iomgaa
75d7cffd27
按任务书 12 实现 src/flow：从账本现算下一步的纯函数、主循环、恢复入口、派模型任务和跑正式运行两个共用动作、冻结配置、基线、第零轮三个研究者阶段和入口分配，走到第 1 轮时停下。materials 导出 finalEntries、加 researcherId 和 StudyRecord。 审阅采纳两条：研究编号本机已用过时冻结前报错；docker run 没启动时写完结果就停下，不在本进程里无限起新编号。 eval/ 新增第零轮检验：起研究命令行、回放假模型、检验用 Jev 客户端、六问质量评估、16-real-1 回放、杀进程与两份同时跑。tsc 与 depcruise 也检查 eval/，新增 eval 只经 index.ts 用正式代码的规则。 Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
218 lines
50 KiB
JSON
218 lines
50 KiB
JSON
{
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"source": "/home/iomgaa/rb-acceptance/16-real-1/board.sqlite（第零轮 submissions，created_seq 21–77）",
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"models": {
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"researcher-3": [
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"from": "16-real-1.r0.v1.entry-draft entryDraft seq 21 v1",
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"arguments": {
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"payload": {
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"entries": [
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{
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"name": "给定圆心下的最优半径：逐对等比缩放离它有多远",
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"body": "从哪里开始看：读冻结基线 initial.py 的 compute_max_radii：半径先被\"圆心到四边的最小距离\"封顶，然后进一段外层 for i/for j 里又嵌了一整份 for i/for j 的重复循环（O(n^4)），每遇到一对冲突就把两个半径按相同比例缩小。从这里问三个问题：同一份圆心，先处理哪一对冲突会不会改变最终半径（把遍历顺序反过来结果一样吗）；两个圆心重合的圆（b0 产物里就有一对）在这套缩放下会发生什么；\"给定圆心、半径和最大\"这个量本身怎么算才准——它是不是一个 26 个变量、每对一个约束再加边界约束的线性规划，环境里的 scipy 直接解一次要多久。\n\n为什么值得走：后面所有布局搜索都要拿\"这份圆心能得几分\"当打分器，打分器偏多少决定搜索的地基斜不斜：逐对等比缩放是一个顺序敏感的贪心近似，它和真最优的差不量出来，布局实验量到的改进就分不清是布局变好还是打分器变准。那段嵌套重复循环还是 O(n^4) 的，任何重写前都得先知道它现在占多少时间。别的入口盯布局、盯预算，都默认这一步是准的，只有这条路专门审它。"
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},
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{
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"name": "基线的 0.96 是从哪来的：读 b0 产物里贴墙的圆心",
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"body": "从哪里开始看：读 /home/iomgaa/rb-acceptance/16-real-1/work/runs/b0/solution.json（基线产物），对照 initial.py 里的 np.clip(centers, 0.01, 0.99) 那一行：26 个圆心里有哪些落在 x=0.99/0.01 或 y=0.99/0.01 的边上，它们的半径被\"到边距离\"压到了多少；有没有圆心完全重合的圆对，这对的半径是多少。顺着问：把基线分数按\"贴墙小圆 / 中环八圆 / 中心圆\"拆开各占多少，也就是 0.96 对已知最好 2.636 的亏空里，\"圆心位置烂\"（贴墙、重合）和\"半径分配烂\"各占几成。\n\n为什么值得走：它决定第 1 轮的先后手：先修布局还是先修半径分配，取决于哪一头占的亏空大，猜错就把首轮运行花在不撑分的那半边。这个证据只存在于已跑运行的产物文件里，读代码读不出来——np.clip 那一行看不出它把多少圆心压到了墙上，solution.json 里一眼数得出来；而且\"从产物文件读答案实际长什么样\"这条路，往后每一轮判断一个改动有没有真生效都要走，现在先踩一遍。"
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},
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{
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"name": "120 秒怎么花：多起点、扰动深度与编译开销的交换曲线",
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"body": "从哪里开始看：从 run_packing 的执行路径问起：基线是纯构造、无迭代、无随机，120 秒墙钟基本没用掉；而 harness.py 在 import 候选前就用 RIVALBITS_SEED 把 random 和 numpy 的种子钉死，同一候选反复运行拿到的随机数完全相同，解的多样性只能来自算法自己显式的种子流或结构化起点。再对着 TASK.md 的执行限额问：numba 首次编译的几秒、scipy 每次调用的开销都算进 120 秒和单核，哪些算法族因此根本进不了门；同一份预算花在\"很多起点各评一次\"还是\"少数起点做圆心扰动爬山\"，从多大规模起收益开始反转。\n\n为什么值得走：量级参照（已知最好 2.636 对基线 0.96）说明有大分可拿，但\"多花一分搜索换多少分\"在这个任务上还没有任何一次运行的证据，花法选错会把整轮预算烧在没收益的一头。这条入口不问\"单步怎么做对\"，问\"预算怎么花才值\"——这个问题只有盯着时限、单核、种子被钉死、编译时间计入这些执行约束才看得见；读求解代码的入口都默认预算随便用，看不到它。"
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}
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]
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}
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}
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},
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{
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"from": "16-real-1.r0.v1.entry-discuss.1 discussion seq 40 v1",
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"arguments": {
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"payload": {
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"body": "## 撞车地图：9 个入口实际是 4 条路\n\n三份清单摆在一起，重复度比各自闭门写作时以为的高：\n\n- **路 A｜半径打分器**：r1-e1、r2-e1、我的 e1。三人读同一段 `compute_max_radii`，问同一个问题（顺序贪心离\"给定圆心下的最大半径和\"差多少），参照都是同一个小 LP（26 变量、每对一个线性约束）。\n- **路 B｜产物读证 / 布局病**：r1-e2、r2-e3、我的 e2。三人都从 b0 的 solution.json 反读：贴墙、重合、零半径。\n- **路 C｜运行契约与预算**：r1-e3、我的 e3。都从 harness.py 的时限/种子/容差出发；r1 偏\"别把运行跑废\"（超时、numba 编译、指标键），我偏\"预算怎么花才值\"（多起点 vs 深抛光）。\n- