">68.75%</td></tr>
+    <tr><td>B 答成别的属性</td><td class="n">18.75%</td><td class="n">18.75%</td><td class="n">18.75%</td></tr>
+    <tr><td>B 触发读取</td><td class="n">56.25%</td><td class="n">93.75%</td><td class="n acc">93.75%</td></tr>
+    <tr><td>C 可回答正确率（24 同形候选）</td><td class="n">65.00%</td><td class="n">65.00%</td><td class="n acc">70.00%</td></tr>
+    <tr><td>C 答成别的属性</td><td class="n">35.00%</td><td class="n">35.00%</td><td class="n acc">27.50%</td></tr>
+    <tr><td>C <strong>未知泄漏率</strong></td><td class="n">75.00%</td><td class="n">75.00%</td><td class="n acc">0.00%</td></tr>
+    <tr><td>C 活跃记录 min / max</td><td class="n">23 / 24</td><td class="n">23 / 24</td><td class="n">23 / 24</td></tr>
+    <tr><td>D 重启后召回 / 作答 / 清理</td><td class="n">通过</td><td class="n">通过</td><td class="n acc">通过</td></tr>
+  </tbody>
+</table>
+</div>
+<p class="small">
+  <strong>运行间波动必须自己讲出来：</strong>B 段只有 16 个用例，1 个用例 = 6.25 pp。所以 B 的 68.75%
+  与另一次测得的 75.00% 属于同一水平的运行间波动，**不作为增益主张**。A / C / D 的结论在多次运行中一致。
+</p>
+
+<!-- ================= §4 零重叠 ================= -->
+<h2 class="h3">四 · 零字面重叠改写的泛化</h2>
+<p class="small src">出处 · <code>replay_check_zov.json</code>（路由器级）与上表 B / C 段（端到端）· 数据集 300 条、24 个<strong>未见过</strong>的问法</p>
+
+<div class="grid g2">
+  <div>
+    <div class="tbl-wrap">
+    <table class="dtable">
+      <thead><tr><th>指标</th><th>v2 权重</th><th>NM2.1 权重</th></tr></thead>
+      <tbody>
+        <tr><td>路由器 Top-1（250 条可回答）</td><td class="n">18.40%</td><td class="n acc">59.60%</td></tr>
+        <tr><td>路由器 Recall@3</td><td class="n">36.00%</td><td class="n acc">83.20%</td></tr>
+        <tr><td>路由器 MRR</td><td class="n">35.07%</td><td class="n acc">73.06%</td></tr>
+        <tr><td>端到端改写正确率（B 段）</td><td class="n">43.75%</td><td class="n acc">68.75%</td></tr>
+        <tr><td>端到端未知泄漏（C 段）</td><td class="n">75.00%</td><td class="n acc">0.00%</td></tr>
+      </tbody>
+    </table>
+    </div>
+  </div>
+  <div>
+    <p class="small" style="margin-top:0">
+      零重叠评测集有 24 条**同句式、不同属性**的候选，随机猜中的概率是 <strong>4.17%</strong>。
+      所以 59.60% 大约是随机水平的 <strong>14 倍</strong>。
+    </p>
+    <div class="kv">
+      <div class="kv__r"><span class="kv__k">数据集规模</span><span class="kv__v">300 条评测 / 24 个未见问法</span></div>
+      <div class="kv__r"><span class="kv__k">训练 / 留出划分</span><span class="kv__v">前 2 个改写训练（48）/ 第 3 个留出（24）</span></div>
+      <div class="kv__r"><span class="kv__k">两个划分共享的查询字符串</span><span class="kv__v">0</span></div>
+      <div class="kv__r"><span class="kv__k">查询与自身目标的重叠</span><span class="kv__v">0</span></div>
+      <div class="kv__r"><span class="kv__k">含「陷阱」候选的 episode</span><span class="kv__v">54.53%（生成器统计）</span></div>
+    </div>
+    <p class="tiny">
+      <strong>关键设计判断：</strong>改写与**无关**属性的字符重叠被刻意保留（命中错误候选只会得到错误答案，
+      让任务更难，不提供捷径）；真正必须为 0 的是与**自身**目标的重叠。最初把二者混为一谈时，
+      24 个属性里有 7 个因为「起床时间」的「时」、「办公城市」的「公」这类高频字被判为「无可用的改写」。
+    </p>
+  </div>
+</div>
+
+<!-- ================= §5 成本 ================= -->
+<h2 class="h3">五 · 代价：几乎没有</h2>
+<p class="small src">出处 · <code>router_scorecard_final.json</code>、<code>router_latency_bench_prod.json</code>（7 轮交错取中位数）</p>
+
+<div class="tbl-wrap">
+<table class="dtable">
+  <thead><tr><th>指标</th><th>v2</th><th>NM2.1</th><th>说明</th></tr></thead>
+  <tbody>
+    <tr><td>参数量</td><td class="n">2,037,774</td><td class="n">2,037,774</td><td class="small">未增加</td></tr>
+    <tr><td>每条记录地址字节</td><td class="n">512</td><td class="n">512</td><td class="small">存储几何未变</td></tr>
+    <tr><td>单查询延迟中位数（GPU）</td><td class="n">0.9549 ms</td><td class="n">0.9169 ms</td><td class="small">略快</td></tr>
+    <tr><td>批量 QPS（batch=64）</td><td class="n">66,037</td><td class="n acc">69,378</td><td class="small">+5.1%</td></tr>
+    <tr><td>批量 QPS（batch=256）</td><td class="n">207,287</td><td class="n acc">242,759</td><td class="small">+17.1%</td></tr>
+    <tr><td>模型包大小</td><td class="n">8.88 GB / 22 文件</td><td class="n">8.88 GB / 23 文件</td><td class="small">多出属性头 ~0.25 MB</td></tr>
+  </tbody>
+</table>
+</div>
+<p class="small">
+  <strong>交错基准（7 轮，消除顺序效应）：</strong>单查询中位数 1.4203 ms → 1.4242 ms，差 <strong>+0.28%</strong>。
+  同一轮里原版自身离散度就有 4.85% —— 也就是说这个差值小于测量噪声。
+  <strong>零重叠那一轮里 batch=64 的读数低 9.2%，但该轮离散度是 17.4%，且同架构同参数同 FLOPs 下 batch=256 反而更快，
+  方向不一致，判为测量噪声而非回归</strong>；这条也写在这里，因为把噪声当结论是这个领域最常见的错误。
+</p>
+
+<!-- ================= §6 鲁棒性 ================= -->
+<h2 class="h3">六 · 工程鲁棒性</h2>
+<div class="tbl-wrap">
+<table class="dtable">
+  <thead><tr><th>项目</th><th>v2</th><th>NM2.1</th></tr></thead>
+  <tbody>
+    <tr><td>一次写 20 条不同属性事实后存活</td><td class="n">12 / 20（8 条查询前被误删）</td><td class="n acc">20 / 20</td></tr>
+    <tr><td>端到端（写入修复前后，16 用例）</td><td class="n">37.50%</td><td class="n acc">68.75%</td></tr>
+    <tr><td>替换兼容性</td><td class="n">基线</td><td class="n acc">DROP-IN OK（16 / 16 键）</td></tr>
+    <tr><td>单元测试</td><td class="n">—</td><td class="n acc">52 项通过</td></tr>
+    <tr><td>未知问题泄漏（同形候选）</td><td class="n">75.00%</td><td class="n acc">0.00%</td></tr>
+  </tbody>
+</table>
+</div>
+
+<!-- ================= 三处改动 ================= -->
+<h2 class="h3">七 · 三处改动，每处都有测量依据</h2>
+
+<h3>改动 1 · 记录排序混合权重取 0.5</h3>
+<p class="small">
+  <code>memory_record_router_blend</code> 控制「打包的词面重排器」与「学习出的路由器」各占多少。
+  调这个之前先测了剂量曲线 —— 而且**此前的同进程测量因顺序污染已作废**，下面这版是独立进程测的。
+</p>
+<div id="nmBlend" class="dose"></div>
+
+<h3>改动 2 · 把加法先验参数化，然后测出「不该动」</h3>
+<p class="small">
+  假设是「加法先验压过了学习打分」。把它暴露成可调再测，结果**调小只会更差**：
+</p>
+<div id="nmPrior" class="dose"></div>
+<p class="small">
+  这是一个<strong>有价值的负面结论</strong>：它否定了原来的假设。项目里这类结论和增益一样被保留下来，
+  因为它们决定了后面不再往哪个方向投入。
+</p>
+
+<h3>改动 3 · 覆盖门 —— 以及为了让它真正生效必须一起修的两处</h3>
+<p class="small">
+  覆盖门本身很简单：先判断「这个提问在问哪个属性」，再查库里有没有这个属性。但单独加门是不生效的，
+  有两处**必须同时修**，否则门会被静默绕过：
+</p>
+<div class="lims">
+  <div class="lim"><span class="lim__i">01</span><div>
+    <h3 class="lim__t"><code>_build_text_prefix</code> 短路</h3>
+    <p class="lim__d">门拒绝之后如果继续往下回落，会走**旧版 16 槽注入路径**，把记忆又塞回去。
+      实测：不修这一处，泄漏只从 75.00% 降到 62.50%。</p></div></div>
+  <div class="lim"><span class="lim__i">02</span><div>
+    <h3 class="lim__t">闭包要动态解析 bank</h3>
+    <p class="lim__d"><code>reset_memory()</code> 每次都会新建 <code>memory_os_v2</code>；闭包捕获了旧引用的话，
+      门会永远看到一个空 bank，于是**静默旁路** —— 实测诊断输出 <code>applicable:0 / bypassed:1</code>。</p></div></div>
+  <div class="lim"><span class="lim__i">03</span><div>
+    <h3 class="lim__t">门必须自门控</h3>
+    <p class="lim__d">只有当库的属性集合填充了头部词表的 <strong>≥ 90%</strong> 时才让门生效。
+      这条阈值是必需的：放宽成「子集即可」会让门在通用套件上误判，
+      把 A 段可回答正确率从 100.00% 压到 92.50%、已知误拒升到 2.50%；收紧到 90% 后 A 段完全恢复，
+      C 段泄漏仍为 0.00%。</p></div></div>
+</div>
+
+<!-- ================= 写入路径 ================= -->
+<h2 class="h3">八 · 写入路径：为什么 20 条事实会互相销毁</h2>
+<p class="small src">出处 · <code>V2_dpskw\WRITE_PATH_FIX.md</code>（根因由栈追踪确证，非推断）</p>
+
+<div class="callout callout--warn">
+  <p class="eyebrow" style="color:var(--warn)">症状</p>
+  <p class="small" style="margin:0">
+    一次写入 20 条<strong>不同属性</strong>的事实后，库里有 20 条记录但只剩 <strong>12 条 active</strong>，
+    8 条在查询前就被 retract。16 个关键零重叠用例里有 8 个的目标记录已经不存在 ——
+    因此端到端正确率存在 <strong>50% 的硬上限</strong>。**任何排序器都救不回一条已经被删掉的记录。**
+  </p>
+</div>
+
+<p class="small">16 次 retract 的调用栈完全一致：</p>
+<div class="code">
+  <div class="code__bar"><span class="code__t">call stack</span></div>
+  <pre><code>eval_end_to_end_memory.py:106  write_fact
+ -> qwen_integration.py:3807   forward
+ -> qwen_integration.py:2195   _write_text_memory      &lt;-- retract 调用点
+ -> memory_os_v2.py:2578       MemoryOSV2.retract_record
+ -> memory_os_v2.py:1959       PagedMemoryBankV2.retract (status = retracted)</code></pre>
+</div>
+
+<p class="small">
+  <code>status_transition_summary == {"active-&gt;retracted": 16}</code>，无 superseded、无 quarantined，
+  20 次 <code>bank.write</code> 全部返回 <code>inserted</code> —— 写入路径的<strong>唯一</strong>销毁机制就是 2195 行的 retract。
+  授权条件 <code>confirmed_update</code> 在 20 次写入中为真 <strong>5 次</strong>，且全部只走「学习重排器
+  <code>learned_best &gt;= 0.95</code>」这一条：
+</p>
+
+<div class="tbl-wrap">
+<table class="dtable">
+  <thead><tr><th>写入序号</th><th>事实</th><th>learned_best</th><th>结果</th></tr></thead>
+  <tbody>
+    <tr><td class="n">2</td><td>出生城市</td><td class="n">0.998959</td><td>confirmed_update = True</td></tr>
+    <tr><td class="n">3</td><td>办公城市</td><td class="n">0.992638</td><td>confirmed_update = True</td></tr>
+    <tr><td class="n">9</td><td>工位楼层</td><td class="n">0.964987</td><td>confirmed_update = True</td></tr>
+    <tr><td class="n">12</td><td>手机尾号</td><td class="n">0.998516</td><td>confirmed_update = True</td></tr>
+    <tr><td class="n">15</td><td>办公楼层</td><td class="n">0.997487</td><td>confirmed_update = True</td></tr>
+  </tbody>
+</table>
+</div>
+
+<p class="small">
+  随后 2187–2197 的循环退掉 8 条：3 条走 <code>record.slot_index == slot</code>，5 条走
+  <code>score &gt;= 0.95 and shared &gt;= 2</code>；2196 行的 <code>break</code>（仅当 <code>score &lt; 0.98</code> 才停）
+  让写 #12 一次级联退掉 3 条、写 #15 退掉 2 条。被退掉的正是写 1/2/3/4/9/10/11/14 —— 16 条关键事实中的 8 条。
+</p>
+
+<div class="grid g3">
+  <div class="card">
+    <p class="rel__k">辅助事实 1</p>
+    <p class="rel__v">0 / 20</p>
+    <p class="rel__d"><code>exact_slots.numel() &gt; 0</code>（token 完全相同）一次都没命中 —— 精确重复路径与此无关。</p>
+  </div>
+  <div class="card">
+    <p class="rel__k">辅助事实 2</p>
+    <p class="rel__v">{2,3,5,6,7}</p>
+    <p class="rel__d"><code>shared &gt;= 2</code> 毫无区分力：19 个候选的 shared 全落在这个区间，因为每条事实都含「我的 / 是」模板词元。</p>
+  </div>
+  <div class="card card--warn">
+    <p class="rel__k">辅助事实 3</p>
+    <p class="rel__v">0.9985</p>
+    <p class="rel__d">190 个<strong>不相关</strong>属性对里有 10 个 ≥ 0.95，最高 0.9985（「常住城市」vs「出生城市」）。<strong>调阈值不可行</strong>：假阳性高达 0.9989，没有任何标量切点能分开「不相关属性」与「真更新」。</p>
+  </div>
+</div>
+
+<p class="small">
+  <strong>根因：</strong>retire 一条已存在记录的授权完全来自学习打分加一个固定 0.95 阈值，
+  没有任何「新文本与在位记录共享 <code>(entity, attribute)</code>」的<strong>结构性校验</strong>。
+</p>
+
+<h3>修复（两处，都是结构性的）</h3>
+<div class="lims">
+  <div class="lim"><span class="lim__i">01</span><div>
+    <h3 class="lim__t"><code>confirmed_update</code> 的两条打分类分支改为结构优先</h3>
+    <p class="lim__d">仅当候选文本的 <code>entity::attribute</code> 已经在库的
+      <code>active_by_conflict</code> 账本里存在（即确实是同一条事实的更新）才允许由打分授权；
+      <code>exact_slots</code> 这条结构安全的分支保持不变，以保留「重复写入幂等」的既有语义。</p></div></div>
+  <div class="lim"><span class="lim__i">02</span><div>
+    <h3 class="lim__t">retract 循环加冲突键守卫</h3>
+    <p class="lim__d"><code>if record.conflict_key() != candidate_conflict_key: continue</code> ——
+      循环只能退掉<strong>描述同一属性</strong>的记录，不再因「共享热槽」或「词面重叠高」销毁无关事实。</p></div></div>
+</div>
+<p class="small">
+  语义不受损：真·同属性更新本来就已经由 <code>PagedMemoryBankV2.write</code> 通过
+  <code>active_by_conflict</code> 做版本化（旧版本保留为 superseded、<code>version+1</code>），
+  修复只是移除了那条<strong>额外的、无监督的销毁路径</strong>。
+</p>
+
+<h3>四级验证</h3>
+<div class="tbl-wrap">
+<table class="dtable">
+  <thead><tr><th>级</th><th>检验</th><th>修复前</th><th>修复后</th></tr></thead>
+  <tbody>
+    <tr><td class="n">①</td><td><code>status_transition_summary</code></td><td class="n">{"active-&gt;retracted": 16}</td><td class="n acc">{}</td></tr>
+    <tr><td class="n">①</td><td><code>retraction_calls</code> / <code>status_counts</code></td><td class="n">16 次 / {retracted: 8, active: 12}</td><td class="n acc">[] / {active: 20}</td></tr>
+    <tr><td class="n">②</td><td>正对照：同属性改值</td><td class="n">—</td><td class="n acc">旧值 superseded + 新值 active，其余 19 属性不受影响，0 retract</td></tr>
+    <tr><td class="n">③</td><td>重排器缺席对照</td><td class="n">会踩死代码分支</td><td class="n acc">20 条全 active、0 retract</td></tr>
+    <tr><td class="n">④</td><td><code>target_record_active</code></td><td class="n">8 / 16</td><td class="n acc">16 / 16</td></tr>
+    <tr><td class="n">④</td><td><code>target_record_retracted_or_absent</code></td><td class="n">8</td><td class="n acc">0</td></tr>
+    <tr><td class="n">④</td><td><code>active_records_min / max</code></td><td class="n">12 / 12</td><td class="n acc">20 / 20</td></tr>
+    <tr><td class="n">④</td><td>probe 口径回答正确率</td><td class="n">25.00%（4 / 16）</td><td class="n acc">43.75%（7 / 16）</td></tr>
+  </tbody>
+</table>
+</div>
+
+<p class="small"><strong>端到端效果</strong>（官方 harness，16 个零重叠用例）：</p>
+<div class="tbl-wrap">
+<table class="dtable">
+  <thead><tr><th>路由器</th><th>修复前</th><th>修复后</th><th>答成别的属性</th></tr></thead>
+  <tbody>
+    <tr><td>deployed（原版 NM2）</td><td class="n">25.00%</td><td class="n acc">50.00%（+25.00 pp）</td><td class="n">18.75% → 12.50%</td></tr>
+    <tr><td>V2-128-v6</td><td class="n">37.50%</td><td class="n acc">68.75%（+31.25 pp）</td><td class="n">25.00% → 18.75%</td></tr>
+    <tr><td>REPLAY-128</td><td class="n">37.50%</td><td class="n acc">68.75%（+31.25 pp）</td><td class="n">25.00% → 18.75%</td></tr>
+  </tbody>
+</table>
+</div>
+<p class="tiny">
+  <strong>一个诚实的补充：</strong>这 16 个用例里 <strong>93.75% 的读取仍走旧版 16 槽路径</strong>而非 V2 库记录，
+  地址命中 0 / 16。写入路径的修复解除了 50% 的硬上限，但「V2 库记录真正参与读取」这一项仍未解决。
+</p>
+
+<!-- ================= 未知拒答 ================= -->
+<h2 class="h3">九 · 未知拒答：从 75% 泄漏到 100% 拒答</h2>
+<p class="small src">出处 · <code>V2_dpskw\ABSTENTION_BREAKTHROUGH.md</code></p>
+
+<p class="lede2">
+  这是整个项目最差的一个数字：问库里不存在的属性时，75% 的情况下模型照样编一个答案。
+  下面按「先排除一整类无效修法 → 再给出有效机制 → 最后如实记录接上运行时的两次失败」来写。
+</p>
+
+<h3>9.1 先排除掉一整类无效修法（有测量支撑）</h3>
+<p class="small">
+  最直觉的修法是「检索分数不够高就拒答」。用<strong>只在训练集拟合、评测集算 AUC</strong> 的口径，
+  测了四种打分器的分数几何（top1 / margin / top-k 均值 / 离散度 / 熵 / 近邻数，共 9 个特征）：
+</p>
+<div class="tbl-wrap">
+<table class="dtable">
+  <thead><tr><th>打分器</th><th>最佳单特征 AUC</th><th>拟合头 AUC（评测集）</th></tr></thead>
+  <tbody>
+    <tr><td>cosine（冻结键余弦）</td><td class="n">0.6257（margin）</td><td class="n">0.6086</td></tr>
+    <tr><td>打包 <code>text_retriever</code></td><td class="n">0.6076（margin）</td><td class="n bad">0.4752</td></tr>
+    <tr><td>50/50 混合</td><td class="n">0.5446</td><td class="n">0.5062</td></tr>
+    <tr><td>训练过的路由器</td><td class="n">0.5711</td><td class="n">0.5130</td></tr>
+  </tbody>
+</table>
+</div>
+<p class="small">
+  操作点同样不可用：混合打分器想标出 22% 的未知要误拒 <strong>28.40%</strong> 的可回答问题；
+  cosine 想标出 46% 要误拒 <strong>30.00%</strong>。
+  <strong>结论：75% 的泄漏不可能靠分数阈值或分数上的分类头修好。</strong>
+  这不是调参空间不够，而是这个信号根本不存在 —— 24 条同句式候选对任何提问都「一样像」。
+</p>
+
+<h3>9.2 有效的机制：先判「问的是哪个属性」，再查库里有没有</h3>
+<p class="small">
+  换一个问题问就成立了：不是「有没有候选匹配得好」，而是「这个提问在问哪个属性，这个属性在库里吗」。
+</p>
+<div class="grid g2">
+  <div>
+    <div class="tbl-wrap">
+    <table class="dtable">
+      <thead><tr><th>封闭词表</th><th>值</th></tr></thead>
+      <tbody>
+        <tr><td>可回答 episode 中「预测属性在候选集内」</td><td class="n acc">100.00%（250 条）</td></tr>
+        <tr><td>未知 episode 中「预测属性在候选集内」</td><td class="n acc">0.00%（50 条）</td></tr>
+        <tr><td><strong>未知拒答率</strong></td><td class="n acc">100.00%</td></tr>
+        <tr><td><strong>已知问题被误拒率</strong></td><td class="n acc">0.00%</td></tr>
+        <tr><td>混淆矩阵</td><td class="n">tp=50 fn=0 fp=0 tn=250</td></tr>
+      </tbody>
+    </table>
+    </div>
+  </div>
+  <div>
+    <p class="small" style="margin-top:0">
+      <strong>开放集：</strong>真实用户会问模型没见过的属性。只靠最大概率调阈值不够 ——
+      实测<strong>没有拒绝选项时，从未见过的属性 100.00% 会被认成某个存在的属性</strong>。
+      所以改成<strong>显式训练一个 NONE 类</strong>：词表取 12 个属性，另取 6 个词表外属性的真实提问作为 NONE 的负样本，
+      最后用<strong>第三组、与两者都不相交的 6 个全新属性</strong>做测试。
+    </p>
+    <div class="kv">
+      <div class="kv__r"><span class="kv__k">词表内属性识别（133 条未见改写）</span><span class="kv__v">100.00%</span></div>
+      <div class="kv__r"><span class="kv__k">从未见过的属性被拒绝（52 条）</span><span class="kv__v">100.00%</span></div>
+      <div class="kv__r"><span class="kv__k">已知问题被误拒率</span><span class="kv__v">0.00%</span></div>
+      <div class="kv__r"><span class="kv__k">随机基线（13 类）</span><span class="kv__v">7.69%</span></div>
+    </div>
+    <p class="tiny">
+      运行时规则只有三步，全部可审计、无阈值调参：① 属性分类头读提问的冻结键 → 输出某个属性或 NONE；
+      ② 若为 NONE → 拒绝；③ 若为某属性 → 查库的活跃属性集合是否包含它，不含 → 拒绝。
+    </p>
+  </div>
+</div>
+
+<h3>9.3 接上运行时：连续失败两次（如实记录）</h3>
+<div class="tbl-wrap">
+<table class="dtable">
+  <thead><tr><th>指标</th><th>NM2.1（无门）</th><th>+ 覆盖门（第一轮）</th><th>+ 门 + 短路（第二轮）</th></tr></thead>
+  <tbody>
+    <tr><td>A 可回答正确率</td><td class="n acc">100.00%</td><td class="n bad">6.25%</td><td class="n bad">0.00%</td></tr>
+    <tr><td>A 已知问题被误拒率</td><td class="n acc">0.00%</td><td class="n bad">7.50%</td><td class="n bad">7.50%</td></tr>
+    <tr><td>A 未知拒答率</td><td class="n">56.67%</td><td class="n">43.33%</td><td class="n">—</td></tr>
+    <tr><td>C 未知泄漏率</td><td class="n bad">75.00%</td><td class="n">62.50%</td><td class="n acc">0.00%</td></tr>
+    <tr><td>C 可回答正确率</td><td class="n">65.00%</td><td class="n">65.00%</td><td class="n">65.00%</td></tr>
+  </tbody>
+</table>
+</div>
+<p class="small">
+  第一轮：<strong>门把几乎全部可回答问题都拒掉了</strong>（100.00% → 6.25%），而它本该修好的 C 段泄漏只从 75.00% 降到 62.50%。
+  第二轮定位到真正的机制缺口 —— <code>read()</code> 返回空记录后不会停止，<code>_build_text_prefix</code>
+  会继续落到旧版 16 槽注入路径把无关记忆又塞回去。加了短路之后，<strong>C 段泄漏真的到了 0.00%、可回答正确率无损</strong>，
+  但 A 段崩到 0.00%。
+</p>
+<p class="small">
+  <strong>A 段崩掉的原因已测定：</strong>段事实里 94.03% 是「这是普通对话噪声…不需要长期保存」，
+  只有 5.97%（63 / 1056）能解析出属性；更关键的是 <strong>A 段的属性空间完全不在属性头训练的 24 个属性之内</strong>，
+  头对 A 的提问只能输出那 24 个之一 → 必然不在库里 → 门把一切都拒掉。
+  <strong>也就是说：这个机制目前是「域内可用、跨域不可用」。</strong>
+</p>
+<p class="small">
+  结论：已把 NM2.1 的 <code>memory_coverage_gate</code> 改回 <code>false</code>，恢复为已验证的可用状态。
+  属性头工件保留在 <code>checkpoints/memory_attribute_head/</code>，<strong>未随包启用</strong>。
+  正确的最终形态是<strong>开放词表的属性匹配</strong>（把提问与库里真实存在的属性名做匹配，词表随写入动态变化），
+  而不是 24 类闭集分类头。
+</p>
+
+<div class="callout callout--warn">
+  <p class="eyebrow" style="color:var(--warn)">这一节最该记住的一句</p>
+  <p class="small" style="margin:0">
+    离线 100.00% / 0.00% 是真实的，但它只证明了机制在「裸提问键 + 24 个可解析属性」这个条件下成立，
+    <strong>并不等于接上运行时就能用</strong>。这一点必须在任何对外表述里讲清楚。
+  </p>
+</div>
+
+<!-- ================= 负面结论 ================= -->
+<h2 class="h3">十 · 关键负面结论：路由器排序不影响端到端答案</h2>
+<p class="small src">出处 · <code>V2_dpskw\ZERO_OVERLAP_FINDINGS.md</code> §5</p>
+
+<p class="small">
+  NM2.1 的路由器在零重叠集合上 Top-1 提升了 <strong>41.20 pp</strong>，但在
+  <code>eval_router_critical_e2e.py</code>（16 个零重叠用例）上，REPLAY-128 与 V2-128-v6 的结果
+  <strong>逐位相同</strong>（默认 Top-K：37.50% / 37.50%，答成别的属性 25.00% / 25.00%，平均选中记录 5.88 / 5.88）。
+</p>
+<p class="small">
+  于是做了一个<strong>判决性实验</strong>：保留 <code>need_memory</code> / <code>hop_controller</code> / <code>head_gate</code>
+  全部原权重，只把排序通路（<code>query_projection</code>、<code>key_projection</code>、<code>pair_scorer</code>）
+  替换为同形状<strong>随机权重</strong>。结果在默认 Top-K 与 Top-K=1 下<strong>都完全不变</strong>。
+</p>
+<div class="lims">
+  <div class="lim"><span class="lim__i">01</span><div>
+    <h3 class="lim__t"><code>memory_os_v2.py:1671</code>：路由器分数被逐位置覆盖</h3>
+    <p class="lim__d">带 <code>semantic_key</code> 的记录，其 <code>_score_candidates()</code> 分数会被
+      <code>self.record_scorer</code> 覆盖。实测残差与 <code>text_retriever</code> 匹配 18 / 18，
+      与 <code>memory_router_v2</code> 匹配 0 / 18。</p></div></div>
+  <div class="lim"><span class="lim__i">02</span><div>
+    <h3 class="lim__t">「部署目录没有 <code>text_retriever.pt</code> 所以走余弦兜底」是错的</h3>
+    <p class="lim__d">重排器被烘焙进合并包（safetensors 内有 6 个
+      <code>dynamic_memory.text_retriever.*</code> 张量，1,573,377 参数），<code>_text_retriever_ready</code>
+      实测为 <strong>True</strong>，余弦兜底分支根本不执行。</p></div></div>
+  <div class="lim"><span class="lim__i">03</span><div>
+    <h3 class="lim__t">路由器在此配置下唯一实际生效的杠杆是 <code>need_memory</code> 门</h3>
+    <p class="lim__d">部署权重下门开启率 <strong>68.75%</strong>（11 / 16），而三份随机初始化的路由器只有
+      <strong>37.5%</strong>（6 / 16）。判决性探针只随机化了排序通路、保留了门控头，所以「端到端零变化」
+      是由构造保证的，不是巧合。</p></div></div>
+</div>
+<p class="small">
+  <strong>结论分两层，不要混为一谈：</strong>① 路由器记分卡上 22 / 22 的统治性和 +41.20 pp 的零重叠提升，
+  都是路由器工件<strong>真实</strong>的增益；② 但在这套运行时里，记录级顺序由打包的 <code>text_retriever</code> 决定，
+  路由器分数被覆盖，且相当比例的读取根本不走 V2 库、目标记录还会被写入路径删除。
+  所以<strong>路由器增益不会传递到最终答案</strong>。
+</p>
+
+<!-- ================= 仍未解决 ================= -->
+<h2 class="h3">十一 · 仍未解决（不粉饰）</h2>
+<div class="tbl-wrap">
+<table class="dtable">
+  <thead><tr><th>短板</th><th>现状</th><th>说明</th></tr></thead>
+  <tbody>
+    <tr><td>跨域未知拒答</td><td class="n bad">未解决</td><td class="small">覆盖头是 24 类闭集，只在其词表被库填充 ≥ 90% 时生效；开放词表的属性匹配实测仅 <strong>49.20% Top-1 / AUC 0.6560</strong>（零训练），不足</td></tr>
+    <tr><td>答成别的属性</td><td class="n">27.50%</td><td class="small">同形候选间排序仍不理想；已排除先验重加权（更差）与单纯替换打分器（更差）</td></tr>
+    <tr><td>A 段未知拒答率</td><td class="n">56.67%</td><td class="small">未见改善</td></tr>
+    <tr><td>规模验证</td><td class="n bad">未做</td><td class="small">仅 24 属性 / 300 条评测；生产需上千属性、上万改写问法</td></tr>
+    <tr><td>V2 库记录真正参与读取</td><td class="n bad">未解决</td><td class="small">16 个关键用例里 93.75% 仍走旧版 16 槽路径，地址命中 0 / 16</td></tr>
+    <tr><td>通用能力回归套件</td><td class="n bad">未跑</td><td class="small"><code>eval_general_capability.py</code> 依赖的 <code>comprehensive_general.jsonl</code> 不存在</td></tr>
+  </tbody>
+</table>
+</div>
+
+<!-- ================= 复现 ================= -->
+<h2 class="h3">十二 · 复现</h2>
+<div class="code">
+  <div class="code__bar">
+    <span class="code__t">PowerShell · 整体电池（A / B / C / D 四段）</span>
+    <button class="copy" id="nmCopy" type="button">复制</button>
+  </div>
+  <pre><code id="nmCmd">$env:PYTHONPATH='H:\Memory'; $env:PYTHONIOENCODING='utf-8'; cd H:\Memory\V2_dpskw
+
+# 整体电池（A/B/C/D 四段）
+pwsh -NoProfile -File .\run_nm2_battery.ps1 -Package qwen3_5_4b_natural_memory_v2_1 `
+  -Label 'NM2.1 最终' -Tag 'nm2_1_final' -PerCategory 10 -OverlapCases 48 -Blends '0.5'
+
+# 三代对照表
+& 'C:\Users\Administrator\miniconda3\envs\LLM\python.exe' -m V2_dpskw.compare_nm2_batteries `
+  --tag "原版NM2=nm2_orig" --tag "NM2.1=nm2_1" --tag "NM2.1最终=nm2_1_final"
+
+# 门的适用性诊断（确认 applicable/bypassed，避免静默旁路）
+& 'C:\Users\Administrator\miniconda3\envs\LLM\python.exe' -m V2_dpskw.diagnose_coverage_gate `
+  --package qwen3_5_4b_natural_memory_v2_1</code></pre>
+</div>
+
+<p class="small" style="margin-top:var(--sp-2xl)">
+  台账式的逐条原文在 <a class="linku" href="./ledger">真实评测台账</a>；
+  v2 的正式脏数据迁移测试在 <a class="linku" href="./results">测量结果</a>。
+</p>
+
+<nav class="pn" aria-label="章节切换"><a class="pn__a pn__a--prev" href="./results" data-dir="prev"><span class="pn__k">上一节 · 03</span><span class="pn__t">测量结果</span><span class="kbd">&larr;</span></a><a class="pn__a pn__a--next" href="./examples" data-dir="next"><span class="pn__k">下一节 · 05</span><span class="pn__t">实测样例</span><span class="kbd">&rarr;</span></a></nav>
+  </main>
+</div>
+
+<footer class="footer">
+  <div class="wrap footer__in">
+    <div class="footer__col">
+      <p class="footer__h">作者</p>
+      <div class="author">
+        <a class="author__a" href="https://wpyw.site" target="_blank" rel="noopener">
+          <span class="author__k">个人网站</span><span class="author__v">wpyw.site</span>
+        </a>
+        <a class="author__a" href="mailto:wpy@wpy.email">
+          <span class="author__k">邮箱</span><span class="author__v">wpy@wpy.email</span>
+        </a>
+      </div>
+    </div>
+    <div class="footer__col footer__col--wide">
+      <p class="footer__h">来源</p>
+      <div class="readout" id="footFiles"></div>
+      <p class="footer__h" style="margin-top:20px">服务端读数</p>
+      <div class="readout mono" id="footServer"><span>读取中…</span></div>
+    </div>
+    <div class="footer__col footer__col--wide">
+      <p class="footer__h">说明</p>
+      <p class="footer__note" id="disclaimer"></p>
+      <p class="footer__meta">构建于 2026-09-16 20:39 · 所有数字取自工程内的正式报告，未做外推或估算。</p>
+    </div>
+  </div>
+</footer>
+
+<!-- 全站检索：客户端索引，无后端、无网络请求 -->
+<div class="pal" id="pal" hidden>
+  <div class="pal__mask" id="palMask"></div>
+  <div class="pal__box" role="dialog" aria-modal="true" aria-label="检索全站内容">
+    <div class="pal__hd">
+      <span class="pal__ico" aria-hidden="true"></span>
+      <input class="pal__in" id="palInput" type="text" role="combobox" aria-expanded="true"
+             aria-controls="palList" autocomplete="off" spellcheck="false"
+             placeholder="检索全站内容：章节、数字、术语…">
+      <span class="kbd">Esc</span>
+    </div>
+    <div class="pal__list" id="palList" role="listbox" aria-label="检索结果"></div>
+    <div class="pal__ft">
+      <span><span class="kbd">↑</span><span class="kbd">↓</span> 选择</span>
+      <span><span class="kbd">↵</span> 打开</span>
+      <span class="pal__n mono" id="palN"></span>
+    </div>
+  </div>
+</div>
+
+<script src="assets/js/data.js?v=a9c21ef3a8"></script>
+<script src="assets/js/examples.js?v=a9c21ef3a8"></script>
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+<script src="assets/js/site.js?v=a9c21ef3a8"></script>
+</body>
+</html>
diff --git a/reproduce.html b/reproduce.html
new file mode 100644
index 0000000..571ca5b
--- /dev/null
+++ b/reproduce.html
@@ -0,0 +1,195 @@
+<!DOCTYPE html>
+<html lang="zh-CN">
+<head>
+<meta charset="utf-8">
+<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1">
+<title>复现实验 — Natural Memory v2</title>
+<meta name="description" content="正式脏数据迁移测试的完整命令、协议参数与产物路径。">
+<meta name="color-scheme" content="dark">
+<meta name="theme-color" content="#0a0a0a">
+<!-- 动效的初始隐藏态只在 JS 可用时生效；脚本被禁用时内容照常可见 -->
+<script>document.documentElement.classList.add("js");</script>
+<meta property="og:type" content="website">
+<meta property="og:title" content="复现实验 — Natural Memory v2">
+<meta property="og:description" content="正式脏数据迁移测试的完整命令、协议参数与产物路径。">
+<meta name="twitter:card" content="summary_large_image">
+<link rel="icon" href="assets/favicon.svg" type="image/svg+xml">
+<link rel="apple-touch-icon" href="assets/favicon.svg">
+<link rel="preload" href="assets/fonts/archivo-latin-wdth-normal.woff2" as="font" type="font/woff2" crossorigin>
+<link rel="preload" href="assets/fonts/geist-mono-latin-wght-normal.woff2" as="font" type="font/woff2" crossorigin>
+<!-- 资源带构建指纹：内容一变 URL 就变，浏览器不可能再用到旧 JS/CSS -->
+<link rel="stylesheet" href="assets/css/site.css?v=a9c21ef3a8">
+</head>
+<body data-page="reproduce" data-layout="docs">
+<a class="skip" href="#doc">跳到正文</a>
+
+<header class="site" id="site">
+  <div class="topbar">
+    <a class="brand" href="./" aria-label="Natural Memory v2 发布页">
+      <svg class="brand__mark" viewBox="0 0 32 32" aria-hidden="true">
+        <rect class="dim" x="2"  y="2"  width="7" height="7" rx="1.5"/>
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+      <span class="brand__name">Natural Memory</span>
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+    <span class="crumb">
+      <span class="crumb__n">11</span>
+      <span class="crumb__t">复现实验</span>
+    </span>
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+    <nav class="topnav" aria-label="快速导航">
+<a class="topnav__a" href="./">发布页</a>      <a class="topnav__a" href="./mechanism">机制</a>      <a class="topnav__a" href="./results">测量</a>      <a class="topnav__a" href="./nm21">NM2.1</a>      <a class="topnav__a" href="./ledger">台账</a>      <a class="topnav__a" href="./limits">边界</a>      <a class="topnav__a is-on" href="./reproduce" aria-current="page">复现</a>
+    </nav>
+    <button class="palbtn" id="palBtn" type="button" aria-label="检索全站内容（快捷键 /）">
+      <span class="palbtn__t">检索</span><span class="kbd">/</span>
+    </button>
+    <span class="pill" id="serverChip" title="本站服务端运行时读数">
+      <i class="dot"></i><span id="serverChipText">读取中</span>
+    </span>
+  </div>
+  <div class="progress" id="progress"></div>
+</header>
+
+<div class="shell">
+  <aside class="side">
+    <nav class="side__in" aria-label="章节导航">
+<a class="side__back" href="./">← 返回发布页</a>
+<p class="side__grp">原理</p>
+<ul class="side__list">
+<li><a class="side__a" href="./division"><span class="side__n">01</span><span class="side__t">记忆与 KV 的分工</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./mechanism"><span class="side__n">02</span><span class="side__t">一次读取与一次写入</span></a></li>
+</ul>
+<p class="side__grp">证据</p>
+<ul class="side__list">
+<li><a class="side__a" href="./results"><span class="side__n">03</span><span class="side__t">测量结果</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./nm21"><span class="side__n">04</span><span class="side__t">NM2.1 · 之后做了什么</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./examples"><span class="side__n">05</span><span class="side__t">实测样例</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./ledger"><span class="side__n">06</span><span class="side__t">真实评测台账</span></a></li>
+</ul>
+<p class="side__grp">工程</p>
+<ul class="side__list">
+<li><a class="side__a" href="./cost"><span class="side__n">07</span><span class="side__t">代价账本</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./capacity"><span class="side__n">08</span><span class="side__t">容量与存储</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./limits"><span class="side__n">09</span><span class="side__t">我们不宣称的内容</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./roadmap"><span class="side__n">10</span><span class="side__t">已解决的与下一步</span></a></li>
+<li><a class="side__a is-on" href="./reproduce" aria-current="page"><span class="side__n">11</span><span class="side__t">复现实验</span></a></li>
+</ul>
+    </nav>
+  </aside>
+  <main class="doc" id="doc">
+    <header class="doc__hd">
+      <span class="kicker">11 / REPRODUCE</span>
+      <h1 class="doc__h">复现实验</h1>
+      <p class="doc__lede">正式脏数据迁移测试的完整命令、协议参数与产物路径。</p>
+      <p class="doc__figure">
+        <span class="mega">264<small></small></span>
+        <span class="doc__figure-n">题题集 · 246 可回答 / 18 未知</span>
+      </p>
+    </header>
+<p class="lede2">
+  正式脏数据迁移测试的完整命令与产物路径。协议参数与批次之间的差异见下方说明——
+  <strong>复现同一批次才能得到同一组数字</strong>。
+</p>
+<div class="grid g-2-1" >
+  <div class="code">
+    <div class="code__bar">
+      <span class="code__t">PowerShell · 工作目录 <span id="cwd"></span></span>
+      <button class="copy" id="copyBtn" type="button">复制命令</button>
+    </div>
+    <pre><code id="cmdBlock"></code></pre>
+  </div>
+  <div>
+    <div class="kv" id="files"></div>
+    <div class="card card--flat" >
+      <p class="eyebrow" >PROTOCOL</p>
+      <div class="flow__meta" style="padding:0; border:0">
+        <div><span>基座模型</span><b id="pBase"></b></div>
+        <div><span>量化</span><b>4-bit NF4</b></div>
+        <div><span>解码</span><b>greedy</b></div>
+        <div><span>最大新生成</span><b>64 token</b></div>
+        <div><span>进程显存上限</span><b>10 GiB</b></div>
+        <div><span>记忆读取上限</span><b>2 records</b></div>
+        <div><span>地址编码</span><b>batch size 1</b></div>
+      </div>
+    </div>
+  </div>
+</div>
+<div class="callout" >
+  <p class="callout__t">两个批次的差别</p>
+  <p class="callout__b">
+    上面的命令复现的是批次 A（对外技术总结采用的口径，可答题 154/246）。
+    批次 B 来自同目录的 <code>dirty_real_corpus_compare_4b_router_final.json</code>，
+    是接入记忆路由器之后的另一次运行（可答题 203/246）。两次运行的配置不同，
+    <strong>因此它们的分数不能平均、不能合并，也不能互相替代</strong>。
+  </p>
+</div>
+
+<nav class="pn" aria-label="章节切换"><a class="pn__a pn__a--prev" href="./roadmap" data-dir="prev"><span class="pn__k">上一节 · 10</span><span class="pn__t">已解决的与下一步</span><span class="kbd">&larr;</span></a><span class="pn__x"></span></nav>
+  </main>
+</div>
+
+<footer class="footer">
+  <div class="wrap footer__in">
+    <div class="footer__col">
+      <p class="footer__h">作者</p>
+      <div class="author">
+        <a class="author__a" href="https://wpyw.site" target="_blank" rel="noopener">
+          <span class="author__k">个人网站</span><span class="author__v">wpyw.site</span>
+        </a>
+        <a class="author__a" href="mailto:wpy@wpy.email">
+          <span class="author__k">邮箱</span><span class="author__v">wpy@wpy.email</span>
+        </a>
+      </div>
+    </div>
+    <div class="footer__col footer__col--wide">
+      <p class="footer__h">来源</p>
+      <div class="readout" id="footFiles"></div>
+      <p class="footer__h" style="margin-top:20px">服务端读数</p>
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+    </div>
+    <div class="footer__col footer__col--wide">
+      <p class="footer__h">说明</p>
+      <p class="footer__note" id="disclaimer"></p>
+      <p class="footer__meta">构建于 2026-09-16 20:39 · 所有数字取自工程内的正式报告，未做外推或估算。</p>
+    </div>
+  </div>
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+
+<!-- 全站检索：客户端索引，无后端、无网络请求 -->
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+      <span><span class="kbd">↑</span><span class="kbd">↓</span> 选择</span>
+      <span><span class="kbd">↵</span> 打开</span>
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+    </div>
+  </div>
+</div>
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+</html>
diff --git a/results.html b/results.html
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+<!DOCTYPE html>
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+<title>测量结果 — Natural Memory v2</title>
+<meta name="description" content="同一 264 题题集的两个独立批次、结构化工程基准与记忆路由器工程线的全部实测数字，均标注出处与口径。">
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+<meta property="og:type" content="website">
+<meta property="og:title" content="测量结果 — Natural Memory v2">
+<meta property="og:description" content="同一 264 题题集的两个独立批次、结构化工程基准与记忆路由器工程线的全部实测数字，均标注出处与口径。">
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+</head>
+<body data-page="results" data-layout="docs">
+<a class="skip" href="#doc">跳到正文</a>
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+<header class="site" id="site">
+  <div class="topbar">
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+      </svg>
+      <span class="brand__name">Natural Memory</span>
+      <span class="pill pill--acc">v2</span>
+    </a>
+    <span class="crumb">
+      <span class="crumb__n">03</span>
+      <span class="crumb__t">测量结果</span>
+    </span>
+    <span class="topbar__spacer"></span>
+    <nav class="topnav" aria-label="快速导航">
+<a class="topnav__a" href="./">发布页</a>      <a class="topnav__a" href="./mechanism">机制</a>      <a class="topnav__a is-on" href="./results" aria-current="page">测量</a>      <a class="topnav__a" href="./nm21">NM2.1</a>      <a class="topnav__a" href="./ledger">台账</a>      <a class="topnav__a" href="./limits">边界</a>      <a class="topnav__a" href="./reproduce">复现</a>
+    </nav>
+    <button class="palbtn" id="palBtn" type="button" aria-label="检索全站内容（快捷键 /）">
+      <span class="palbtn__t">检索</span><span class="kbd">/</span>
+    </button>
+    <span class="pill" id="serverChip" title="本站服务端运行时读数">
+      <i class="dot"></i><span id="serverChipText">读取中</span>
+    </span>
+  </div>
+  <div class="progress" id="progress"></div>
+</header>
+
+<div class="shell">
+  <aside class="side">
+    <nav class="side__in" aria-label="章节导航">
+<a class="side__back" href="./">← 返回发布页</a>
+<p class="side__grp">原理</p>
+<ul class="side__list">
+<li><a class="side__a" href="./division"><span class="side__n">01</span><span class="side__t">记忆与 KV 的分工</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./mechanism"><span class="side__n">02</span><span class="side__t">一次读取与一次写入</span></a></li>
+</ul>
+<p class="side__grp">证据</p>
+<ul class="side__list">
+<li><a class="side__a is-on" href="./results" aria-current="page"><span class="side__n">03</span><span class="side__t">测量结果</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./nm21"><span class="side__n">04</span><span class="side__t">NM2.1 · 之后做了什么</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./examples"><span class="side__n">05</span><span class="side__t">实测样例</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./ledger"><span class="side__n">06</span><span class="side__t">真实评测台账</span></a></li>
+</ul>
+<p class="side__grp">工程</p>
+<ul class="side__list">
+<li><a class="side__a" href="./cost"><span class="side__n">07</span><span class="side__t">代价账本</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./capacity"><span class="side__n">08</span><span class="side__t">容量与存储</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./limits"><span class="side__n">09</span><span class="side__t">我们不宣称的内容</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./roadmap"><span class="side__n">10</span><span class="side__t">已解决的与下一步</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./reproduce"><span class="side__n">11</span><span class="side__t">复现实验</span></a></li>
+</ul>
+    </nav>
+  </aside>
+  <main class="doc" id="doc">
+    <header class="doc__hd">
+      <span class="kicker">03 / MEASUREMENTS</span>
+      <h1 class="doc__h">测量结果</h1>
+      <p class="doc__lede">同一 264 题题集的两个独立批次、结构化工程基准与记忆路由器工程线的全部实测数字，均标注出处与口径。</p>
+      <p class="doc__figure">
+        <span class="mega">82.52<small>%</small></span>
+        <span class="doc__figure-n">批次 B 可回答正确率 · 批次 A 为 62.60%，两批配置不同、不可合并</span>
+      </p>
+    </header>
+<p class="lede2">
+  三个面板对应三组不同的题集与口径，<strong>不能合并成一个总分</strong>。
+  面板一是同一题集先后跑的两个独立批次（配置不同、分数不可合并，只能并列读）；
+  面板二是结构化工程基准；面板三是记忆路由器工程线。每组数据都标注了出处、日期与口径。
+</p>
+<p class="small" style="max-width:80ch">
+  读这些数字时请留意两件事：<strong>所有对照都使用同一 tokenizer、同一 greedy 解码、同一 64 token 输出上限</strong>；
+  而<strong>检索召回率与回答正确率是两个必须分开报告的量</strong>——这一点在面板一里体现得最清楚。
+</p>
+
+<div class="tabs reveal" id="resultTabs" role="tablist" ></div>
+<div id="resultPanels" ></div>
+
+<nav class="pn" aria-label="章节切换"><a class="pn__a pn__a--prev" href="./mechanism" data-dir="prev"><span class="pn__k">上一节 · 02</span><span class="pn__t">一次读取与一次写入</span><span class="kbd">&larr;</span></a><a class="pn__a pn__a--next" href="./nm21" data-dir="next"><span class="pn__k">下一节 · 04</span><span class="pn__t">NM2.1 · 之后做了什么</span><span class="kbd">&rarr;</span></a></nav>
+  </main>
+</div>
+
+<footer class="footer">
+  <div class="wrap footer__in">
+    <div class="footer__col">
+      <p class="footer__h">作者</p>
+      <div class="author">
+        <a class="author__a" href="https://wpyw.site" target="_blank" rel="noopener">
+          <span class="author__k">个人网站</span><span class="author__v">wpyw.site</span>
+        </a>
+        <a class="author__a" href="mailto:wpy@wpy.email">
+          <span class="author__k">邮箱</span><span class="author__v">wpy@wpy.email</span>
+        </a>
+      </div>
+    </div>
+    <div class="footer__col footer__col--wide">
+      <p class="footer__h">来源</p>
+      <div class="readout" id="footFiles"></div>
+      <p class="footer__h" style="margin-top:20px">服务端读数</p>
+      <div class="readout mono" id="footServer"><span>读取中…</span></div>
+    </div>
+    <div class="footer__col footer__col--wide">
+      <p class="footer__h">说明</p>
+      <p class="footer__note" id="disclaimer"></p>
+      <p class="footer__meta">构建于 2026-09-16 20:39 · 所有数字取自工程内的正式报告，未做外推或估算。</p>
+    </div>
+  </div>
+</footer>
+
+<!-- 全站检索：客户端索引，无后端、无网络请求 -->
+<div class="pal" id="pal" hidden>
+  <div class="pal__mask" id="palMask"></div>
+  <div class="pal__box" role="dialog" aria-modal="true" aria-label="检索全站内容">
+    <div class="pal__hd">
+      <span class="pal__ico" aria-hidden="true"></span>
+      <input class="pal__in" id="palInput" type="text" role="combobox" aria-expanded="true"
+             aria-controls="palList" autocomplete="off" spellcheck="false"
+             placeholder="检索全站内容：章节、数字、术语…">
+      <span class="kbd">Esc</span>
+    </div>
+    <div class="pal__list" id="palList" role="listbox" aria-label="检索结果"></div>
+    <div class="pal__ft">
+      <span><span class="kbd">↑</span><span class="kbd">↓</span> 选择</span>
+      <span><span class="kbd">↵</span> 打开</span>
+      <span class="pal__n mono" id="palN"></span>
+    </div>
+  </div>
+</div>
+
+<script src="assets/js/data.js?v=a9c21ef3a8"></script>
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+</body>
+</html>
diff --git a/roadmap.html b/roadmap.html
new file mode 100644
index 0000000..35ca63a
--- /dev/null
+++ b/roadmap.html
@@ -0,0 +1,166 @@
+<!DOCTYPE html>
+<html lang="zh-CN">
+<head>
+<meta charset="utf-8">
+<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1">
+<title>已解决的与下一步 — Natural Memory v2</title>
+<meta name="description" content="在 12 GiB GPU 上已经跑通的闭环，以及按对正确率最有帮助的顺序排出的下一阶段任务。">
+<meta name="color-scheme" content="dark">
+<meta name="theme-color" content="#0a0a0a">
+<!-- 动效的初始隐藏态只在 JS 可用时生效；脚本被禁用时内容照常可见 -->
+<script>document.documentElement.classList.add("js");</script>
+<meta property="og:type" content="website">
+<meta property="og:title" content="已解决的与下一步 — Natural Memory v2">
+<meta property="og:description" content="在 12 GiB GPU 上已经跑通的闭环，以及按对正确率最有帮助的顺序排出的下一阶段任务。">
+<meta name="twitter:card" content="summary_large_image">
+<link rel="icon" href="assets/favicon.svg" type="image/svg+xml">
+<link rel="apple-touch-icon" href="assets/favicon.svg">
+<link rel="preload" href="assets/fonts/archivo-latin-wdth-normal.woff2" as="font" type="font/woff2" crossorigin>
+<link rel="preload" href="assets/fonts/geist-mono-latin-wght-normal.woff2" as="font" type="font/woff2" crossorigin>
+<!-- 资源带构建指纹：内容一变 URL 就变，浏览器不可能再用到旧 JS/CSS -->
+<link rel="stylesheet" href="assets/css/site.css?v=a9c21ef3a8">
+</head>
+<body data-page="roadmap" data-layout="docs">
+<a class="skip" href="#doc">跳到正文</a>
+
+<header class="site" id="site">
+  <div class="topbar">
+    <a class="brand" href="./" aria-label="Natural Memory v2 发布页">
+      <svg class="brand__mark" viewBox="0 0 32 32" aria-hidden="true">
+        <rect class="dim" x="2"  y="2"  width="7" height="7" rx="1.5"/>
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+      </svg>
+      <span class="brand__name">Natural Memory</span>
+      <span class="pill pill--acc">v2</span>
+    </a>
+    <span class="crumb">
+      <span class="crumb__n">10</span>
+      <span class="crumb__t">已解决的与下一步</span>
+    </span>
+    <span class="topbar__spacer"></span>
+    <nav class="topnav" aria-label="快速导航">
+<a class="topnav__a" href="./">发布页</a>      <a class="topnav__a" href="./mechanism">机制</a>      <a class="topnav__a" href="./results">测量</a>      <a class="topnav__a" href="./nm21">NM2.1</a>      <a class="topnav__a" href="./ledger">台账</a>      <a class="topnav__a" href="./limits">边界</a>      <a class="topnav__a" href="./reproduce">复现</a>
+    </nav>
+    <button class="palbtn" id="palBtn" type="button" aria-label="检索全站内容（快捷键 /）">
+      <span class="palbtn__t">检索</span><span class="kbd">/</span>
+    </button>
+    <span class="pill" id="serverChip" title="本站服务端运行时读数">
+      <i class="dot"></i><span id="serverChipText">读取中</span>
+    </span>
+  </div>
+  <div class="progress" id="progress"></div>
+</header>
+
+<div class="shell">
+  <aside class="side">
+    <nav class="side__in" aria-label="章节导航">
+<a class="side__back" href="./">← 返回发布页</a>
+<p class="side__grp">原理</p>
+<ul class="side__list">
+<li><a class="side__a" href="./division"><span class="side__n">01</span><span class="side__t">记忆与 KV 的分工</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./mechanism"><span class="side__n">02</span><span class="side__t">一次读取与一次写入</span></a></li>
+</ul>
+<p class="side__grp">证据</p>
+<ul class="side__list">
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+</ul>
+<p class="side__grp">工程</p>
+<ul class="side__list">
+<li><a class="side__a" href="./cost"><span class="side__n">07</span><span class="side__t">代价账本</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./capacity"><span class="side__n">08</span><span class="side__t">容量与存储</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./limits"><span class="side__n">09</span><span class="side__t">我们不宣称的内容</span></a></li>
+<li><a class="side__a is-on" href="./roadmap" aria-current="page"><span class="side__n">10</span><span class="side__t">已解决的与下一步</span></a></li>
+<li><a class="side__a" href="./reproduce"><span class="side__n">11</span><span class="side__t">复现实验</span></a></li>
+</ul>
+    </nav>
+  </aside>
+  <main class="doc" id="doc">
+    <header class="doc__hd">
+      <span class="kicker">10 / STATUS & NEXT</span>
+      <h1 class="doc__h">已解决的与下一步</h1>
+      <p class="doc__lede">在 12 GiB GPU 上已经跑通的闭环，以及按对正确率最有帮助的顺序排出的下一阶段任务。</p>
+      <p class="doc__figure">
+        <span class="mega">52<small></small></span>
+        <span class="doc__figure-n">项单元测试通过</span>
+      </p>
+    </header>
+<p class="lede2">
+  左侧是在 12 GiB GPU 上已经跑通的闭环；右侧是按<strong>对正确率最有帮助的顺序</strong>排出的下一阶段工程任务。
+  这里刻意不写时间表——顺序比日期更可信。
+</p>
+<h2 class="h3" >已经解决的问题</h2>
+<div class="checks" id="solved" ></div>
+<h2 class="h3" >下一阶段的工程任务</h2>
+<div class="road" id="roadmap-list" ></div>
+
+<nav class="pn" aria-label="章节切换"><a class="pn__a pn__a--prev" href="./limits" data-dir="prev"><span class="pn__k">上一节 · 09</span><span class="pn__t">我们不宣称的内容</span><span class="kbd">&larr;</span></a><a class="pn__a pn__a--next" href="./reproduce" data-dir="next"><span class="pn__k">下一节 · 11</span><span class="pn__t">复现实验</span><span class="kbd">&rarr;</span></a></nav>
+  </main>
+</div>
+
+<footer class="footer">
+  <div class="wrap footer__in">
+    <div class="footer__col">
+      <p class="footer__h">作者</p>
+      <div class="author">
+        <a class="author__a" href="https://wpyw.site" target="_blank" rel="noopener">
+          <span class="author__k">个人网站</span><span class="author__v">wpyw.site</span>
+        </a>
+        <a class="author__a" href="mailto:wpy@wpy.email">
+          <span class="author__k">邮箱</span><span class="author__v">wpy@wpy.email</span>
+        </a>
+      </div>
+    </div>
+    <div class="footer__col footer__col--wide">
+      <p class="footer__h">来源</p>
+      <div class="readout" id="footFiles"></div>
+      <p class="footer__h" style="margin-top:20px">服务端读数</p>
+      <div class="readout mono" id="footServer"><span>读取中…</span></div>
+    </div>
+    <div class="footer__col footer__col--wide">
+      <p class="footer__h">说明</p>
+      <p class="footer__note" id="disclaimer"></p>
+      <p class="footer__meta">构建于 2026-09-16 20:39 · 所有数字取自工程内的正式报告，未做外推或估算。</p>
+    </div>
+  </div>
+</footer>
+
+<!-- 全站检索：客户端索引，无后端、无网络请求 -->
+<div class="pal" id="pal" hidden>
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+    </div>
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+    <div class="pal__ft">
+      <span><span class="kbd">↑</span><span class="kbd">↓</span> 选择</span>
+      <span><span class="kbd">↵</span> 打开</span>
+      <span class="pal__n mono" id="palN"></span>
+    </div>
+  </div>
+</div>
+
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+</body>
+</html>
diff --git a/server.py b/server.py
new file mode 100644
index 0000000..1a7fa06
--- /dev/null
+++ b/server.py
@@ -0,0 +1,229 @@
+#!/usr/bin/env python3
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+Natural Memory v2 — 站点服务端
+
+纯标准库实现，无第三方依赖（目标环境 Python 3.8+）。
+
+默认监听 127.0.0.1:7443（仅本机可达，供 Cloudflare Tunnel 等反向代理使用）。
+如需对外直接监听，显式指定 --host 0.0.0.0。
+
+用法：
+    python server.py
+    python server.py --host 0.0.0.0 --port 7443
+    set NM_PORT=8443 && python server.py
+
+设计约定（安全默认）：
+    只放行 index.html 与 assets/ 下白名单扩展名的文件，其余全部 404。
+    server.py、启动脚本、说明文档等一律不通过 HTTP 暴露；目录列表关闭。
+    任何包含 .. / . / 反斜杠 / NUL 的路径直接拒绝。
+"""
+from __future__ import annotations
+
+import argparse
+import json
+import mimetypes
+import os
+import sys
+import time
+from datetime import datetime, timezone
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+from urllib.parse import unquote, urlparse
+
+ROOT = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
+SITE_VERSION = "v2"
+STARTED = time.time()
+
+# Python 3.8 的 mimetypes 不认 woff2，需要显式登记
+mimetypes.add_type("font/woff2", ".woff2")
+mimetypes.add_type("font/woff", ".woff")
+mimetypes.add_type("application/javascript", ".js")
+mimetypes.add_type("image/svg+xml", ".svg")
+
+ALLOWED_EXT = {
+    ".html", ".css", ".js", ".mjs", ".json",
+    ".woff2", ".woff", ".ttf",
+    ".svg", ".png", ".jpg", ".jpeg", ".webp", ".avif", ".ico",
+}
+ALLOWED_ROOT_FILES = {"index.html", "favicon.ico", "robots.txt"}
+
+# 生成出来的分页（build.py 的 PAGES 列表）。支持 /division 与 /division.html 两种写法。
+PAGE_SLUGS = {
+    "index", "division", "mechanism", "results", "nm21", "examples",
+    "ledger", "cost", "capacity", "limits", "roadmap", "reproduce",
+}
+
+LONG_CACHE = (".woff2", ".woff", ".ttf", ".png", ".jpg", ".jpeg", ".webp", ".avif", ".svg", ".ico")
+NO_CACHE = (".html", ".css", ".js", ".json")
+
+
+def human_uptime(seconds: float) -> str:
+    seconds = int(seconds)
+    d, rem = divmod(seconds, 86400)
+    h, rem = divmod(rem, 3600)
+    m, s = divmod(rem, 60)
+    if d:
+        return "%dd %dh" % (d, h)
+    if h:
+        return "%dh %dm" % (h, m)
+    if m:
+        return "%dm %ds" % (m, s)
+    return "%ds" % s
+
+
+class Handler(SimpleHTTPRequestHandler):
+    server_version = "NaturalMemorySite/" + SITE_VERSION
+    protocol_version = "HTTP/1.1"
+
+    # ---------------- 路径安全 ----------------
+    @staticmethod
+    def _safe_rel(path: str):
+        """把请求路径解析为站点内的相对路径；不合规返回 None。"""
+        raw = unquote(path or "")
+        if "\x00" in raw or "\\" in raw:
+            return None
+        segs = raw.split("/")
+        if any(s in (".", "..") for s in segs):
+            return None
+        segs = [s for s in segs if s]
+        if not segs:
+            return "index.html"
+        if len(segs) == 1:
+            name = segs[0]
+            if name in ALLOWED_ROOT_FILES:
+                return name
+            # 干净 URL：/division → division.html
+            if name in PAGE_SLUGS:
+                return "index.html" if name == "index" else "%s.html" % name
+            if name.endswith(".html") and name[:-5] in PAGE_SLUGS:
+                return name
+            return None
+        if segs[0] == "assets" and os.path.splitext(segs[-1])[1].lower() in ALLOWED_EXT:
+            return "/".join(segs)
+        return None
+
+    # ---------------- 运行时读数 ----------------
+    def _status_payload(self) -> bytes:
+        host, port = self.server.server_address[0], self.server.server_address[1]
+        payload = {
+            "site": "Natural Memory " + SITE_VERSION,
+            "note": "以下为本站 Web 服务进程的读数，不是模型运行时的指标。",
+            "host": getattr(self.server, "display_host", host),
+            "bind": "%s:%d" % (host, port),
+            "python": "%d.%d.%d" % sys.version_info[:3],
+            "uptime": human_uptime(time.time() - STARTED),
+            "uptime_seconds": round(time.time() - STARTED, 1),
+            "requests": getattr(self.server, "request_count", 0),
+            "started": datetime.fromtimestamp(STARTED).astimezone().isoformat(timespec="seconds"),
+            "now": datetime.now(timezone.utc).astimezone().isoformat(timespec="seconds"),
+        }
+        return json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode("utf-8")
+
+    def _send_json(self, body: bytes, status: int = 200) -> None:
+        self.send_response(status)
+        self.send_header("Content-Type", "application/json; charset=utf-8")
+        self.send_header("Content-Length", str(len(body)))
+        self.send_header("Cache-Control", "no-store")
+        self.end_headers()
+        if self.command != "HEAD":
+            self.wfile.write(body)
+
+    # ---------------- 路由 ----------------
+    def _dispatch(self, with_body: bool) -> None:
+        self.server.request_count = getattr(self.server, "request_count", 0) + 1
+        path = urlparse(self.path).path
+
+        if path.rstrip("/") == "/api/status":
+            self._send_json(self._status_payload())
+            return
+
+        if path == "/healthz":
+            self._send_json(b'{"ok":true}')
+            return
+
+        rel = self._safe_rel(path)
+        if rel is None:
+            # 不区分「不存在」与「不允许」，避免泄露文件是否存在
+            self.send_error(404, "Not Found")
+            return
+
+        self.path = "/" + rel
+        if with_body:
+            SimpleHTTPRequestHandler.do_GET(self)
+        else:
+            SimpleHTTPRequestHandler.do_HEAD(self)
+
+    def do_GET(self):  # noqa: N802
+        self._dispatch(True)
+
+    def do_HEAD(self):  # noqa: N802
+        self._dispatch(False)
+
+    # ---------------- 缓存与安全响应头 ----------------
+    def end_headers(self):
+        path = urlparse(self.path).path.lower()
+        if path.endswith(".html"):
+            # 页面本体永不缓存：模板一变立刻生效
+            self.send_header("Cache-Control", "no-store")
+        elif path.endswith(LONG_CACHE):
+            # 静态资源走构建指纹（?v=hash），可长期不可变缓存
+            self.send_header("Cache-Control", "public, max-age=604800, immutable")
+        elif path.endswith(NO_CACHE):
+            self.send_header("Cache-Control", "no-cache")
+        self.send_header("X-Content-Type-Options", "nosniff")
+        self.send_header("Referrer-Policy", "same-origin")
+        self.send_header("X-Frame-Options", "SAMEORIGIN")
+        super().end_headers()
+
+    # ---------------- 关闭目录列表 ----------------
+    def list_directory(self, path):
+        self.send_error(404, "Not Found")
+        return None
+
+    def log_message(self, fmt, *args):
+        sys.stderr.write("[%s] %s %s\n" % (
+            datetime.now().strftime("%H:%M:%S"), self.address_string(), fmt % args,
+        ))
+
+
+class Server(ThreadingHTTPServer):
+    """ThreadingHTTPServer 已含 ThreadingMixIn，这里只补充运行时读数字段。"""
+    daemon_threads = True
+    allow_reuse_address = True
+    request_count = 0
+    display_host = "127.0.0.1"
+
+
+def main() -> int:
+    ap = argparse.ArgumentParser(description="Natural Memory v2 site server")
+    ap.add_argument("--host", default=os.environ.get("NM_HOST", "127.0.0.1"),
+                    help="监听地址（默认 127.0.0.1，仅本机可达）")
+    ap.add_argument("--port", type=int, default=int(os.environ.get("NM_PORT", "7443")),
+                    help="监听端口（默认 7443）")
+    args = ap.parse_args()
+
+    if not os.path.isfile(os.path.join(ROOT, "index.html")):
+        sys.stderr.write("index.html 不在 %s，请从站点根目录启动。\n" % ROOT)
+        return 2
+
+    httpd = Server((args.host, args.port), lambda *a, **kw: Handler(*a, directory=ROOT, **kw))
+    httpd.display_host = args.host
+
+    print("Natural Memory %s — site server" % SITE_VERSION)
+    print("  根目录 : %s" % ROOT)
+    print("  监听   : http://%s:%d/" % (args.host, args.port))
+    print("  读数   : http://%s:%d/api/status" % (args.host, args.port))
+    if args.host in ("127.0.0.1", "localhost"):
+        print("  提示   : 当前仅本机可达；需要对外请用反向代理，或显式 --host 0.0.0.0")
+    print("  Ctrl+C 退出")
+    try:
+        httpd.serve_forever()
+    except KeyboardInterrupt:
+        print("\n已停止。")
+    finally:
+        httpd.server_close()
+    return 0
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    raise SystemExit(main())
diff --git a/src/pages/capacity.body.html b/src/pages/capacity.body.html
new file mode 100644
index 0000000..7f58a4e
--- /dev/null
+++ b/src/pages/capacity.body.html
@@ -0,0 +1,26 @@
+<p class="lede2">
+  「一百万记录容量」是<strong>地址空间和分页结构的容量</strong>，不是本次已经装入了一百万条语义记忆，
+  也不是一百万条记录已经通过端到端测试。这一节把容量、实际用量与存储方式分开列清楚。
+</p>
+<div class="grid g-2-1" >
+  <div class="card card--flat">
+    <p class="eyebrow" >PAGE MAP · 32768 PAGES × 32 SLOTS</p>
+    <div class="pagemap" id="pageMap" aria-hidden="true"></div>
+    <p class="tiny" >高亮部分为本次运行实际使用的页面（批次 A：23 页 / 723 条 active records；批次 B：24 页 / 738 条）。其余为地址空间余量。</p>
+  </div>
+  <div>
+    <div class="cap" id="capList"></div>
+  </div>
+</div>
+<div class="grid g2" >
+  <div class="card">
+    <p class="eyebrow" >PERSISTENCE</p>
+    <h3 class="h3"  id="storageMode"></h3>
+    <p class="small" id="storageText"></p>
+  </div>
+  <div class="card card--warn">
+    <p class="eyebrow" style="color:var(--warn)">TRADE-OFF</p>
+    <h3 class="h3" >取舍</h3>
+    <p class="small" id="storageTradeoff"></p>
+  </div>
+</div>
\ No newline at end of file
diff --git a/src/pages/cost.body.html b/src/pages/cost.body.html
new file mode 100644
index 0000000..6fa0067
--- /dev/null
+++ b/src/pages/cost.body.html
@@ -0,0 +1,15 @@
+<p class="lede2" id="costIntro"></p>
+<div class="grid g-2-1" >
+  <div>
+    <div class="ledger" id="ledger"></div>
+    <p class="quote" ><q id="costQuote"></q></p>
+  </div>
+  <div class="card card--flat">
+    <p class="eyebrow" >VRAM · 12 GiB CARD</p>
+    <div class="vram" id="vram"></div>
+    <p class="tiny" >
+      allocated 与 reserved 均为每次请求结束后的快照，<strong>不是 CUDA high-water mark</strong>；
+      reserved 还包含 PyTorch 分配器保留的缓存。因此这里不能当作"模型峰值显存"来引用。
+    </p>
+  </div>
+</div>
\ No newline at end of file
diff --git a/src/pages/division.body.html b/src/pages/division.body.html
new file mode 100644
index 0000000..de6bf58
--- /dev/null
+++ b/src/pages/division.body.html
@@ -0,0 +1,126 @@
+<p class="lede2">
+  这一节回答一个问题：<strong>既然模型已经有上下文窗口，为什么还要单独做一层记忆？</strong>
+  答案不是「窗口不够长」，而是<strong>把长期事实塞进上下文，会以线性成本换来极低的复用率</strong>。
+  下面把「哪些东西留在 Qwen 的热 KV 里、哪些写进记忆记录」这条分界线逐层讲清楚。
+</p>
+
+<h2 class="h3" >先看没有这层记忆时会发生什么</h2>
+<p class="small" style="max-width:78ch">
+  同一套题、同一协议下，原版 Qwen3.5-4B 在 246 道<strong>可回答</strong>题上只答对 3 道（1.22%）。
+  它的典型回答不是答错，而是明确表示拿不到信息：
+</p>
+<div class="quote" >
+  <q>作为一个人工智能模型，我无法访问您的个人历史对话记录、系统配置或您之前设定的具体规则……每次对话对我来说都是全新的开始。</q>
+  <cite>原版 Qwen3.5-4B · 评测样本 user-009 原始回答</cite>
+</div>
+<p class="small" style="max-width:78ch">
+  这句话在事实上完全正确——模型确实没有这些信息。问题出在：这些信息<strong>本来就应该被保存下来</strong>，
+  而它们不属于「当前这轮对话」，所以每轮都重新粘一遍历史是最笨的保存方式。
+</p>
+
+<h2 class="h3" >四层分工：谁存什么、为什么</h2>
+<p class="small" style="max-width:78ch">
+  这是整份设计里最核心的一张表。判断标准只有一条：<strong>这份信息是「这一轮才有意义」还是「跨轮次可复用」</strong>。
+</p>
+<div class="scrollx">
+  <div class="gt gt--4">
+    <div class="gt__h"><span>层级</span><span>存放什么</span><span>由谁负责</span><span>为什么放在这一层</span></div>
+    <div class="gt__r">
+      <span class="gt__k">最近对话</span>
+      <span class="gt__v">这一轮前后的原话与顺序</span>
+      <span class="gt__who">Qwen 热 KV</span>
+      <span class="gt__why">指代、省略、语气、"你刚才说的那句"都依赖严格的先后顺序。这类信息复用价值低、时效性强，放 KV 最自然。</span>
+    </div>
+    <div class="gt__r">
+      <span class="gt__k">长期个人 / 项目事实</span>
+      <span class="gt__v">事实、版本、来源、置信度、短文本证据</span>
+      <span class="gt__who gt__who--acc">Natural Memory 记录</span>
+      <span class="gt__why">跨会话反复被问到，且需要保留"哪个版本才是当前有效"的关系。它们不依赖顺序，只依赖地址与内容。</span>
+    </div>
+    <div class="gt__r">
+      <span class="gt__k">当前问题</span>
+      <span class="gt__v">由问题生成的有界读取</span>
+      <span class="gt__who gt__who--acc">路由 + Top-K</span>
+      <span class="gt__why">不是所有记忆都该被读。当前问题只与少量页面和记录交互，避免"记忆越多、噪声越大"。</span>
+    </div>
+    <div class="gt__r">
+      <span class="gt__k">原始持久化状态</span>
+      <span class="gt__v">记忆快照与索引</span>
+      <span class="gt__who gt__who--acc">嵌入式 memory safetensors</span>
+      <span class="gt__why">随模型包一起加载，运行时不需要额外数据库进程，也避免了磁盘分页带来的延迟抖动。</span>
+    </div>
+  </div>
+</div>
+
+<div class="callout" >
+  <p class="callout__t">关键判断</p>
+  <p class="callout__b">
+    Memory Slot <strong>不试图逐 token 模拟完整 KV</strong>。它接管的是 KV 里最昂贵、最适合长期保存、
+    也最容易重复利用的那一部分；而当前对话的顺序关系，仍然由 Qwen 的原生上下文负责。
+  </p>
+</div>
+
+<h2 class="h3" >分工落到数字上是什么样</h2>
+<p class="small" style="max-width:78ch">
+  下面这组对照最能说明「不是把历史灌进去，而是把命中的少量证据灌进去」。两组数字分别来自批次 A 与批次 B（同一题集、同一协议）。
+</p>
+<div class="statrow">
+  <div class="stat">
+    <span class="stat__k">无记忆时的平均输入</span>
+    <span class="stat__v">30.75<small>token</small></span>
+    <span class="stat__d">批次 A 基线：只有问题本身，没有历史</span>
+  </div>
+  <div class="stat stat--acc">
+    <span class="stat__k">有记忆时的平均输入</span>
+    <span class="stat__v">441.19<small>token</small></span>
+    <span class="stat__d">批次 B：命中的证据前缀（批次 A 为 641.42）</span>
+  </div>
+  <div class="stat">
+    <span class="stat__k">前缀命中率</span>
+    <span class="stat__v">96.97<small>%</small></span>
+    <span class="stat__d">批次 B 实际注入证据的题目占比（批次 A 为 90.91%）</span>
+  </div>
+  <div class="stat">
+    <span class="stat__k">GPU cache 实际用量</span>
+    <span class="stat__v">17,990<small>token</small></span>
+    <span class="stat__d">有界上限 131,072 token，用到约 13.7%</span>
+  </div>
+</div>
+<p class="small" style="max-width:78ch">
+  注意最后一项：<strong>上限是 131,072 token，实际只用了 17,990</strong>。
+  这说明读取路径被"有界"约束住了——不会因为记忆库变大就把显存吃满。
+</p>
+
+<h2 class="h3" >这条分工线换来了什么、付出了什么</h2>
+<div class="grid g2" >
+  <div class="card">
+    <p class="eyebrow" >换来的</p>
+    <div class="mini">
+      <div><span>可回答正确率</span><b>1.22% → 82.52%</b></div>
+      <div><span>目标记忆召回</span><b>0% → 92.68%</b></div>
+      <div><span>符号定位（192 题）</span><b>0/192 → 181/192</b></div>
+      <div><span>跨会话问题</span><b>1/6 → 5/6</b></div>
+    </div>
+  </div>
+  <div class="card card--warn">
+    <p class="eyebrow" style="color:var(--warn)">付出的</p>
+    <div class="mini">
+      <div><span>平均输入前缀</span><b>30.75 → 441.19 token</b></div>
+      <div><span>平均总延迟（批次 B）</span><b>2854.9 → 2878.3 ms</b></div>
+      <div><span>平均解码速度（批次 B）</span><b>22.34 → 20.68 tok/s</b></div>
+      <div><span>reserved 显存峰值</span><b>3.234 → 5.180 GiB</b></div>
+    </div>
+  </div>
+</div>
+
+<h2 class="h3" >这条线不能推到哪里</h2>
+<div class="claims claims--loose" >
+  <div class="claim"><span class="claim__x">✕</span><span class="claim__t">Natural Memory 已经等价于百万 token 的完整 KV</span><span class="claim__s">UNSUPPORTED</span></div>
+  <div class="claim"><span class="claim__x">✕</span><span class="claim__t">长上下文限制已被解除（实测 8K 可跑，16K / 32K OOM）</span><span class="claim__s">UNSUPPORTED</span></div>
+  <div class="claim"><span class="claim__x">✕</span><span class="claim__t">设计容量 1,048,576 条记录等于已经装入并验证了这么多</span><span class="claim__s">UNSUPPORTED</span></div>
+</div>
+<p class="small" style="max-width:78ch">
+  第三条尤其要注意：<strong>1,048,576 是地址空间与分页结构的容量</strong>，
+  本次两个批次实际装载的是 723 / 738 条 active records，分别是 23 / 24 个页面。
+  容量上限与已装入量是两个概念，我们不在页面上把它们混为一谈。
+</p>
diff --git a/src/pages/examples.body.html b/src/pages/examples.body.html
new file mode 100644
index 0000000..d7053b9
--- /dev/null
+++ b/src/pages/examples.body.html
@@ -0,0 +1,3 @@
+<p class="lede2" id="exampleIntro"></p>
+<div id="exampleList" class="examples" ></div>
+<p class="small" style="max-width:86ch" id="exampleNote"></p>
\ No newline at end of file
diff --git a/src/pages/index.body.html b/src/pages/index.body.html
new file mode 100644
index 0000000..77c5ec0
--- /dev/null
+++ b/src/pages/index.body.html
@@ -0,0 +1,401 @@
+<!-- ============ BAND 1 · 地址空间（首屏即机制，不是标题块） ============
+     动效概念：地址空间下降。镜头从 1,048,576 个槽位一路降到一条记录，
+     每个环节的数字都是真的。机制来自题材自身的物理（读取路径本来就是寻址）。 -->
+<section class="hero" id="hero">
+  <div class="hero__pin">
+    <canvas class="hero__cv" id="spaceCv" aria-hidden="true"></canvas>
+    <div class="hero__layer">
+      <div class="hero__row hero__row--top">
+        <span class="eyebrow">Natural Memory · NM2.1</span>
+        <span class="eyebrow hero__geo">1,048,576 槽位 · 738 条活跃记录 · 730 个索引桶</span>
+      </div>
+
+      <div class="hero__row hero__row--mid">
+        <h1 class="hero__h dsp">模型重启之后，<br>它仍然记得。</h1>
+        <!-- 头号数字就在第一屏里：读者不需要滚三屏才知道这页在说什么 -->
+        <p class="hero__fig">
+          <span class="hero__fig-row">
+            <span class="hero__fig-v">1.22<small>%</small></span>
+            <span class="hero__fig-a" aria-hidden="true">→</span>
+            <span class="hero__fig-v">82.52<small>%</small></span>
+          </span>
+          <span class="hero__fig-n">同一 264 题题集的可回答正确率：无记忆基线 → 批次 B。
+            批次 A 为 62.60%，两批配置不同、不可合并。</span>
+        </p>
+      </div>
+
+      <div class="hero__row hero__row--bot">
+        <div class="hero__lede-wrap">
+          <p class="hero__lede" id="heroLede"></p>
+          <p class="hero__byline mono">wpyw.site · wpy@wpy.email · 本地 Qwen3.5-4B · 4-bit NF4</p>
+        </div>
+        <div class="hero__hud" role="status" aria-live="off">
+          <span class="hero__hud-i mono" id="hudIdx">01 / 08</span>
+          <span class="hero__hud-n" id="hudName">地址空间</span>
+          <span class="hero__hud-v mono" id="hudVal">1,048,576 槽位 · 738 条活跃记录</span>
+          <span class="hero__hud-track"><i id="hudBar"></i></span>
+        </div>
+      </div>
+    </div>
+    <p class="hero__cue mono">向下滚动 · 走一遍读取路径</p>
+  </div>
+</section>
+
+<!-- ============ BAND 2 · 关键数字（紧贴首屏；以前这里空着一屏多） ============ -->
+<section class="band band--tight">
+  <div class="wrap">
+    <p class="eyebrow band__k">Key numbers</p>
+    <div class="kpis reveal" id="heroKpis"></div>
+    <p class="src" style="display:block;margin-top:16px">出处 · <span id="heroSrc"></span></p>
+    <nav class="linkrow" aria-label="发布资源" style="margin-top:var(--sp-2xl)">
+      <a class="btn btn--pri" href="./reproduce">复现实验</a>
+      <a class="btn" href="./results">测量结果</a>
+      <a class="btn" href="./nm21">NM2.1 技术论证</a>
+      <a class="btn" href="./ledger">108 条真实台账</a>
+      <a class="btn" href="./limits">边界声明</a>
+      <a class="btn" href="https://wpyw.site" target="_blank" rel="noopener">作者网站 ↗</a>
+    </nav>
+  </div>
+</section>
+
+<!-- ============ BAND 2 · 重启实验（真实运行回放装置） ============ -->
+<section class="band band--alt band--rst" id="restart">
+  <div class="wrap">
+    <p class="eyebrow">Evidence · 重启实验</p>
+    <h2 class="h2">把历史扔掉，它还记得吗？</h2>
+    <p class="lede2 rst__lede">
+      下面不是示意动画，是工程里两次真实运行的逐字回放。同一条事实、同一个问题、同一份协议；
+      两次之间唯一的差别，是写入有没有真的落库。
+    </p>
+
+    <div class="rst" id="rst">
+      <div class="rst__head">
+        <div class="seg" role="group" aria-label="选择运行版本">
+          <button class="seg__b" type="button" data-v="before">修复前</button>
+          <button class="seg__b is-on" type="button" data-v="after">修复后</button>
+        </div>
+        <button class="btn rst__play" type="button" id="rstPlay">重放</button>
+        <span class="rst__file mono" id="rstFile"></span>
+      </div>
+
+      <div class="rst__grid">
+        <div class="rst__aside">
+          <p class="rst__k">写入的事实</p>
+          <p class="rst__quote" id="rstFact"></p>
+          <p class="rst__k">重启之后问</p>
+          <p class="rst__quote rst__quote--q" id="rstQuery"></p>
+
+          <div class="rst__gauges">
+            <div class="rst__g">
+              <div class="rst__gt"><span>记忆库记录</span><b class="mono" id="rstRec">0</b></div>
+              <div class="rst__track"><span class="rst__fill rst__fill--store" id="rstRecBar"></span></div>
+            </div>
+            <div class="rst__g">
+              <div class="rst__gt"><span>重启时传入的历史</span><b class="mono" id="rstHist">false</b></div>
+              <div class="rst__track"><span class="rst__fill rst__fill--hist" id="rstHistBar"></span></div>
+            </div>
+            <div class="rst__g">
+              <div class="rst__gt"><span>注入模型内部的前缀</span><b class="mono" id="rstPf">0<small> tok</small></b></div>
+              <div class="rst__track"><span class="rst__fill rst__fill--pf" id="rstPfBar"></span></div>
+              <p class="rst__hint" id="rstPfHint"></p>
+            </div>
+          </div>
+        </div>
+
+        <ol class="rst__beats" id="rstBeats"></ol>
+      </div>
+
+      <div class="rst__out" id="rstOut">
+        <div class="rst__outhead">
+          <span class="mono">模型输出 · 逐字</span>
+          <span class="rst__verdict mono" id="rstVerdict"></span>
+        </div>
+        <p class="rst__resp mono" id="rstResp"></p>
+        <div class="rst__kv" id="rstKv"></div>
+      </div>
+    </div>
+
+    <p class="tiny rst__note" id="rstNote"></p>
+  </div>
+</section>
+
+<!-- ============ BAND 3 · Teaser（全宽读取路径图） ============ -->
+<section class="band band--teaser">
+  <div class="wrap">
+    <figure class="teaser">
+      {{include:partials/readpath.svg}}
+      <figcaption class="teaser__cap">
+        <span class="teaser__k">图 1 · 读取路径</span>
+        一次问答里记忆层做了什么。用户问题只与少量页面和记录交互，<b>全程没有对全量记忆做注意力</b>；
+        命中的短证据作为模型内部前缀注入 Qwen。图为示意，环节顺序与实现一致。
+      </figcaption>
+    </figure>
+  </div>
+</section>
+
+<!-- ============ BAND 4 · 摘要 ============ -->
+<section class="band">
+  <div class="wrap wrap--narrow">
+    <p class="eyebrow band__k">Abstract</p>
+    <h2 class="h2 arr-wipe">这是什么东西</h2>
+    <p class="lede2">
+      它接在本地 Qwen3.5-4B 上，是一个<strong>模型内的记忆层</strong>：把适合长期复用的个人事实、项目事实和短对话片段
+      写进<strong>带地址的记忆记录</strong>；当前问题只读取少量相关记录，再把这些记录作为<strong>模型内部前缀</strong>交给 Qwen 生成答案。
+    </p>
+    <p class="lede2" style="margin-top:20px">
+      它要解决的具体问题是：<strong>模型重启后不携带历史聊天记录，仍能访问已经保存的个人或项目事实，
+      同时不把全部历史转换成 GPU 上的长 KV Cache。</strong>
+    </p>
+    <p class="small" style="margin-top:24px">
+      当前状态：研究原型到工程验证之间。同一 264 题题集上，可回答正确率从 1.22% 提升到 62.60%（批次 A）
+      与 82.52%（批次 B）；代价是输入前缀变长、解码速度下降约 10%。我们不在页面上把它说成通用智能，
+      也不把实验室结果表述成线上服务承诺。
+    </p>
+  </div>
+</section>
+
+<!-- ============ BAND 5 · 本次发布包含什么 ============ -->
+<section class="band band--alt">
+  <div class="wrap">
+    <p class="eyebrow band__k">What's in this release</p>
+    <div class="grid g3">
+      <div class="card">
+        <p class="rel__k">记忆层与索引</p>
+        <p class="rel__v">738 <small>active records</small></p>
+        <p class="rel__d">批次 B 实际装载；24 个页面，页容量 32 条。地址空间设计容量 1,048,576。</p>
+      </div>
+      <div class="card">
+        <p class="rel__k">记忆路由器</p>
+        <p class="rel__v">2,037,774 <small>参数</small></p>
+        <p class="rel__d">16 张量 / float32 / 512 B 地址；结构 dim=128 · heads=8 · hidden=2560 · max_hops=3。</p>
+      </div>
+      <div class="card">
+        <p class="rel__k">有界 GPU cache</p>
+        <p class="rel__v">256 <small>records</small></p>
+        <p class="rel__d">上限 131,072 token；批次 B 实际用到 17,990 token，fallback 与分配失败均为 0。</p>
+      </div>
+      <div class="card">
+        <p class="rel__k">评测题集</p>
+        <p class="rel__v">264 <small>题</small></p>
+        <p class="rel__d">246 可回答 / 18 未知；真实仓库 220 题 + 项目对话事实 44 题。</p>
+      </div>
+      <div class="card">
+        <p class="rel__k">可复核性</p>
+        <p class="rel__v">逐字原文</p>
+        <p class="rel__d">样例页的问答全部取自评测原始结果、未经润色，并包含两条我们判错的样例。</p>
+      </div>
+      <div class="card card--acc">
+        <p class="rel__k">复现</p>
+        <p class="rel__v">一条命令</p>
+        <p class="rel__d">正式脏数据迁移测试的完整命令、协议参数与产物路径见复现页。</p>
+        <p style="margin:16px 0 0"><a class="btn" href="./reproduce">去复现 →</a></p>
+      </div>
+    </div>
+  </div>
+</section>
+
+<!-- ============ BAND 6 · 结果预览 ============ -->
+<section class="band">
+  <div class="wrap">
+    <p class="eyebrow band__k">Headline result</p>
+    <div class="grid g-2-1">
+      <div class="bars" id="releaseResult">
+        <div class="barset">
+          <div class="barset__top">
+            <span class="barset__t">可回答正确率</span>
+            <span class="barset__n">同一 264 题题集 · 246 可回答</span>
+          </div>
+          <div class="bar bar--base"><span class="bar__l">原版 Qwen</span>
+            <span class="bar__track"><span class="bar__fill" data-fill="1.22"></span></span>
+            <span class="bar__v">1.22%<small>3/246</small></span></div>
+          <div class="bar bar--a"><span class="bar__l">批次 A</span>
+            <span class="bar__track"><span class="bar__fill" data-fill="62.60"></span></span>
+            <span class="bar__v">62.60%<small>154/246</small></span></div>
+          <div class="bar bar--nm2"><span class="bar__l">批次 B</span>
+            <span class="bar__track"><span class="bar__fill" data-fill="82.52"></span></span>
+            <span class="bar__v">82.52%<small>203/246</small></span></div>
+        </div>
+        <div class="legend">
+          <span><i class="l-base"></i>原版 Qwen3.5-4B</span>
+          <span><i class="l-a"></i>批次 A</span>
+          <span><i class="l-nm2"></i>批次 B</span>
+        </div>
+        <p class="small">
+          两个批次同一题集、同一协议，但配置不同，<strong>分数不可合并</strong>，只能并列读。
+          目标记忆召回：批次 A 67.48%、批次 B 92.68%——<strong>检索召回率不等于回答正确率</strong>。
+        </p>
+      </div>
+      <div>
+        <div class="kv">
+          <div class="kv__r"><span class="kv__k">总体正确率</span><span class="kv__v">7.58% → 64.39% → 82.95%</span></div>
+          <div class="kv__r"><span class="kv__k">符号定位</span><span class="kv__v">0/192 → 129/192 → 181/192</span></div>
+          <div class="kv__r"><span class="kv__k">未知拒答</span><span class="kv__v">17/18 → 16/18 → 16/18</span></div>
+          <div class="kv__r"><span class="kv__k">读取额外耗时</span><span class="kv__v">— → 61.10 → 26.35 ms</span></div>
+          <div class="kv__r"><span class="kv__k">解码速度</span><span class="kv__v">24.06 → 21.68 → 20.68 tok/s</span></div>
+        </div>
+        <p style="margin:20px 0 0"><a class="btn" href="./results">全部测量结果 →</a></p>
+      </div>
+    </div>
+  </div>
+</section>
+
+<!-- ============ BAND 7 · 发布之后（NM2.1） ============ -->
+<section class="band band--alt">
+  <div class="wrap">
+    <p class="eyebrow">After this release · NM2.1</p>
+    <h2 class="h2">发布之后又做了什么</h2>
+    <p class="lede2" style="margin-top:20px">
+      上面所有数字都来自 v2。之后的 NM2.1 换掉了记忆路由器、修掉写入路径上一个会把事实互相销毁的缺陷，
+      并把「问库里没有的属性时照样编答案」这个 75% 的失败修到 0%。
+    </p>
+
+    <!-- 全页的头号数字；也是唯一一个用 .mega 的地方 -->
+    <div class="money">
+      <p class="eyebrow">未知拒答率 · 24 条同形候选</p>
+      <p class="money__row">
+        <span class="mega arr-num">100.00<small>%</small></span>
+        <span class="money__from">从 0.00% 起 —— 修好之前，模型 75% 的情况下照样编一个答案</span>
+      </p>
+      <p class="money__cap">
+        这是整个项目最该被引用的一个数字。它回答的不是「能不能检索到」，而是
+        <strong>「不知道的时候会不会不懂装懂」</strong>。
+      </p>
+    </div>
+
+    <div class="nm21grid" style="margin-top:var(--band-tight)">
+      <div>
+        <p class="rel__k">未知拒答率 · 同形候选</p>
+        <p class="rel__v"><em>0.00% →</em>100.00%</p>
+        <p class="rel__d">问库里不存在的属性时，正确说「不知道」的比例。修好之前，模型 75% 的情况下照样编一个答案。</p>
+      </div>
+      <div>
+        <p class="rel__k">写 20 条不同属性后存活</p>
+        <p class="rel__v"><em>12/20 →</em>20/20</p>
+        <p class="rel__d">v2 的写入路径会把 8 条<strong>无关</strong>事实互相 retract，让端到端正确率存在 50% 的硬上限——任何排序器都救不回一条已被删掉的记录。</p>
+      </div>
+      <div>
+        <p class="rel__k">零字面重叠改写</p>
+        <p class="rel__v"><em>43.75% →</em>68.75%</p>
+        <p class="rel__d">查询与事实之间没有任何独特字重叠时的回答正确率；24 条同句式候选的随机水平是 4.17%。</p>
+      </div>
+    </div>
+
+    <div class="grid g-2-1" style="margin-top:32px">
+      <div>
+        <p class="small">
+          <strong>代价几乎为零：</strong>参数量 2,037,774 不变、每条记录地址 512 字节不变、模型包 8.88 GB 不变；
+          交错基准（7 轮，消除顺序效应）单查询延迟 1.4203 → 1.4242 ms，差 +0.28%，
+          <strong>小于同一轮里原版自身 4.85% 的离散度</strong>。
+        </p>
+        <p class="small">
+          <strong>失败也一并写出来：</strong>那套「先判属性、再查库」的机制在离线实验里是 100.00% 拒答 / 0.00% 误拒，
+          但接上运行时<strong>连续失败两次</strong>——第一次把可回答正确率从 100.00% 压到 6.25%；
+          第二次修好了目标域（泄漏真的到 0.00%、可回答无损）却让另一个域崩到 0.00%。
+          最终该项已回退，原因也定位到了。
+        </p>
+        <p style="margin:22px 0 0; display:flex; flex-wrap:wrap; gap:12px">
+          <a class="btn btn--pri" href="./nm21">完整技术论证 →</a>
+          <a class="btn" href="./ledger">108 条真实台账 →</a>
+        </p>
+      </div>
+      <div>
+        <p class="eyebrow" style="margin-bottom:18px">路由器工件本身的提升</p>
+        <div class="kv">
+          <div class="kv__r"><span class="kv__k">Top-1 正确率</span><span class="kv__v">41.12% → 94.14%</span></div>
+          <div class="kv__r"><span class="kv__k">Recall@3</span><span class="kv__v">46.73% → 96.48%</span></div>
+          <div class="kv__r"><span class="kv__k">MRR</span><span class="kv__v">47.69% → 95.77%</span></div>
+          <div class="kv__r"><span class="kv__k">hop 正确率</span><span class="kv__v">73.23% → 100.00%</span></div>
+          <div class="kv__r"><span class="kv__k">hop 欠预测率</span><span class="kv__v">4.68% → 0.00%</span></div>
+          <div class="kv__r"><span class="kv__k">替换兼容性</span><span class="kv__v">DROP-IN OK（16/16 键）</span></div>
+          <div class="kv__r"><span class="kv__k">单元测试</span><span class="kv__v">52 项通过</span></div>
+        </div>
+        <p class="tiny" style="margin-top:16px">
+          这些是路由器工件在冻结评测集上的增益。它<strong>不会</strong>自动传递到最终答案 ——
+          原因见技术论证页的第十节。
+        </p>
+      </div>
+    </div>
+  </div>
+</section>
+
+<!-- ============ BAND 8 · 深入阅读 ============ -->
+<section class="band">
+  <div class="wrap">
+    <p class="eyebrow band__k">Read further</p>
+    <div class="grid g3">
+      <a class="navcard" href="./division">
+        <span class="navcard__n">01</span>
+        <span class="navcard__t">记忆与 KV 的分工</span>
+        <span class="navcard__d">哪些留在热 KV、哪些写进记忆，判断标准与代价</span>
+      </a>
+      <a class="navcard" href="./mechanism">
+        <span class="navcard__n">02</span>
+        <span class="navcard__t">一次读取与一次写入</span>
+        <span class="navcard__d">八个环节、记录字段、四个状态与四个设计决定</span>
+      </a>
+      <a class="navcard" href="./nm21">
+        <span class="navcard__n">04</span>
+        <span class="navcard__t">NM2.1 · 之后做了什么</span>
+        <span class="navcard__d">根因、两级验证、两处改动的剂量曲线，以及两次失败的集成</span>
+      </a>
+      <a class="navcard" href="./ledger">
+        <span class="navcard__n">06</span>
+        <span class="navcard__t">真实评测台账</span>
+        <span class="navcard__d">108 条逐字原文，可按来源与判定筛选</span>
+      </a>
+      <a class="navcard" href="./examples">
+        <span class="navcard__n">05</span>
+        <span class="navcard__t">实测样例</span>
+        <span class="navcard__d">五条逐字原文，含两条我们判错的</span>
+      </a>
+      <a class="navcard" href="./cost">
+        <span class="navcard__n">07</span>
+        <span class="navcard__t">代价账本</span>
+        <span class="navcard__d">延迟、解码速度、前缀长度、显存</span>
+      </a>
+    </div>
+  </div>
+</section>
+
+<!-- ============ BAND 8 · 边界（正式章节，不是脚注） ============ -->
+<section class="band">
+  <div class="wrap">
+    <p class="eyebrow band__k">Boundaries · 我们不宣称的内容</p>
+    <div class="claims claims--loose arr-cards">
+      <div class="claim"><span class="claim__x">✕</span><span class="claim__t">已经等价于百万 token 的完整 KV</span></div>
+      <div class="claim"><span class="claim__x">✕</span><span class="claim__t">已经击败生产级 embedding + reranker RAG</span></div>
+      <div class="claim"><span class="claim__x">✕</span><span class="claim__t">任何自然语言表达都能稳定召回正确记忆</span></div>
+      <div class="claim"><span class="claim__x">✕</span><span class="claim__t">记忆写入永远不会出错</span></div>
+      <div class="claim"><span class="claim__x">✕</span><span class="claim__t">一百万条记录已经完成端到端验证</span></div>
+      <div class="claim"><span class="claim__x">✕</span><span class="claim__t">当前 4B 结果可以直接外推到 14B、32B 或更大模型</span></div>
+    </div>
+    <p class="small" style="margin-top:24px">
+      完整的八条与五项主要局限见 <a href="./limits" class="linku">边界页</a>。
+      把它们放在发布页正面，是因为它们和上面的数字一样重要。
+    </p>
+  </div>
+</section>
+
+<!-- ============ BAND 9 · 引用 ============ -->
+<section class="band band--alt">
+  <div class="wrap">
+    <p class="eyebrow band__k">Citation</p>
+    <div class="code">
+      <div class="code__bar">
+        <span class="code__t">BibTeX</span>
+        <button class="copy" id="citeCopy" type="button">复制</button>
+      </div>
+      <pre><code id="citeBlock">@misc{naturalmemoryv2,
+  title  = {Natural Memory v2: an in-model memory layer for local LLMs},
+  author = {wpy},
+  year   = {2026},
+  note   = {Research prototype on Qwen3.5-4B. 264-question dirty-corpus
+            transfer test; two independent batches.},
+  url    = {https://wpyw.site}
+}</code></pre>
+    </div>
+    <p class="tiny" style="margin-top:16px">
+      引用时请一并注明「批次 A 与批次 B 配置不同、分数不可合并」，否则单个数字会被误读。
+    </p>
+  </div>
+</section>
diff --git a/src/pages/ledger.body.html b/src/pages/ledger.body.html
new file mode 100644
index 0000000..c7b56cf
--- /dev/null
+++ b/src/pages/ledger.body.html
@@ -0,0 +1,25 @@
+<p class="lede2">
+  这一页不是挑出来的样例，是<strong>全部 108 条真实评测 episode 的逐条台账</strong>。
+  每条都带模型的逐字回复、判定结果、停止原因、选中记录数与分数。
+</p>
+<p class="small" id="ledgerIntro"></p>
+
+<div class="ledger-bar">
+  <div class="seg" id="ledgerSrc" role="group" aria-label="按来源筛选"></div>
+  <div class="seg" id="ledgerVerdict" role="group" aria-label="按判定筛选"></div>
+</div>
+
+<div class="ledger-count">
+  <span class="mono" id="ledgerCount"></span>
+  <span class="tiny" id="ledgerBreak"></span>
+</div>
+
+<div class="ledger" id="ledgerList"></div>
+
+<p class="tiny" style="margin-top:var(--sp-2xl)">
+  数据来自 <code>runtime_score_bands.json</code> 与 <code>nm2_1_final_runtime_e2e.json</code>，
+  由 <code>tools/make_ledger.py</code> 生成 <code>assets/js/ledger.js</code>，
+  <strong>字段逐字复制，未做改写、润色或换算</strong>。模型输出里的错字、冗余和编造的内容都按原样保留。
+  期望锚点是评测里的随机码（形如 <code>VAL-XXXXXXX</code>），它只出现在唯一一条候选事实里，
+  因此可以用来检测「证据混用」。
+</p>
diff --git a/src/pages/limits.body.html b/src/pages/limits.body.html
new file mode 100644
index 0000000..685de9c
--- /dev/null
+++ b/src/pages/limits.body.html
@@ -0,0 +1,6 @@
+<p class="lede2" id="limitsIntro"></p>
+<div class="claims" id="claims" ></div>
+<h2 class="h3" >五项主要局限</h2>
+<div class="lims" id="lims" ></div>
+<h2 class="h3" >来自工程文档的原文</h2>
+<div class="lims" id="quotes" ></div>
\ No newline at end of file
diff --git a/src/pages/mechanism.body.html b/src/pages/mechanism.body.html
new file mode 100644
index 0000000..df8f534
--- /dev/null
+++ b/src/pages/mechanism.body.html
@@ -0,0 +1,114 @@
+<p class="lede2">
+  这一节把「<strong>一次读取</strong>」和「<strong>一次写入</strong>」拆开讲透：读取路径有哪八个环节、每一步的输入输出是什么、
+  一条记录里到底存了什么、四个状态如何演化，以及我们为这些决定付出了什么代价。
+</p>
+
+<h2 class="h3" >一、读取路径：从提问到证据注入</h2>
+<div class="scrollx teaser--doc">
+  {{include:partials/readpath.svg}}
+</div>
+
+<p class="small" style="max-width:78ch">
+  点左侧任一环节查看它在做什么，也可以依次点一遍——注意整条链路上<strong>没有一步是「和全部记忆做注意力」</strong>，
+  这是显存可控的根本原因。
+</p>
+
+<div class="flow">
+  <div class="steps" id="steps" role="tablist" aria-label="记忆读取路径"></div>
+  <div class="flow__detail card card--flat">
+    <p class="flow__stage" id="flowIdx">STAGE 01 / 08</p>
+    <h3 class="flow__title" id="flowTitle"></h3>
+    <p class="flow__body" id="flowBody"></p>
+    <p class="flow__io" id="flowIo"></p>
+    <div class="flow__meta">
+      <div><span>读取上限</span><b>2 records</b></div>
+      <div><span>候选页上限</span><b>4 pages</b></div>
+      <div><span>页容量</span><b>32 / page</b></div>
+      <div><span>全量注意力</span><b>否</b></div>
+    </div>
+  </div>
+</div>
+
+<h2 class="h3" >每一步的输入、输出与约束</h2>
+<p class="small" style="max-width:78ch">
+  括号里的数字是实测值，不是设计目标。
+</p>
+<div class="scrollx">
+  <div class="gt gt--3">
+    <div class="gt__h"><span>环节</span><span>输入 → 输出</span><span>约束或实测</span></div>
+    <div class="gt__r"><span class="gt__k">01 用户问题</span><span class="gt__v">普通自然语言</span><span class="gt__why">不要求任何显式指令，不需要输入 <code>/remember</code> 之类的标记。</span></div>
+    <div class="gt__r"><span class="gt__k">02 Qwen hidden state</span><span class="gt__v">问题 → 紧凑查询地址</span><span class="gt__why">地址由模型隐状态生成，不依赖外部 embedding 服务；语义地址编码用单条 batch 执行，避免编码阶段出现显存瞬时峰值。</span></div>
+    <div class="gt__r"><span class="gt__k">03 LSH / 地址粗索引</span><span class="gt__v">查询地址 → 候选页</span><span class="gt__why">精确桶 + Hamming-1/2 探针；批次 A 的记忆状态里粗索引有 730 个桶、最近一次粗筛返回 24 个候选。</span></div>
+    <div class="gt__r"><span class="gt__k">04 候选页</span><span class="gt__v">候选页 → 少量页面</span><span class="gt__why">页容量 32 条记录，默认最多读取 4 页；本次 active records 723 条落在 23 个页面上。</span></div>
+    <div class="gt__r"><span class="gt__k">05 页内记录重排</span><span class="gt__v">页内记录 → 有序候选</span><span class="gt__why">记录级重排由独立的 text_retriever 完成（6 张量、1,573,377 参数）。它的 Top-1 命中率本身只有 23.20%，是当前的主要瓶颈之一。</span></div>
+    <div class="gt__r"><span class="gt__k">06 Top-K 记录</span><span class="gt__v">有序候选 → 少量证据</span><span class="gt__why">正式测试中的读取上限为 2 条记录。目标记忆召回：批次 A 166/246，<strong>批次 B 228/246</strong>。</span></div>
+    <div class="gt__r"><span class="gt__k">07 证据前缀注入</span><span class="gt__v">证据 → 模型内部前缀</span><span class="gt__why">命中的短证据被提升到 GPU 作为前缀；批次 B 有 96.97% 的题目实际注入了前缀，平均 410.34 token（批次 A 为 610.67）。</span></div>
+    <div class="gt__r"><span class="gt__k">08 普通生成</span><span class="gt__v">前缀 + 问题 → 回答</span><span class="gt__why">记忆主体始终留在进程内存，只有热点记录进入有界 GPU cache。读取路径额外耗时：批次 A 61.10 ms → <strong>批次 B 26.35 ms</strong>。</span></div>
+  </div>
+</div>
+
+<h2 class="h3" >二、一条记录里到底存了什么</h2>
+<p class="small" style="max-width:78ch">
+  记录不是一段文本，而是一条带地址、带版本关系、带状态的结构化数据。下面左侧是全部字段，
+  右侧是<strong>一条真实记录</strong>（逐字取自评测结果里的命中记录）。
+</p>
+<div class="grid g-2-1">
+  <div>
+    <div class="rec" id="recFields"></div>
+  </div>
+  <div>
+    <div class="card card--acc" id="realRecord"></div>
+  </div>
+</div>
+
+<h2 class="h3" >三、状态机：旧的答案不会凭空消失</h2>
+<p class="small" style="max-width:78ch">
+  同一实体和属性出现新值时，<strong>旧值被标记为 superseded，而不是被覆盖或删除</strong>。
+  这是「时间冲突」类问题能答对的前提：既要给出当前有效值，也要能说清旧值去哪了。
+</p>
+<div class="states" id="stateList"></div>
+
+<div class="callout callout--warn" >
+  <p class="callout__t">写入路径的教训：检索救不回不存在的记录</p>
+  <p class="callout__b">
+    早期版本的退役授权完全依赖一个学习打分（阈值 ≥0.95），<strong>没有任何结构校验</strong>。
+    结果是新写入把已有记录误判为旧值并退役：一次 20 条记录的测试里 active 只剩 12 条、retract 高达 16 次、目标记录只存活 8/16。
+    修好之后：<strong>active 12/20 → 20/20，retract 16 → 0，目标记录存活 8/16 → 16/16，端到端 37.50% → 68.75%</strong>。
+    这件事的结论很直白——<span class="serif-it">任何排序器都救不回一条已经不存在的记录。</span>
+  </p>
+</div>
+
+<h2 class="h3" >四、四个设计决定与它们的代价</h2>
+<div class="grid g2" >
+  <div class="card">
+    <p class="eyebrow" >决定 1 · 两段式读取</p>
+    <p class="small" ><strong>粗索引筛页 → 页内重排</strong>，而不是对全量记录做注意力。</p>
+    <p class="tiny">好处：单次读取的候选规模被压到固定上限（≤4 页 / ≤2 条），成本与记忆总量解耦。
+      代价：两段都可能出错，且错误会叠加——粗索引错了就再没有机会。</p>
+  </div>
+  <div class="card">
+    <p class="eyebrow" >决定 2 · 用地址索引而非向量库</p>
+    <p class="small" >语义地址 + LSH 桶放在模型包内，<strong>不引入外部检索服务</strong>。</p>
+    <p class="tiny">好处：部署时没有额外进程与网络依赖，读取耗时稳定（批次 B 26.35 ms）。
+      代价：召回质量受地址质量限制，零字面重叠的改写问法曾只有 18.40% 的 Top-1。</p>
+  </div>
+  <div class="card">
+    <p class="eyebrow" >决定 3 · 有界 GPU cache</p>
+    <p class="small" >热点记录进 GPU，上限 <strong>256 条 / 131,072 token</strong>，另有动态保留。</p>
+    <p class="tiny">好处：显存占用可预测，两个批次的实际用量分别是 15,885 / 17,990 token，fallback 与分配失败均为 0。
+      代价：cold page 会带来额外取数路径——不过本次两个批次都是 embedded / process-RAM 模式，cold page 为 0。</p>
+  </div>
+  <div class="card">
+    <p class="eyebrow" >决定 4 · 嵌入式 weight-shard 持久化</p>
+    <p class="small" >记忆快照写进模型包的 memory safetensors 切片，<strong>默认不用 SQLite、不用磁盘分页</strong>。</p>
+    <p class="tiny">好处：运行时依赖最少，重启只需加载权重切片、不回放历史聊天。
+      代价：模型包会随记忆增长变大，且<strong>固化更新需要重新保存权重切片</strong>——这是明确的工程负担，不是白拿的。</p>
+  </div>
+</div>
+
+<h2 class="h3" >五、这套机制仍然做不到的事</h2>
+<div class="claims claims--loose" >
+  <div class="claim"><span class="claim__x">✕</span><span class="claim__t">任何自然语言表达都能稳定召回正确记忆</span><span class="claim__s">UNSUPPORTED</span></div>
+  <div class="claim"><span class="claim__x">✕</span><span class="claim__t">记忆写入永远不会出错</span><span class="claim__s">UNSUPPORTED</span></div>
+  <div class="claim"><span class="claim__x">✕</span><span class="claim__t">检索召回率等于回答正确率（批次 B 召回 92.68% / 回答 82.52%，差 10.16pp）</span><span class="claim__s">UNSUPPORTED</span></div>
+</div>
diff --git a/src/pages/nm21.body.html b/src/pages/nm21.body.html
new file mode 100644
index 0000000..ae1bc53
--- /dev/null
+++ b/src/pages/nm21.body.html
@@ -0,0 +1,546 @@
+<p class="lede2">
+  发布页上的数字来自 v2。这一页讲**之后又做了什么**：三处改动各自凭什么、一个把端到端正确率
+  锁死在 50% 的写入缺陷怎么定位的、以及一个 75% 泄漏的失败怎么修到 0%——又怎么在接上运行时之后失败两次。
+  所有数字都来自磁盘上的报告文件，每张表都标了出处；**没有一条是估算或外推**。
+</p>
+
+<div class="callout callout--warn">
+  <p class="eyebrow" style="color:var(--warn)">先读这一句</p>
+  <p class="small" style="margin:0">
+    这一页里**离线实验最好的数字（未知拒答 100.00%）不等于运行时可用**。它接上运行时之后
+    连续失败两次，最终被回退。把失败过程一起写出来，是因为它比成功更能说明这套机制到底卡在哪。
+  </p>
+</div>
+
+<!-- ================= 净变化 ================= -->
+<h2 class="h3">净变化一览</h2>
+<p class="small src">出处 · <code>V2_dpskw\NM2_VS_NM2_1.md</code>（该文件自述：所有数字均从磁盘上的评分卡 / JSON 读取，不是手工抄录）</p>
+
+<div class="tbl-wrap">
+<table class="dtable">
+  <thead><tr><th>轴</th><th>v2（原版）</th><th>NM2.1</th><th>净变化</th></tr></thead>
+  <tbody>
+    <tr><td>路由器 Top-1</td><td class="n">41.12%</td><td class="n acc">94.14%</td><td class="n acc">+53.02 pp</td></tr>
+    <tr><td>路由器 Recall@3</td><td class="n">46.73%</td><td class="n acc">96.48%</td><td class="n acc">+49.75 pp</td></tr>
+    <tr><td>未知拒答率</td><td class="n">0.00%</td><td class="n acc">100.00%</td><td class="n acc">+100.00 pp</td></tr>
+    <tr><td>未知问题泄漏（同形候选）</td><td class="n">75.00%</td><td class="n acc">0.00%</td><td class="n acc">−75.00 pp</td></tr>
+    <tr><td>一次写 20 条不同属性后存活</td><td class="n">12 / 20</td><td class="n acc">20 / 20</td><td class="n acc">+8 条</td></tr>
+    <tr><td>零字面重叠改写正确率</td><td class="n">43.75%</td><td class="n acc">68.75%</td><td class="n acc">+25.00 pp</td></tr>
+    <tr><td>hop 欠预测率</td><td class="n">4.68%</td><td class="n acc">0.00%</td><td class="n acc">−4.68 pp</td></tr>
+    <tr><td>参数量 / 每条记录地址字节</td><td class="n">2,037,774 / 512</td><td class="n">2,037,774 / 512</td><td class="n">不变</td></tr>
+  </tbody>
+</table>
+</div>
+<p class="tiny">
+  「未知拒答率」与「未知泄漏」是同一件事的两面：前者是问库里没有的属性时**正确说不知道**的比例，
+  后者是**照样编一个答案**的比例。v2 在这两轴上是 0% 和 75%，也就是几乎必然硬答。
+</p>
+
+<!-- ================= §1 检索与排序 ================= -->
+<h2 class="h3">一 · 路由器工件本身的检索与排序</h2>
+<p class="small src">出处 · <code>router_scorecard_final.json</code>（判定见 <code>router_verdict_final.json</code>）· 冻结 v6 评测集 21,920 条 / 10 类别</p>
+
+<div class="tbl-wrap">
+<table class="dtable">
+  <thead><tr><th>指标</th><th>v2 · <code>V2-128 deployed(v3)</code></th><th>NM2.1 · <code>REPLAY-128 v7 final</code></th></tr></thead>
+  <tbody>
+    <tr><td>Top-1 正确率</td><td class="n">41.12%</td><td class="n acc">94.14%</td></tr>
+    <tr><td>Recall@1</td><td class="n">37.03%</td><td class="n acc">88.58%</td></tr>
+    <tr><td>Recall@3</td><td class="n">46.73%</td><td class="n acc">96.48%</td></tr>
+    <tr><td>Recall@5</td><td class="n">48.91%</td><td class="n acc">97.15%</td></tr>
+    <tr><td>MRR</td><td class="n">47.69%</td><td class="n acc">95.77%</td></tr>
+    <tr><td>nDCG@3</td><td class="n">44.22%</td><td class="n acc">95.37%</td></tr>
+    <tr><td>多跳证据全中（Top-3）</td><td class="n">43.43%</td><td class="n acc">96.22%</td></tr>
+    <tr><td>多跳证据全中（仅多正例）</td><td class="n">37.15%</td><td class="n acc">95.45%</td></tr>
+    <tr><td>hop 正确率</td><td class="n">73.23%</td><td class="n acc">100.00%</td></tr>
+    <tr><td>hop 欠预测率</td><td class="n">4.68%</td><td class="n acc">0.00%</td></tr>
+  </tbody>
+</table>
+</div>
+
+<!-- ================= §2 拒答与仲裁 ================= -->
+<h2 class="h3">二 · 拒答与仲裁策略轴</h2>
+<p class="small src">出处 · <code>router_scorecard_final.json</code>（门槛 0.50）+ <code>threshold_sweep_check.json</code>（0.30–0.80 全门槛扫描）</p>
+
+<div class="tbl-wrap">
+<table class="dtable">
+  <thead><tr><th>指标</th><th>v2</th><th>NM2.1</th></tr></thead>
+  <tbody>
+    <tr><td>need F1</td><td class="n">89.58%</td><td class="n acc">100.00%</td></tr>
+    <tr><td>need 召回</td><td class="n">99.82%</td><td class="n acc">100.00%</td></tr>
+    <tr><td>need 精确率</td><td class="n">81.24%</td><td class="n acc">100.00%</td></tr>
+    <tr><td>未知拒答率</td><td class="n">0.00%</td><td class="n acc">100.00%</td></tr>
+    <tr><td>已知问题被误拒率</td><td class="n">0.18%</td><td class="n acc">0.00%</td></tr>
+    <tr><td>未知问题被误读率</td><td class="n">100.00%</td><td class="n acc">0.00%</td></tr>
+    <tr><td>仲裁准确率</td><td class="n">81.12%</td><td class="n acc">100.00%</td></tr>
+  </tbody>
+</table>
+</div>
+<p class="small">
+  <strong>门槛扫描是这里真正的证据。</strong>0.30 / 0.40 / 0.50 / 0.60 / 0.70 / 0.80 六个门槛逐一复核：
+  NM2.1 **全门槛通过**；而原版在**每一个**门槛上未知拒答率都是 0.00%，且门槛越高误拒越差
+  （0.00% → 1.32%）。一个能在整条门槛轴上都成立的结论，和一个只在某个阈值上成立的点，可信度不是一回事。
+</p>
+
+<!-- ================= §3 端到端 ================= -->
+<h2 class="h3">三 · 端到端整体记忆能力（同一份运行时，只有模型包不同）</h2>
+<p class="small src">出处 · <code>nm2_battery_comparison_final.json</code> · A 110 用例 / B 16 / C 48 / D 重启持久化</p>
+
+<div class="tbl-wrap">
+<table class="dtable">
+  <thead><tr><th>指标</th><th>原版 NM2</th><th>NM2.1（仅换路由器）</th><th>NM2.1 最终</th></tr></thead>
+  <tbody>
+    <tr><td>A 总体正确率</td><td class="n">89.09%</td><td class="n">88.18%</td><td class="n">88.18%</td></tr>
+    <tr><td>A <strong>可回答正确率</strong></td><td class="n">100.00%</td><td class="n">100.00%</td><td class="n acc">100.00%</td></tr>
+    <tr><td>A 未知拒答率</td><td class="n">60.00%</td><td class="n">56.67%</td><td class="n bad">56.67%</td></tr>
+    <tr><td>A 已知问题被误拒率</td><td class="n">0.00%</td><td class="n">0.00%</td><td class="n acc">0.00%</td></tr>
+    <tr><td>B 零字面重叠改写回答正确率</td><td class="n">43.75%</td><td class="n">68.75%</td><td class="n acc">68.75%</td></tr>
+    <tr><td>B 答成别的属性</td><td class="n">18.75%</td><td class="n">18.75%</td><td class="n">18.75%</td></tr>
+    <tr><td>B 触发读取</td><td class="n">56.25%</td><td class="n">93.75%</td><td class="n acc">93.75%</td></tr>
+    <tr><td>C 可回答正确率（24 同形候选）</td><td class="n">65.00%</td><td class="n">65.00%</td><td class="n acc">70.00%</td></tr>
+    <tr><td>C 答成别的属性</td><td class="n">35.00%</td><td class="n">35.00%</td><td class="n acc">27.50%</td></tr>
+    <tr><td>C <strong>未知泄漏率</strong></td><td class="n">75.00%</td><td class="n">75.00%</td><td class="n acc">0.00%</td></tr>
+    <tr><td>C 活跃记录 min / max</td><td class="n">23 / 24</td><td class="n">23 / 24</td><td class="n">23 / 24</td></tr>
+    <tr><td>D 重启后召回 / 作答 / 清理</td><td class="n">通过</td><td class="n">通过</td><td class="n acc">通过</td></tr>
+  </tbody>
+</table>
+</div>
+<p class="small">
+  <strong>运行间波动必须自己讲出来：</strong>B 段只有 16 个用例，1 个用例 = 6.25 pp。所以 B 的 68.75%
+  与另一次测得的 75.00% 属于同一水平的运行间波动，**不作为增益主张**。A / C / D 的结论在多次运行中一致。
+</p>
+
+<!-- ================= §4 零重叠 ================= -->
+<h2 class="h3">四 · 零字面重叠改写的泛化</h2>
+<p class="small src">出处 · <code>replay_check_zov.json</code>（路由器级）与上表 B / C 段（端到端）· 数据集 300 条、24 个<strong>未见过</strong>的问法</p>
+
+<div class="grid g2">
+  <div>
+    <div class="tbl-wrap">
+    <table class="dtable">
+      <thead><tr><th>指标</th><th>v2 权重</th><th>NM2.1 权重</th></tr></thead>
+      <tbody>
+        <tr><td>路由器 Top-1（250 条可回答）</td><td class="n">18.40%</td><td class="n acc">59.60%</td></tr>
+        <tr><td>路由器 Recall@3</td><td class="n">36.00%</td><td class="n acc">83.20%</td></tr>
+        <tr><td>路由器 MRR</td><td class="n">35.07%</td><td class="n acc">73.06%</td></tr>
+        <tr><td>端到端改写正确率（B 段）</td><td class="n">43.75%</td><td class="n acc">68.75%</td></tr>
+        <tr><td>端到端未知泄漏（C 段）</td><td class="n">75.00%</td><td class="n acc">0.00%</td></tr>
+      </tbody>
+    </table>
+    </div>
+  </div>
+  <div>
+    <p class="small" style="margin-top:0">
+      零重叠评测集有 24 条**同句式、不同属性**的候选，随机猜中的概率是 <strong>4.17%</strong>。
+      所以 59.60% 大约是随机水平的 <strong>14 倍</strong>。
+    </p>
+    <div class="kv">
+      <div class="kv__r"><span class="kv__k">数据集规模</span><span class="kv__v">300 条评测 / 24 个未见问法</span></div>
+      <div class="kv__r"><span class="kv__k">训练 / 留出划分</span><span class="kv__v">前 2 个改写训练（48）/ 第 3 个留出（24）</span></div>
+      <div class="kv__r"><span class="kv__k">两个划分共享的查询字符串</span><span class="kv__v">0</span></div>
+      <div class="kv__r"><span class="kv__k">查询与自身目标的重叠</span><span class="kv__v">0</span></div>
+      <div class="kv__r"><span class="kv__k">含「陷阱」候选的 episode</span><span class="kv__v">54.53%（生成器统计）</span></div>
+    </div>
+    <p class="tiny">
+      <strong>关键设计判断：</strong>改写与**无关**属性的字符重叠被刻意保留（命中错误候选只会得到错误答案，
+      让任务更难，不提供捷径）；真正必须为 0 的是与**自身**目标的重叠。最初把二者混为一谈时，
+      24 个属性里有 7 个因为「起床时间」的「时」、「办公城市」的「公」这类高频字被判为「无可用的改写」。
+    </p>
+  </div>
+</div>
+
+<!-- ================= §5 成本 ================= -->
+<h2 class="h3">五 · 代价：几乎没有</h2>
+<p class="small src">出处 · <code>router_scorecard_final.json</code>、<code>router_latency_bench_prod.json</code>（7 轮交错取中位数）</p>
+
+<div class="tbl-wrap">
+<table class="dtable">
+  <thead><tr><th>指标</th><th>v2</th><th>NM2.1</th><th>说明</th></tr></thead>
+  <tbody>
+    <tr><td>参数量</td><td class="n">2,037,774</td><td class="n">2,037,774</td><td class="small">未增加</td></tr>
+    <tr><td>每条记录地址字节</td><td class="n">512</td><td class="n">512</td><td class="small">存储几何未变</td></tr>
+    <tr><td>单查询延迟中位数（GPU）</td><td class="n">0.9549 ms</td><td class="n">0.9169 ms</td><td class="small">略快</td></tr>
+    <tr><td>批量 QPS（batch=64）</td><td class="n">66,037</td><td class="n acc">69,378</td><td class="small">+5.1%</td></tr>
+    <tr><td>批量 QPS（batch=256）</td><td class="n">207,287</td><td class="n acc">242,759</td><td class="small">+17.1%</td></tr>
+    <tr><td>模型包大小</td><td class="n">8.88 GB / 22 文件</td><td class="n">8.88 GB / 23 文件</td><td class="small">多出属性头 ~0.25 MB</td></tr>
+  </tbody>
+</table>
+</div>
+<p class="small">
+  <strong>交错基准（7 轮，消除顺序效应）：</strong>单查询中位数 1.4203 ms → 1.4242 ms，差 <strong>+0.28%</strong>。
+  同一轮里原版自身离散度就有 4.85% —— 也就是说这个差值小于测量噪声。
+  <strong>零重叠那一轮里 batch=64 的读数低 9.2%，但该轮离散度是 17.4%，且同架构同参数同 FLOPs 下 batch=256 反而更快，
+  方向不一致，判为测量噪声而非回归</strong>；这条也写在这里，因为把噪声当结论是这个领域最常见的错误。
+</p>
+
+<!-- ================= §6 鲁棒性 ================= -->
+<h2 class="h3">六 · 工程鲁棒性</h2>
+<div class="tbl-wrap">
+<table class="dtable">
+  <thead><tr><th>项目</th><th>v2</th><th>NM2.1</th></tr></thead>
+  <tbody>
+    <tr><td>一次写 20 条不同属性事实后存活</td><td class="n">12 / 20（8 条查询前被误删）</td><td class="n acc">20 / 20</td></tr>
+    <tr><td>端到端（写入修复前后，16 用例）</td><td class="n">37.50%</td><td class="n acc">68.75%</td></tr>
+    <tr><td>替换兼容性</td><td class="n">基线</td><td class="n acc">DROP-IN OK（16 / 16 键）</td></tr>
+    <tr><td>单元测试</td><td class="n">—</td><td class="n acc">52 项通过</td></tr>
+    <tr><td>未知问题泄漏（同形候选）</td><td class="n">75.00%</td><td class="n acc">0.00%</td></tr>
+  </tbody>
+</table>
+</div>
+
+<!-- ================= 三处改动 ================= -->
+<h2 class="h3">七 · 三处改动，每处都有测量依据</h2>
+
+<h3>改动 1 · 记录排序混合权重取 0.5</h3>
+<p class="small">
+  <code>memory_record_router_blend</code> 控制「打包的词面重排器」与「学习出的路由器」各占多少。
+  调这个之前先测了剂量曲线 —— 而且**此前的同进程测量因顺序污染已作废**，下面这版是独立进程测的。
+</p>
+<div id="nmBlend" class="dose"></div>
+
+<h3>改动 2 · 把加法先验参数化，然后测出「不该动」</h3>
+<p class="small">
+  假设是「加法先验压过了学习打分」。把它暴露成可调再测，结果**调小只会更差**：
+</p>
+<div id="nmPrior" class="dose"></div>
+<p class="small">
+  这是一个<strong>有价值的负面结论</strong>：它否定了原来的假设。项目里这类结论和增益一样被保留下来，
+  因为它们决定了后面不再往哪个方向投入。
+</p>
+
+<h3>改动 3 · 覆盖门 —— 以及为了让它真正生效必须一起修的两处</h3>
+<p class="small">
+  覆盖门本身很简单：先判断「这个提问在问哪个属性」，再查库里有没有这个属性。但单独加门是不生效的，
+  有两处**必须同时修**，否则门会被静默绕过：
+</p>
+<div class="lims">
+  <div class="lim"><span class="lim__i">01</span><div>
+    <h3 class="lim__t"><code>_build_text_prefix</code> 短路</h3>
+    <p class="lim__d">门拒绝之后如果继续往下回落，会走**旧版 16 槽注入路径**，把记忆又塞回去。
+      实测：不修这一处，泄漏只从 75.00% 降到 62.50%。</p></div></div>
+  <div class="lim"><span class="lim__i">02</span><div>
+    <h3 class="lim__t">闭包要动态解析 bank</h3>
+    <p class="lim__d"><code>reset_memory()</code> 每次都会新建 <code>memory_os_v2</code>；闭包捕获了旧引用的话，
+      门会永远看到一个空 bank，于是**静默旁路** —— 实测诊断输出 <code>applicable:0 / bypassed:1</code>。</p></div></div>
+  <div class="lim"><span class="lim__i">03</span><div>
+    <h3 class="lim__t">门必须自门控</h3>
+    <p class="lim__d">只有当库的属性集合填充了头部词表的 <strong>≥ 90%</strong> 时才让门生效。
+      这条阈值是必需的：放宽成「子集即可」会让门在通用套件上误判，
+      把 A 段可回答正确率从 100.00% 压到 92.50%、已知误拒升到 2.50%；收紧到 90% 后 A 段完全恢复，
+      C 段泄漏仍为 0.00%。</p></div></div>
+</div>
+
+<!-- ================= 写入路径 ================= -->
+<h2 class="h3">八 · 写入路径：为什么 20 条事实会互相销毁</h2>
+<p class="small src">出处 · <code>V2_dpskw\WRITE_PATH_FIX.md</code>（根因由栈追踪确证，非推断）</p>
+
+<div class="callout callout--warn">
+  <p class="eyebrow" style="color:var(--warn)">症状</p>
+  <p class="small" style="margin:0">
+    一次写入 20 条<strong>不同属性</strong>的事实后，库里有 20 条记录但只剩 <strong>12 条 active</strong>，
+    8 条在查询前就被 retract。16 个关键零重叠用例里有 8 个的目标记录已经不存在 ——
+    因此端到端正确率存在 <strong>50% 的硬上限</strong>。**任何排序器都救不回一条已经被删掉的记录。**
+  </p>
+</div>
+
+<p class="small">16 次 retract 的调用栈完全一致：</p>
+<div class="code">
+  <div class="code__bar"><span class="code__t">call stack</span></div>
+  <pre><code>eval_end_to_end_memory.py:106  write_fact
+ -> qwen_integration.py:3807   forward
+ -> qwen_integration.py:2195   _write_text_memory      &lt;-- retract 调用点
+ -> memory_os_v2.py:2578       MemoryOSV2.retract_record
+ -> memory_os_v2.py:1959       PagedMemoryBankV2.retract (status = retracted)</code></pre>
+</div>
+
+<p class="small">
+  <code>status_transition_summary == {"active-&gt;retracted": 16}</code>，无 superseded、无 quarantined，
+  20 次 <code>bank.write</code> 全部返回 <code>inserted</code> —— 写入路径的<strong>唯一</strong>销毁机制就是 2195 行的 retract。
+  授权条件 <code>confirmed_update</code> 在 20 次写入中为真 <strong>5 次</strong>，且全部只走「学习重排器
+  <code>learned_best &gt;= 0.95</code>」这一条：
+</p>
+
+<div class="tbl-wrap">
+<table class="dtable">
+  <thead><tr><th>写入序号</th><th>事实</th><th>learned_best</th><th>结果</th></tr></thead>
+  <tbody>
+    <tr><td class="n">2</td><td>出生城市</td><td class="n">0.998959</td><td>confirmed_update = True</td></tr>
+    <tr><td class="n">3</td><td>办公城市</td><td class="n">0.992638</td><td>confirmed_update = True</td></tr>
+    <tr><td class="n">9</td><td>工位楼层</td><td class="n">0.964987</td><td>confirmed_update = True</td></tr>
+    <tr><td class="n">12</td><td>手机尾号</td><td class="n">0.998516</td><td>confirmed_update = True</td></tr>
+    <tr><td class="n">15</td><td>办公楼层</td><td class="n">0.997487</td><td>confirmed_update = True</td></tr>
+  </tbody>
+</table>
+</div>
+
+<p class="small">
+  随后 2187–2197 的循环退掉 8 条：3 条走 <code>record.slot_index == slot</code>，5 条走
+  <code>score &gt;= 0.95 and shared &gt;= 2</code>；2196 行的 <code>break</code>（仅当 <code>score &lt; 0.98</code> 才停）
+  让写 #12 一次级联退掉 3 条、写 #15 退掉 2 条。被退掉的正是写 1/2/3/4/9/10/11/14 —— 16 条关键事实中的 8 条。
+</p>
+
+<div class="grid g3">
+  <div class="card">
+    <p class="rel__k">辅助事实 1</p>
+    <p class="rel__v">0 / 20</p>
+    <p class="rel__d"><code>exact_slots.numel() &gt; 0</code>（token 完全相同）一次都没命中 —— 精确重复路径与此无关。</p>
+  </div>
+  <div class="card">
+    <p class="rel__k">辅助事实 2</p>
+    <p class="rel__v">{2,3,5,6,7}</p>
+    <p class="rel__d"><code>shared &gt;= 2</code> 毫无区分力：19 个候选的 shared 全落在这个区间，因为每条事实都含「我的 / 是」模板词元。</p>
+  </div>
+  <div class="card card--warn">
+    <p class="rel__k">辅助事实 3</p>
+    <p class="rel__v">0.9985</p>
+    <p class="rel__d">190 个<strong>不相关</strong>属性对里有 10 个 ≥ 0.95，最高 0.9985（「常住城市」vs「出生城市」）。<strong>调阈值不可行</strong>：假阳性高达 0.9989，没有任何标量切点能分开「不相关属性」与「真更新」。</p>
+  </div>
+</div>
+
+<p class="small">
+  <strong>根因：</strong>retire 一条已存在记录的授权完全来自学习打分加一个固定 0.95 阈值，
+  没有任何「新文本与在位记录共享 <code>(entity, attribute)</code>」的<strong>结构性校验</strong>。
+</p>
+
+<h3>修复（两处，都是结构性的）</h3>
+<div class="lims">
+  <div class="lim"><span class="lim__i">01</span><div>
+    <h3 class="lim__t"><code>confirmed_update</code> 的两条打分类分支改为结构优先</h3>
+    <p class="lim__d">仅当候选文本的 <code>entity::attribute</code> 已经在库的
+      <code>active_by_conflict</code> 账本里存在（即确实是同一条事实的更新）才允许由打分授权；
+      <code>exact_slots</code> 这条结构安全的分支保持不变，以保留「重复写入幂等」的既有语义。</p></div></div>
+  <div class="lim"><span class="lim__i">02</span><div>
+    <h3 class="lim__t">retract 循环加冲突键守卫</h3>
+    <p class="lim__d"><code>if record.conflict_key() != candidate_conflict_key: continue</code> ——
+      循环只能退掉<strong>描述同一属性</strong>的记录，不再因「共享热槽」或「词面重叠高」销毁无关事实。</p></div></div>
+</div>
+<p class="small">
+  语义不受损：真·同属性更新本来就已经由 <code>PagedMemoryBankV2.write</code> 通过
+  <code>active_by_conflict</code> 做版本化（旧版本保留为 superseded、<code>version+1</code>），
+  修复只是移除了那条<strong>额外的、无监督的销毁路径</strong>。
+</p>
+
+<h3>四级验证</h3>
+<div class="tbl-wrap">
+<table class="dtable">
+  <thead><tr><th>级</th><th>检验</th><th>修复前</th><th>修复后</th></tr></thead>
+  <tbody>
+    <tr><td class="n">①</td><td><code>status_transition_summary</code></td><td class="n">{"active-&gt;retracted": 16}</td><td class="n acc">{}</td></tr>
+    <tr><td class="n">①</td><td><code>retraction_calls</code> / <code>status_counts</code></td><td class="n">16 次 / {retracted: 8, active: 12}</td><td class="n acc">[] / {active: 20}</td></tr>
+    <tr><td class="n">②</td><td>正对照：同属性改值</td><td class="n">—</td><td class="n acc">旧值 superseded + 新值 active，其余 19 属性不受影响，0 retract</td></tr>
+    <tr><td class="n">③</td><td>重排器缺席对照</td><td class="n">会踩死代码分支</td><td class="n acc">20 条全 active、0 retract</td></tr>
+    <tr><td class="n">④</td><td><code>target_record_active</code></td><td class="n">8 / 16</td><td class="n acc">16 / 16</td></tr>
+    <tr><td class="n">④</td><td><code>target_record_retracted_or_absent</code></td><td class="n">8</td><td class="n acc">0</td></tr>
+    <tr><td class="n">④</td><td><code>active_records_min / max</code></td><td class="n">12 / 12</td><td class="n acc">20 / 20</td></tr>
+    <tr><td class="n">④</td><td>probe 口径回答正确率</td><td class="n">25.00%（4 / 16）</td><td class="n acc">43.75%（7 / 16）</td></tr>
+  </tbody>
+</table>
+</div>
+
+<p class="small"><strong>端到端效果</strong>（官方 harness，16 个零重叠用例）：</p>
+<div class="tbl-wrap">
+<table class="dtable">
+  <thead><tr><th>路由器</th><th>修复前</th><th>修复后</th><th>答成别的属性</th></tr></thead>
+  <tbody>
+    <tr><td>deployed（原版 NM2）</td><td class="n">25.00%</td><td class="n acc">50.00%（+25.00 pp）</td><td class="n">18.75% → 12.50%</td></tr>
+    <tr><td>V2-128-v6</td><td class="n">37.50%</td><td class="n acc">68.75%（+31.25 pp）</td><td class="n">25.00% → 18.75%</td></tr>
+    <tr><td>REPLAY-128</td><td class="n">37.50%</td><td class="n acc">68.75%（+31.25 pp）</td><td class="n">25.00% → 18.75%</td></tr>
+  </tbody>
+</table>
+</div>
+<p class="tiny">
+  <strong>一个诚实的补充：</strong>这 16 个用例里 <strong>93.75% 的读取仍走旧版 16 槽路径</strong>而非 V2 库记录，
+  地址命中 0 / 16。写入路径的修复解除了 50% 的硬上限，但「V2 库记录真正参与读取」这一项仍未解决。
+</p>
+
+<!-- ================= 未知拒答 ================= -->
+<h2 class="h3">九 · 未知拒答：从 75% 泄漏到 100% 拒答</h2>
+<p class="small src">出处 · <code>V2_dpskw\ABSTENTION_BREAKTHROUGH.md</code></p>
+
+<p class="lede2">
+  这是整个项目最差的一个数字：问库里不存在的属性时，75% 的情况下模型照样编一个答案。
+  下面按「先排除一整类无效修法 → 再给出有效机制 → 最后如实记录接上运行时的两次失败」来写。
+</p>
+
+<h3>9.1 先排除掉一整类无效修法（有测量支撑）</h3>
+<p class="small">
+  最直觉的修法是「检索分数不够高就拒答」。用<strong>只在训练集拟合、评测集算 AUC</strong> 的口径，
+  测了四种打分器的分数几何（top1 / margin / top-k 均值 / 离散度 / 熵 / 近邻数，共 9 个特征）：
+</p>
+<div class="tbl-wrap">
+<table class="dtable">
+  <thead><tr><th>打分器</th><th>最佳单特征 AUC</th><th>拟合头 AUC（评测集）</th></tr></thead>
+  <tbody>
+    <tr><td>cosine（冻结键余弦）</td><td class="n">0.6257（margin）</td><td class="n">0.6086</td></tr>
+    <tr><td>打包 <code>text_retriever</code></td><td class="n">0.6076（margin）</td><td class="n bad">0.4752</td></tr>
+    <tr><td>50/50 混合</td><td class="n">0.5446</td><td class="n">0.5062</td></tr>
+    <tr><td>训练过的路由器</td><td class="n">0.5711</td><td class="n">0.5130</td></tr>
+  </tbody>
+</table>
+</div>
+<p class="small">
+  操作点同样不可用：混合打分器想标出 22% 的未知要误拒 <strong>28.40%</strong> 的可回答问题；
+  cosine 想标出 46% 要误拒 <strong>30.00%</strong>。
+  <strong>结论：75% 的泄漏不可能靠分数阈值或分数上的分类头修好。</strong>
+  这不是调参空间不够，而是这个信号根本不存在 —— 24 条同句式候选对任何提问都「一样像」。
+</p>
+
+<h3>9.2 有效的机制：先判「问的是哪个属性」，再查库里有没有</h3>
+<p class="small">
+  换一个问题问就成立了：不是「有没有候选匹配得好」，而是「这个提问在问哪个属性，这个属性在库里吗」。
+</p>
+<div class="grid g2">
+  <div>
+    <div class="tbl-wrap">
+    <table class="dtable">
+      <thead><tr><th>封闭词表</th><th>值</th></tr></thead>
+      <tbody>
+        <tr><td>可回答 episode 中「预测属性在候选集内」</td><td class="n acc">100.00%（250 条）</td></tr>
+        <tr><td>未知 episode 中「预测属性在候选集内」</td><td class="n acc">0.00%（50 条）</td></tr>
+        <tr><td><strong>未知拒答率</strong></td><td class="n acc">100.00%</td></tr>
+        <tr><td><strong>已知问题被误拒率</strong></td><td class="n acc">0.00%</td></tr>
+        <tr><td>混淆矩阵</td><td class="n">tp=50 fn=0 fp=0 tn=250</td></tr>
+      </tbody>
+    </table>
+    </div>
+  </div>
+  <div>
+    <p class="small" style="margin-top:0">
+      <strong>开放集：</strong>真实用户会问模型没见过的属性。只靠最大概率调阈值不够 ——
+      实测<strong>没有拒绝选项时，从未见过的属性 100.00% 会被认成某个存在的属性</strong>。
+      所以改成<strong>显式训练一个 NONE 类</strong>：词表取 12 个属性，另取 6 个词表外属性的真实提问作为 NONE 的负样本，
+      最后用<strong>第三组、与两者都不相交的 6 个全新属性</strong>做测试。
+    </p>
+    <div class="kv">
+      <div class="kv__r"><span class="kv__k">词表内属性识别（133 条未见改写）</span><span class="kv__v">100.00%</span></div>
+      <div class="kv__r"><span class="kv__k">从未见过的属性被拒绝（52 条）</span><span class="kv__v">100.00%</span></div>
+      <div class="kv__r"><span class="kv__k">已知问题被误拒率</span><span class="kv__v">0.00%</span></div>
+      <div class="kv__r"><span class="kv__k">随机基线（13 类）</span><span class="kv__v">7.69%</span></div>
+    </div>
+    <p class="tiny">
+      运行时规则只有三步，全部可审计、无阈值调参：① 属性分类头读提问的冻结键 → 输出某个属性或 NONE；
+      ② 若为 NONE → 拒绝；③ 若为某属性 → 查库的活跃属性集合是否包含它，不含 → 拒绝。
+    </p>
+  </div>
+</div>
+
+<h3>9.3 接上运行时：连续失败两次（如实记录）</h3>
+<div class="tbl-wrap">
+<table class="dtable">
+  <thead><tr><th>指标</th><th>NM2.1（无门）</th><th>+ 覆盖门（第一轮）</th><th>+ 门 + 短路（第二轮）</th></tr></thead>
+  <tbody>
+    <tr><td>A 可回答正确率</td><td class="n acc">100.00%</td><td class="n bad">6.25%</td><td class="n bad">0.00%</td></tr>
+    <tr><td>A 已知问题被误拒率</td><td class="n acc">0.00%</td><td class="n bad">7.50%</td><td class="n bad">7.50%</td></tr>
+    <tr><td>A 未知拒答率</td><td class="n">56.67%</td><td class="n">43.33%</td><td class="n">—</td></tr>
+    <tr><td>C 未知泄漏率</td><td class="n bad">75.00%</td><td class="n">62.50%</td><td class="n acc">0.00%</td></tr>
+    <tr><td>C 可回答正确率</td><td class="n">65.00%</td><td class="n">65.00%</td><td class="n">65.00%</td></tr>
+  </tbody>
+</table>
+</div>
+<p class="small">
+  第一轮：<strong>门把几乎全部可回答问题都拒掉了</strong>（100.00% → 6.25%），而它本该修好的 C 段泄漏只从 75.00% 降到 62.50%。
+  第二轮定位到真正的机制缺口 —— <code>read()</code> 返回空记录后不会停止，<code>_build_text_prefix</code>
+  会继续落到旧版 16 槽注入路径把无关记忆又塞回去。加了短路之后，<strong>C 段泄漏真的到了 0.00%、可回答正确率无损</strong>，
+  但 A 段崩到 0.00%。
+</p>
+<p class="small">
+  <strong>A 段崩掉的原因已测定：</strong>段事实里 94.03% 是「这是普通对话噪声…不需要长期保存」，
+  只有 5.97%（63 / 1056）能解析出属性；更关键的是 <strong>A 段的属性空间完全不在属性头训练的 24 个属性之内</strong>，
+  头对 A 的提问只能输出那 24 个之一 → 必然不在库里 → 门把一切都拒掉。
+  <strong>也就是说：这个机制目前是「域内可用、跨域不可用」。</strong>
+</p>
+<p class="small">
+  结论：已把 NM2.1 的 <code>memory_coverage_gate</code> 改回 <code>false</code>，恢复为已验证的可用状态。
+  属性头工件保留在 <code>checkpoints/memory_attribute_head/</code>，<strong>未随包启用</strong>。
+  正确的最终形态是<strong>开放词表的属性匹配</strong>（把提问与库里真实存在的属性名做匹配，词表随写入动态变化），
+  而不是 24 类闭集分类头。
+</p>
+
+<div class="callout callout--warn">
+  <p class="eyebrow" style="color:var(--warn)">这一节最该记住的一句</p>
+  <p class="small" style="margin:0">
+    离线 100.00% / 0.00% 是真实的，但它只证明了机制在「裸提问键 + 24 个可解析属性」这个条件下成立，
+    <strong>并不等于接上运行时就能用</strong>。这一点必须在任何对外表述里讲清楚。
+  </p>
+</div>
+
+<!-- ================= 负面结论 ================= -->
+<h2 class="h3">十 · 关键负面结论：路由器排序不影响端到端答案</h2>
+<p class="small src">出处 · <code>V2_dpskw\ZERO_OVERLAP_FINDINGS.md</code> §5</p>
+
+<p class="small">
+  NM2.1 的路由器在零重叠集合上 Top-1 提升了 <strong>41.20 pp</strong>，但在
+  <code>eval_router_critical_e2e.py</code>（16 个零重叠用例）上，REPLAY-128 与 V2-128-v6 的结果
+  <strong>逐位相同</strong>（默认 Top-K：37.50% / 37.50%，答成别的属性 25.00% / 25.00%，平均选中记录 5.88 / 5.88）。
+</p>
+<p class="small">
+  于是做了一个<strong>判决性实验</strong>：保留 <code>need_memory</code> / <code>hop_controller</code> / <code>head_gate</code>
+  全部原权重，只把排序通路（<code>query_projection</code>、<code>key_projection</code>、<code>pair_scorer</code>）
+  替换为同形状<strong>随机权重</strong>。结果在默认 Top-K 与 Top-K=1 下<strong>都完全不变</strong>。
+</p>
+<div class="lims">
+  <div class="lim"><span class="lim__i">01</span><div>
+    <h3 class="lim__t"><code>memory_os_v2.py:1671</code>：路由器分数被逐位置覆盖</h3>
+    <p class="lim__d">带 <code>semantic_key</code> 的记录，其 <code>_score_candidates()</code> 分数会被
+      <code>self.record_scorer</code> 覆盖。实测残差与 <code>text_retriever</code> 匹配 18 / 18，
+      与 <code>memory_router_v2</code> 匹配 0 / 18。</p></div></div>
+  <div class="lim"><span class="lim__i">02</span><div>
+    <h3 class="lim__t">「部署目录没有 <code>text_retriever.pt</code> 所以走余弦兜底」是错的</h3>
+    <p class="lim__d">重排器被烘焙进合并包（safetensors 内有 6 个
+      <code>dynamic_memory.text_retriever.*</code> 张量，1,573,377 参数），<code>_text_retriever_ready</code>
+      实测为 <strong>True</strong>，余弦兜底分支根本不执行。</p></div></div>
+  <div class="lim"><span class="lim__i">03</span><div>
+    <h3 class="lim__t">路由器在此配置下唯一实际生效的杠杆是 <code>need_memory</code> 门</h3>
+    <p class="lim__d">部署权重下门开启率 <strong>68.75%</strong>（11 / 16），而三份随机初始化的路由器只有
+      <strong>37.5%</strong>（6 / 16）。判决性探针只随机化了排序通路、保留了门控头，所以「端到端零变化」
+      是由构造保证的，不是巧合。</p></div></div>
+</div>
+<p class="small">
+  <strong>结论分两层，不要混为一谈：</strong>① 路由器记分卡上 22 / 22 的统治性和 +41.20 pp 的零重叠提升，
+  都是路由器工件<strong>真实</strong>的增益；② 但在这套运行时里，记录级顺序由打包的 <code>text_retriever</code> 决定，
+  路由器分数被覆盖，且相当比例的读取根本不走 V2 库、目标记录还会被写入路径删除。
+  所以<strong>路由器增益不会传递到最终答案</strong>。
+</p>
+
+<!-- ================= 仍未解决 ================= -->
+<h2 class="h3">十一 · 仍未解决（不粉饰）</h2>
+<div class="tbl-wrap">
+<table class="dtable">
+  <thead><tr><th>短板</th><th>现状</th><th>说明</th></tr></thead>
+  <tbody>
+    <tr><td>跨域未知拒答</td><td class="n bad">未解决</td><td class="small">覆盖头是 24 类闭集，只在其词表被库填充 ≥ 90% 时生效；开放词表的属性匹配实测仅 <strong>49.20% Top-1 / AUC 0.6560</strong>（零训练），不足</td></tr>
+    <tr><td>答成别的属性</td><td class="n">27.50%</td><td class="small">同形候选间排序仍不理想；已排除先验重加权（更差）与单纯替换打分器（更差）</td></tr>
+    <tr><td>A 段未知拒答率</td><td class="n">56.67%</td><td class="small">未见改善</td></tr>
+    <tr><td>规模验证</td><td class="n bad">未做</td><td class="small">仅 24 属性 / 300 条评测；生产需上千属性、上万改写问法</td></tr>
+    <tr><td>V2 库记录真正参与读取</td><td class="n bad">未解决</td><td class="small">16 个关键用例里 93.75% 仍走旧版 16 槽路径，地址命中 0 / 16</td></tr>
+    <tr><td>通用能力回归套件</td><td class="n bad">未跑</td><td class="small"><code>eval_general_capability.py</code> 依赖的 <code>comprehensive_general.jsonl</code> 不存在</td></tr>
+  </tbody>
+</table>
+</div>
+
+<!-- ================= 复现 ================= -->
+<h2 class="h3">十二 · 复现</h2>
+<div class="code">
+  <div class="code__bar">
+    <span class="code__t">PowerShell · 整体电池（A / B / C / D 四段）</span>
+    <button class="copy" id="nmCopy" type="button">复制</button>
+  </div>
+  <pre><code id="nmCmd">$env:PYTHONPATH='H:\Memory'; $env:PYTHONIOENCODING='utf-8'; cd H:\Memory\V2_dpskw
+
+# 整体电池（A/B/C/D 四段）
+pwsh -NoProfile -File .\run_nm2_battery.ps1 -Package qwen3_5_4b_natural_memory_v2_1 `
+  -Label 'NM2.1 最终' -Tag 'nm2_1_final' -PerCategory 10 -OverlapCases 48 -Blends '0.5'
+
+# 三代对照表
+& 'C:\Users\Administrator\miniconda3\envs\LLM\python.exe' -m V2_dpskw.compare_nm2_batteries `
+  --tag "原版NM2=nm2_orig" --tag "NM2.1=nm2_1" --tag "NM2.1最终=nm2_1_final"
+
+# 门的适用性诊断（确认 applicable/bypassed，避免静默旁路）
+& 'C:\Users\Administrator\miniconda3\envs\LLM\python.exe' -m V2_dpskw.diagnose_coverage_gate `
+  --package qwen3_5_4b_natural_memory_v2_1</code></pre>
+</div>
+
+<p class="small" style="margin-top:var(--sp-2xl)">
+  台账式的逐条原文在 <a class="linku" href="./ledger">真实评测台账</a>；
+  v2 的正式脏数据迁移测试在 <a class="linku" href="./results">测量结果</a>。
+</p>
diff --git a/src/pages/reproduce.body.html b/src/pages/reproduce.body.html
new file mode 100644
index 0000000..7ce4006
--- /dev/null
+++ b/src/pages/reproduce.body.html
@@ -0,0 +1,37 @@
+<p class="lede2">
+  正式脏数据迁移测试的完整命令与产物路径。协议参数与批次之间的差异见下方说明——
+  <strong>复现同一批次才能得到同一组数字</strong>。
+</p>
+<div class="grid g-2-1" >
+  <div class="code">
+    <div class="code__bar">
+      <span class="code__t">PowerShell · 工作目录 <span id="cwd"></span></span>
+      <button class="copy" id="copyBtn" type="button">复制命令</button>
+    </div>
+    <pre><code id="cmdBlock"></code></pre>
+  </div>
+  <div>
+    <div class="kv" id="files"></div>
+    <div class="card card--flat" >
+      <p class="eyebrow" >PROTOCOL</p>
+      <div class="flow__meta" style="padding:0; border:0">
+        <div><span>基座模型</span><b id="pBase"></b></div>
+        <div><span>量化</span><b>4-bit NF4</b></div>
+        <div><span>解码</span><b>greedy</b></div>
+        <div><span>最大新生成</span><b>64 token</b></div>
+        <div><span>进程显存上限</span><b>10 GiB</b></div>
+        <div><span>记忆读取上限</span><b>2 records</b></div>
+        <div><span>地址编码</span><b>batch size 1</b></div>
+      </div>
+    </div>
+  </div>
+</div>
+<div class="callout" >
+  <p class="callout__t">两个批次的差别</p>
+  <p class="callout__b">
+    上面的命令复现的是批次 A（对外技术总结采用的口径，可答题 154/246）。
+    批次 B 来自同目录的 <code>dirty_real_corpus_compare_4b_router_final.json</code>，
+    是接入记忆路由器之后的另一次运行（可答题 203/246）。两次运行的配置不同，
+    <strong>因此它们的分数不能平均、不能合并，也不能互相替代</strong>。
+  </p>
+</div>
\ No newline at end of file
diff --git a/src/pages/results.body.html b/src/pages/results.body.html
new file mode 100644
index 0000000..bef331b
--- /dev/null
+++ b/src/pages/results.body.html
@@ -0,0 +1,12 @@
+<p class="lede2">
+  三个面板对应三组不同的题集与口径，<strong>不能合并成一个总分</strong>。
+  面板一是同一题集先后跑的两个独立批次（配置不同、分数不可合并，只能并列读）；
+  面板二是结构化工程基准；面板三是记忆路由器工程线。每组数据都标注了出处、日期与口径。
+</p>
+<p class="small" style="max-width:80ch">
+  读这些数字时请留意两件事：<strong>所有对照都使用同一 tokenizer、同一 greedy 解码、同一 64 token 输出上限</strong>；
+  而<strong>检索召回率与回答正确率是两个必须分开报告的量</strong>——这一点在面板一里体现得最清楚。
+</p>
+
+<div class="tabs reveal" id="resultTabs" role="tablist" ></div>
+<div id="resultPanels" ></div>
\ No newline at end of file
diff --git a/src/pages/roadmap.body.html b/src/pages/roadmap.body.html
new file mode 100644
index 0000000..aec2523
--- /dev/null
+++ b/src/pages/roadmap.body.html
@@ -0,0 +1,8 @@
+<p class="lede2">
+  左侧是在 12 GiB GPU 上已经跑通的闭环；右侧是按<strong>对正确率最有帮助的顺序</strong>排出的下一阶段工程任务。
+  这里刻意不写时间表——顺序比日期更可信。
+</p>
+<h2 class="h3" >已经解决的问题</h2>
+<div class="checks" id="solved" ></div>
+<h2 class="h3" >下一阶段的工程任务</h2>
+<div class="road" id="roadmap-list" ></div>
\ No newline at end of file
diff --git a/src/partials/readpath.svg b/src/partials/readpath.svg
new file mode 100644
index 0000000..6b04eba
--- /dev/null
+++ b/src/partials/readpath.svg
@@ -0,0 +1,64 @@
+<svg class="dgm" viewBox="0 0 1120 250" role="img"
+     aria-label="读取路径示意：问题 → 隐状态地址 → LSH 粗索引 → 候选页 → 页内重排 → Top-K → 证据前缀 → 生成">
+  <!-- 连接线（pathLength=1 让描边可以按 0→1 精确绘制） -->
+  <g class="dgm__a">
+    <path pathLength="1" d="M132 78 L156 78" /><path pathLength="1" d="M270 78 L294 78" /><path pathLength="1" d="M408 78 L432 78" />
+    <path pathLength="1" d="M546 78 L570 78" /><path pathLength="1" d="M684 78 L708 78" /><path pathLength="1" d="M822 78 L846 78" />
+    <path pathLength="1" d="M960 78 L984 78" />
+  </g>
+  <!-- 8 个环节 -->
+  <g>
+    <rect class="dgm__box" x="12"  y="46" width="120" height="64" rx="8"/>
+    <text class="dgm__n" x="24" y="66">01</text>
+    <text class="dgm__l" x="24" y="86">用户问题</text>
+    <text class="dgm__s" x="24" y="101">自然语言</text>
+  </g>
+  <g>
+    <rect class="dgm__box" x="156" y="46" width="114" height="64" rx="8"/>
+    <text class="dgm__n" x="168" y="66">02</text>
+    <text class="dgm__l" x="168" y="86">隐状态地址</text>
+    <text class="dgm__s" x="168" y="101">Qwen hidden</text>
+  </g>
+  <g>
+    <rect class="dgm__box" x="294" y="46" width="114" height="64" rx="8"/>
+    <text class="dgm__n" x="306" y="66">03</text>
+    <text class="dgm__l" x="306" y="86">LSH 粗索引</text>
+    <text class="dgm__s" x="306" y="101">730 桶</text>
+  </g>
+  <g>
+    <rect class="dgm__box" x="432" y="46" width="114" height="64" rx="8"/>
+    <text class="dgm__n" x="444" y="66">04</text>
+    <text class="dgm__l" x="444" y="86">候选页</text>
+    <text class="dgm__s" x="444" y="101">≤4 页 · 32/页</text>
+  </g>
+  <g>
+    <rect class="dgm__box" x="570" y="46" width="114" height="64" rx="8"/>
+    <text class="dgm__n" x="582" y="66">05</text>
+    <text class="dgm__l" x="582" y="86">页内重排</text>
+    <text class="dgm__s" x="582" y="101">text_retriever</text>
+  </g>
+  <g>
+    <rect class="dgm__box dgm__box--acc" x="708" y="46" width="114" height="64" rx="8"/>
+    <text class="dgm__n" x="720" y="66">06</text>
+    <text class="dgm__l" x="720" y="86">Top-K 记录</text>
+    <text class="dgm__s" x="720" y="101">≤2 条</text>
+  </g>
+  <g>
+    <rect class="dgm__box dgm__box--acc" x="846" y="46" width="114" height="64" rx="8"/>
+    <text class="dgm__n" x="858" y="66">07</text>
+    <text class="dgm__l" x="858" y="86">证据前缀</text>
+    <text class="dgm__s" x="858" y="101">注入 Qwen</text>
+  </g>
+  <g>
+    <rect class="dgm__box" x="984" y="46" width="124" height="64" rx="8"/>
+    <text class="dgm__n" x="996" y="66">08</text>
+    <text class="dgm__l" x="996" y="86">普通生成</text>
+    <text class="dgm__s" x="996" y="101">回答</text>
+  </g>
+  <!-- 关键约束注释 -->
+  <line class="dgm__rule" x1="12" y1="146" x2="1108" y2="146"/>
+  <text class="dgm__note" x="12"  y="172">无全量注意力</text>
+  <text class="dgm__s"   x="1108" y="172" text-anchor="end">BOUNDED READ</text>
+  <text class="dgm__note" x="12"  y="190">当前问题不与全部记忆记录做注意力，只与少量页面和记录交互</text>
+  <text class="dgm__note" x="12"  y="222">读取额外耗时 61.10 ms → 26.35 ms（批次 A → B）　·　前缀命中率 96.97%　·　GPU cache 实际 17,990 / 上限 131,072 token</text>
+</svg>
diff --git a/start.bat b/start.bat
new file mode 100644
index 0000000..64aec1f
--- /dev/null
+++ b/start.bat
@@ -0,0 +1,19 @@
+@echo off
+rem ============================================================
+rem  Natural Memory v2 — 站点启动脚本（Windows）
+rem  默认监听 127.0.0.1:7443，仅本机可达，供反向代理使用
+rem ============================================================
+setlocal
+cd /d "%~dp0"
+
+set NM_HOST=%NM_HOST%
+if "%NM_HOST%"=="" set NM_HOST=127.0.0.1
+set NM_PORT=%NM_PORT%
+if "%NM_PORT%"=="" set NM_PORT=7443
+
+rem 优先使用项目常用的 conda 环境，其次退回 PATH 里的 python
+set PYBIN=C:\Program Files\python\python.exe
+if not exist "%PYBIN%" set PYBIN=python
+
+echo Starting Natural Memory v2 site on http://%NM_HOST%:%NM_PORT%/
+"%PYBIN%" server.py --host %NM_HOST% --port %NM_PORT%
diff --git a/templates/base.html b/templates/base.html
new file mode 100644
index 0000000..54391fd
--- /dev/null
+++ b/templates/base.html
@@ -0,0 +1,119 @@
+<!DOCTYPE html>
+<html lang="zh-CN">
+<head>
+<meta charset="utf-8">
+<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1">
+<title>{{TITLE}}</title>
+<meta name="description" content="{{DESC}}">
+<meta name="color-scheme" content="dark">
+<meta name="theme-color" content="#0a0a0a">
+<!-- 动效的初始隐藏态只在 JS 可用时生效；脚本被禁用时内容照常可见 -->
+<script>document.documentElement.classList.add("js");</script>
+<meta property="og:type" content="website">
+<meta property="og:title" content="{{TITLE}}">
+<meta property="og:description" content="{{DESC}}">
+<meta name="twitter:card" content="summary_large_image">
+<link rel="icon" href="assets/favicon.svg" type="image/svg+xml">
+<link rel="apple-touch-icon" href="assets/favicon.svg">
+<link rel="preload" href="assets/fonts/archivo-latin-wdth-normal.woff2" as="font" type="font/woff2" crossorigin>
+<link rel="preload" href="assets/fonts/geist-mono-latin-wght-normal.woff2" as="font" type="font/woff2" crossorigin>
+<!-- 资源带构建指纹：内容一变 URL 就变，浏览器不可能再用到旧 JS/CSS -->
+<link rel="stylesheet" href="assets/css/site.css?v={{ASSET_V}}">
+</head>
+<body data-page="{{PAGE_ID}}" data-layout="{{LAYOUT}}">
+<a class="skip" href="#doc">跳到正文</a>
+
+<header class="site" id="site">
+  <div class="topbar">
+    <a class="brand" href="./" aria-label="Natural Memory v2 发布页">
+      <svg class="brand__mark" viewBox="0 0 32 32" aria-hidden="true">
+        <rect class="dim" x="2"  y="2"  width="7" height="7" rx="1.5"/>
+        <rect class="dim" x="12" y="2"  width="7" height="7" rx="1.5"/>
+        <rect class="dim" x="22" y="2"  width="7" height="7" rx="1.5"/>
+        <rect class="dim" x="2"  y="12" width="7" height="7" rx="1.5"/>
+        <rect class="on"  x="12" y="12" width="7" height="7" rx="1.5"/>
+        <rect class="dim" x="22" y="12" width="7" height="7" rx="1.5"/>
+        <rect class="dim" x="2"  y="22" width="7" height="7" rx="1.5"/>
+        <rect class="dim" x="12" y="22" width="7" height="7" rx="1.5"/>
+        <rect class="on"  x="22" y="22" width="7" height="7" rx="1.5"/>
+      </svg>
+      <span class="brand__name">Natural Memory</span>
+      <span class="pill pill--acc">v2</span>
+    </a>
+    <span class="crumb">
+      <span class="crumb__n">{{NUM}}</span>
+      <span class="crumb__t">{{ZH}}</span>
+    </span>
+    <span class="topbar__spacer"></span>
+    <nav class="topnav" aria-label="快速导航">
+{{TOPBAR_NAV}}
+    </nav>
+    <button class="palbtn" id="palBtn" type="button" aria-label="检索全站内容（快捷键 /）">
+      <span class="palbtn__t">检索</span><span class="kbd">/</span>
+    </button>
+    <span class="pill" id="serverChip" title="本站服务端运行时读数">
+      <i class="dot"></i><span id="serverChipText">读取中</span>
+    </span>
+  </div>
+  <div class="progress" id="progress"></div>
+</header>
+
+{{MAIN}}
+
+<footer class="footer">
+  <div class="wrap footer__in">
+    <div class="footer__col">
+      <p class="footer__h">作者</p>
+      <div class="author">
+        <a class="author__a" href="https://wpyw.site" target="_blank" rel="noopener">
+          <span class="author__k">个人网站</span><span class="author__v">wpyw.site</span>
+        </a>
+        <a class="author__a" href="mailto:wpy@wpy.email">
+          <span class="author__k">邮箱</span><span class="author__v">wpy@wpy.email</span>
+        </a>
+      </div>
+    </div>
+    <div class="footer__col footer__col--wide">
+      <p class="footer__h">来源</p>
+      <div class="readout" id="footFiles"></div>
+      <p class="footer__h" style="margin-top:20px">服务端读数</p>
+      <div class="readout mono" id="footServer"><span>读取中…</span></div>
+    </div>
+    <div class="footer__col footer__col--wide">
+      <p class="footer__h">说明</p>
+      <p class="footer__note" id="disclaimer"></p>
+      <p class="footer__meta">构建于 {{BUILT}} · 所有数字取自工程内的正式报告，未做外推或估算。</p>
+    </div>
+  </div>
+</footer>
+
+<!-- 全站检索：客户端索引，无后端、无网络请求 -->
+<div class="pal" id="pal" hidden>
+  <div class="pal__mask" id="palMask"></div>
+  <div class="pal__box" role="dialog" aria-modal="true" aria-label="检索全站内容">
+    <div class="pal__hd">
+      <span class="pal__ico" aria-hidden="true"></span>
+      <input class="pal__in" id="palInput" type="text" role="combobox" aria-expanded="true"
+             aria-controls="palList" autocomplete="off" spellcheck="false"
+             placeholder="检索全站内容：章节、数字、术语…">
+      <span class="kbd">Esc</span>
+    </div>
+    <div class="pal__list" id="palList" role="listbox" aria-label="检索结果"></div>
+    <div class="pal__ft">
+      <span><span class="kbd">↑</span><span class="kbd">↓</span> 选择</span>
+      <span><span class="kbd">↵</span> 打开</span>
+      <span class="pal__n mono" id="palN"></span>
+    </div>
+  </div>
+</div>
+
+<script src="assets/js/data.js?v={{ASSET_V}}"></script>
+<script src="assets/js/examples.js?v={{ASSET_V}}"></script>
+<script src="assets/js/restart.js?v={{ASSET_V}}"></script>
+<script src="assets/js/nm21.js?v={{ASSET_V}}"></script>
+<script src="assets/js/ledger.js?v={{ASSET_V}}"></script>
+<script src="assets/js/search.js?v={{ASSET_V}}"></script>
+<script src="assets/js/space.js?v={{ASSET_V}}"></script>
+<script src="assets/js/site.js?v={{ASSET_V}}"></script>
+</body>
+</html>
diff --git a/tools/_gate.html b/tools/_gate.html
new file mode 100644
index 0000000..d8b238e
--- /dev/null
+++ b/tools/_gate.html
@@ -0,0 +1,271 @@
+<!DOCTYPE html>
+<html lang="zh-CN">
+<head><meta charset="utf-8"><title>gate</title>
+<style>html,body{margin:0;background:#111}iframe{width:100%;height:100vh;border:0;visibility:hidden;position:absolute;inset:0}</style>
+</head>
+<body>
+<!-- 临时闸门检查页，跑完即删，不随站点部署 -->
+<iframe id="f"></iframe>
+<script>
+var W = (location.search.match(/w=(\d+)/) || [0, "1576"])[1];
+var LIST = (location.search.match(/p=([^&]+)/) || [0, ""])[1];
+var PAGES = LIST ? decodeURIComponent(LIST).split(",") : ["/"];
+var out = ["W" + W, "N" + PAGES.length];
+function log(k, v) { out.push(k + "=" + v); }
+function q(s, r) { return (r || document).querySelector(s); }
+function qa(s, r) { return Array.prototype.slice.call((r || document).querySelectorAll(s)); }
+var f = document.getElementById("f");
+var steps = [];
+function run(fn, wait) { steps.push([fn, wait]); }
+function next() {
+  if (!steps.length) { (new Image()).src = "/__gate?d=" + encodeURIComponent(out.join(" ; ")); return; }
+  var s = steps.shift();
+  try { s[0](); } catch (e) { log("STEPERR", e.message); }
+  setTimeout(next, s[1]);
+}
+
+function rgb2key(s) {
+  var m = String(s).match(/rgba?\(([^)]+)\)/);
+  if (!m) return null;
+  var p = m[1].split(",").map(function (x) { return parseFloat(x); });
+  if (p.length > 3 && p[3] === 0) return null;
+  return Math.round(p[0] / 16) + "," + Math.round(p[1] / 16) + "," + Math.round(p[2] / 16);
+}
+
+function gatePage(slug) {
+  var d = f.contentDocument, w = f.contentWindow;
+  var VW = w.innerWidth, VH = w.innerHeight;
+  var all = qa("body *", d);
+
+  /* --- 字号刻度：最大渲染字号 vs 正文众数 --- */
+  var dispMax = 0, dispEl = "-", sizes = {};
+  /* 只看「自己直接带的文字」，不能因为元素有子元素就跳过 ——
+     否则 <h1>字<br>字</h1> 和 <span class="mega">100.00<small>%</small></span>
+     都会被漏掉，最大的字号就量错了。 */
+  var ownText = function (el) {
+    var s = "";
+    for (var i = 0; i < el.childNodes.length; i++) {
+      if (el.childNodes[i].nodeType === 3) s += el.childNodes[i].nodeValue;
+    }
+    return s.trim();
+  };
+  all.forEach(function (el) {
+    var cs = w.getComputedStyle(el);
+    var txt = ownText(el);
+    if (!txt) return;
+    var fs = parseFloat(cs.fontSize);
+    if (fs > dispMax) { dispMax = fs; dispEl = el.tagName.toLowerCase() + (el.className ? "." + String(el.className).split(/\s+/)[0] : ""); }
+    if (el.tagName === "P" && (el.textContent || "").trim().length > 40) sizes[fs] = (sizes[fs] || 0) + 1;
+  });
+  var bodyPx = 0, best = 0;
+  Object.keys(sizes).forEach(function (k) { if (sizes[k] > best) { best = sizes[k]; bodyPx = parseFloat(k); } });
+  if (!bodyPx) bodyPx = parseFloat(w.getComputedStyle(d.body).fontSize);
+
+  /* --- 字体家族 --- */
+  var fams = {};
+  all.forEach(function (el) {
+    var ff = w.getComputedStyle(el).fontFamily || "";
+    var first = ff.split(",")[0].replace(/["']/g, "").trim();
+    if (first) fams[first] = 1;
+  });
+
+  /* --- 主色数量（背景 + 文字） --- */
+  var cols = {};
+  all.forEach(function (el) {
+    var cs = w.getComputedStyle(el);
+    var a = rgb2key(cs.backgroundColor); if (a) cols[a] = (cols[a] || 0) + 1;
+    var b = rgb2key(cs.color); if (b) cols[b] = (cols[b] || 0) + 1;
+  });
+  var colN = Object.keys(cols).length;
+
+  /* --- 渐变 --- */
+  var grad = 0;
+  all.forEach(function (el) {
+    var bi = w.getComputedStyle(el).backgroundImage || "";
+    if (/gradient/.test(bi)) grad++;
+  });
+
+  /* --- 章节形状多样性 --- */
+  var secs = qa("#doc > section, #doc > .band, .release > section", d);
+  var shapes = {};
+  secs.forEach(function (s) {
+    var sig = [];
+    sig.push(s.querySelector("table") ? "T" : "-");
+    sig.push(s.querySelector("pre") ? "C" : "-");
+    sig.push(s.querySelector("svg") ? "V" : "-");
+    var g = s.querySelector(".grid, .kpis, .claims, .lims, .ledger, .dose, .nm21grid, .rst");
+    sig.push(g ? (g.className.split(/\s+/).filter(function (x) { return /^g\d|kpis|claims|lims|ledger|dose|nm21grid|rst/.test(x); })[0] || "G") : "-");
+    sig.push(s.querySelectorAll("h3").length > 1 ? "M" : "-");
+    shapes[sig.join("")] = 1;
+  });
+
+  /* --- 首屏是否居中标题 + 双按钮 --- */
+  var first = q("#doc > section, #doc > .band", d) || q("#doc", d) || d.body;
+  var cs1 = w.getComputedStyle(first);
+  var centred = cs1.textAlign === "center" ||
+    !!qa("h1, h2, .h1, .h2", first).filter(function (h) {
+      return w.getComputedStyle(h).textAlign === "center";
+    }).length;
+  var btns = qa("a.btn, button.btn, .linkrow a, .linkrow button", first).length;
+
+  /* --- 页面高度 / 视口 --- */
+  var vhPage = d.documentElement.scrollHeight / VH;
+
+  /* --- body 全局 max-width --- */
+  var bmw = w.getComputedStyle(d.body).maxWidth;
+
+  /* --- h1 数量 / 段落宽度 --- */
+  var h1n = qa("h1", d).length;
+  var meas = 0, measN = 0;
+  qa("p", d).forEach(function (p) {
+    if ((p.textContent || "").trim().length < 60) return;
+    var cw = p.clientWidth, fs = parseFloat(w.getComputedStyle(p).fontSize);
+    // 粗略估算一行字符数：中文按 1 个字宽=fs，英文按 0.5
+    if (cw > 0) { meas += cw / fs; measN++; }
+  });
+  var avgCh = measN ? (meas / measN) : 0;
+
+  log(slug + ".disp", Math.round(dispMax) + "px " + dispEl);
+  log(slug + ".body", Math.round(bodyPx) + "px");
+  log(slug + ".ratio", (dispMax / bodyPx).toFixed(1));
+  log(slug + ".fam", Object.keys(fams).length + " [" + Object.keys(fams).join("|").slice(0, 60) + "]");
+  log(slug + ".cols", colN);
+  log(slug + ".grad", grad);
+  log(slug + ".secs", secs.length);
+  log(slug + ".shapes", Object.keys(shapes).length);
+  log(slug + ".centredHero", centred);
+  log(slug + ".heroBtns", btns);
+  log(slug + ".vh", vhPage.toFixed(1));
+  log(slug + ".bodyMaxW", bmw);
+  log(slug + ".h1", h1n);
+  log(slug + ".avgCh", avgCh.toFixed(0));
+  log(slug + ".midGrey", (function () {
+    // A6 辅助：有多少「中间尺寸」的文字（16–48px 之间）——中间带扎堆是典型的没做字阶
+    var mid = 0, tot = 0;
+    all.forEach(function (el) {
+      if (el.children.length) return;
+      if (!(el.textContent || "").trim()) return;
+      var fs = parseFloat(w.getComputedStyle(el).fontSize);
+      tot++;
+      if (fs >= 16 && fs <= 48) mid++;
+    });
+    return (100 * mid / (tot || 1)).toFixed(0) + "%";
+  })());
+
+  /* --- 溢出与截断 --- */
+  var ov = [], clip = [];
+  all.forEach(function (el) {
+    var r = el.getBoundingClientRect();
+    if (r.width && r.height && r.right > VW + 2 &&
+        !el.closest(".topnav") && !el.closest(".tbl-wrap") && !el.closest(".scrollx") &&
+        !el.closest(".side") && !el.closest("pre") && !el.closest(".pal") &&
+        !el.classList.contains("skip")) ov.push(idOf(el));
+    if (!el.children.length && el.clientWidth > 0 && el.scrollWidth > el.clientWidth + 2 &&
+        /^(P|H1|H2|H3|TD|SPAN|A|B|I|CODE)$/.test(el.tagName)) {
+      clip.push(idOf(el) + "[" + (el.textContent || "").slice(0, 16) + "]");
+    }
+  });
+  log(slug + ".ov", d.documentElement.scrollWidth - VW);
+  log(slug + ".ovEls", ov.slice(0, 3).join("|") || "-");
+  log(slug + ".clip", clip.length);
+  log(slug + ".clipEls", clip.slice(0, 3).join("|") || "-");
+  log(slug + ".undef", ((txt2(d)) .match(/undefined/g) || []).length);
+  log(slug + ".nan", ((txt2(d)).match(/\bNaN\b/g) || []).length);
+
+  /* --- 首屏装置探针 --- */
+  var cv = d.getElementById("spaceCv");
+  if (cv) {
+    log(slug + ".cv", cv.width + "x" + cv.height);
+    var probe = w.__space;
+    log(slug + ".probe", probe ? ("steps=" + probe.steps + " t=" + probe.t().toFixed(2) + " prog=" + probe.progress().toFixed(2)) : "MISSING");
+    try {
+      var g = cv.getContext("2d");
+      var rx = Math.round(cv.width * 0.06), ry = Math.round(cv.height * 0.06);
+      var rw = Math.min(700, cv.width - rx), rh = Math.min(420, cv.height - ry);
+      var px = g.getImageData(rx, ry, rw, rh).data;
+      var ink = 0, maxv = 0;
+      for (var i = 0; i < px.length; i += 4 * 7) {
+        var v = px[i] + px[i + 1] + px[i + 2];
+        if (v > 24) ink++;
+        if (v > maxv) maxv = v;
+      }
+      log(slug + ".cvInk", ink + " maxv=" + maxv + " of " + Math.round(px.length / 28));
+    } catch (e) { log(slug + ".cvInk", "ERR " + e.message); }
+    log(slug + ".hud0", (q("#hudIdx", d) || {}).textContent + " " + (q("#hudName", d) || {}).textContent);
+    if (probe && probe.seek) {
+      probe.seek(0.92); probe.hold();
+      log(slug + ".hud92", (q("#hudName", d) || {}).textContent + " · " + (q("#hudVal", d) || {}).textContent);
+      probe.seek(0);
+    }
+    log(slug + ".still", d.documentElement.classList.contains("space--still"));
+    log(slug + ".heroH", Math.round(d.getElementById("hero").getBoundingClientRect().height));
+  }
+}
+
+function txt2(d) { return d.body.innerText || ""; }
+function idOf(el) {
+  if (!el) return "?";
+  var s = el.tagName.toLowerCase();
+  if (el.className && typeof el.className === "string") s += "." + el.className.trim().split(/\s+/)[0];
+  return s;
+}
+
+PAGES.forEach(function (u) {
+  var slug = u.replace(/\W/g, "") || "home";
+  run(function () { f.src = u; }, 1100);
+  run(function () { gatePage(slug); }, 300);
+});
+
+/* --- B2/B8：滚完一整页之后，不允许还有「没抵达」的元素卡在隐藏态 --- */
+run(function () { f.src = "/"; }, 1300);
+run(function () {
+  var d = f.contentDocument, w = f.contentWindow;
+  var H = d.documentElement.scrollHeight;
+  var step = Math.max(320, Math.round(w.innerHeight * 0.62));
+  var y = 0;
+  (function sweep() {
+    y += step;
+    d.documentElement.scrollTop = y;
+    try { w.scrollTo({ top: y, behavior: "instant" }); } catch (e) { w.scrollTo(0, y); }
+    try { w.dispatchEvent(new w.Event("scroll")); } catch (e) { w.dispatchEvent(new Event("scroll")); }
+    if (y < H) setTimeout(sweep, 70);
+  })();
+}, 14000);
+run(function () {
+  var d = f.contentDocument, w = f.contentWindow;
+  var sel = ".arr-wipe, .arr-num, .arr-cards, .teaser, .reveal";
+  var all = qa(sel, d);
+  var off = all.filter(function (e) { return !e.classList.contains("is-in"); });
+  log("RV_total", all.length);
+  log("RV_unresolved", off.length);
+  log("RV_offEls", off.slice(0, 4).map(function (e) { return idOf(e); }).join("|") || "-");
+  log("RV_arrN", qa(".arr-wipe, .arr-num, .arr-cards", d).length);
+  log("RV_oldRv", qa(".rv, .rv-group", d).length);
+  var wip = q(".arr-wipe", d);
+  if (wip) {
+    log("RV_wipeClip", w.getComputedStyle(wip).clipPath);
+    log("RV_wipeH", Math.round(wip.getBoundingClientRect().height));
+  }
+  var probe = w.__space;
+  if (probe) log("RV_spaceT", probe.t().toFixed(2) + " prog=" + probe.progress().toFixed(2));
+  log("RV_pageH", d.documentElement.scrollHeight);
+
+  /* 虚拟时间下过渡不推进，读到的永远是起始值。
+     关掉过渡再读一次，验的是「CSS 目标值」而不是「过渡当前值」。 */
+  var st = d.createElement("style");
+  st.textContent = "*,*::before,*::after{transition:none !important}";
+  d.head.appendChild(st);
+  var wip2 = q(".arr-wipe", d);
+  if (wip2) log("RV_wipeTarget", w.getComputedStyle(wip2).clipPath);
+  var num2 = q(".arr-num", d);
+  if (num2) log("RV_numTarget", w.getComputedStyle(num2).opacity + " / " + w.getComputedStyle(num2).transform);
+  var card2 = q(".arr-cards > *", d);
+  if (card2) log("RV_cardTarget", w.getComputedStyle(card2).opacity + " / " + w.getComputedStyle(card2).transform);
+  var kick = q(".band__k + .h2", d);
+  if (kick) log("RV_bandHead", Math.round(parseFloat(w.getComputedStyle(kick).fontSize)) + "px");
+}, 500);
+
+next();
+</script>
+</body>
+</html>
diff --git a/tools/make_ledger.py b/tools/make_ledger.py
new file mode 100644
index 0000000..3bd4f48
--- /dev/null
+++ b/tools/make_ledger.py
@@ -0,0 +1,100 @@
+#!/usr/bin/env python3
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+从磁盘上的真实评测 JSON 生成站点用的台账数据 assets/js/ledger.js。
+
+⚠️ 生成物不要手改；改数据请改上游 JSON 后重跑本脚本。
+
+来源（两份都是工程里保存的正式运行结果，逐字复制，不做任何改写或换算）：
+  A. H:\\Memory\\V2_dpskw\\runtime_score_bands.json            60 episodes
+  B. H:\\Memory\\V2_dpskw\\nm2_1_final_runtime_e2e.json        48 episodes
+
+用法：
+    python tools/make_ledger.py
+"""
+from __future__ import annotations
+
+import io
+import json
+import os
+
+SOURCES = [
+    {
+        "key": "bands",
+        "label": "运行时评分带扫描",
+        "path": r"H:\Memory\V2_dpskw\runtime_score_bands.json",
+        "config": "0.00",
+        "note": "60 用例 · 24 同形候选 · prior=1.00 blend=0.00",
+    },
+    {
+        "key": "e2e",
+        "label": "NM2.1 最终运行时",
+        "path": r"H:\Memory\V2_dpskw\nm2_1_final_runtime_e2e.json",
+        "config": "prior=1.00 blend=0.50",
+        "note": "48 用例 · 24 同形候选 · prior=1.00 blend=0.50",
+    },
+]
+
+OUT = os.path.join(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))),
+                   "assets", "js", "ledger.js")
+
+
+def rows_of(path: str, key: str):
+    with open(path, encoding="utf-8") as fh:
+        j = json.load(fh)
+    rows = j.get("rows") or {}
+    if key not in rows:
+        raise SystemExit("在 %s 里找不到 rows[%r]" % (path, key))
+    return rows[key]
+
+
+def main() -> int:
+    out, total = [], 0
+    for src in SOURCES:
+        rows = rows_of(src["path"], src["config"])
+        total += len(rows)
+        out.append({
+            "key": src["key"],
+            "label": src["label"],
+            "note": src["note"],
+            "n": len(rows),
+            "items": [{
+                "id": r.get("id"),
+                "attr": r.get("attribute"),
+                "ans": bool(r.get("answerable")),
+                "exp": r.get("expected"),
+                "reply": r.get("reply"),
+                "ok": bool(r.get("correct")),
+                "wrong": bool(r.get("wrong_attribute")),
+                "leak": bool(r.get("leaked")),
+                "stop": r.get("stop_reason"),
+                "sel": r.get("records_selected"),
+                "score": r.get("top_score"),
+                "active": r.get("records_active"),
+                "need": r.get("need_memory"),
+            } for r in rows],
+        })
+
+    body = io.StringIO()
+    body.write("/* ==================================================================\n")
+    body.write("   Natural Memory v2 — ledger.js\n")
+    body.write("   「真实评测台账」的数据层。\n\n")
+    body.write("   ⚠️ 本文件由 tools/make_ledger.py 从磁盘上的原始评测 JSON 生成，\n")
+    body.write("      请勿手改。下面是全部 %d 条 episode，字段逐字复制、未做改写或换算。\n\n" % total)
+    for s in SOURCES:
+        body.write("     %s\n" % os.path.basename(s["path"]))
+    body.write("   ================================================================== */\n")
+    body.write("window.NM_LEDGER = ")
+    body.write(json.dumps(out, ensure_ascii=False, separators=(",", ":"), indent=0)
+               .replace("\n", ""))
+    body.write(";\n")
+
+    os.makedirs(os.path.dirname(OUT), exist_ok=True)
+    with open(OUT, "w", encoding="utf-8", newline="\n") as fh:
+        fh.write(body.getvalue())
+    print("写出 %s（%d 条 episode / %d 字节）" % (OUT, total, os.path.getsize(OUT)))
+    return 0
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    raise SystemExit(main())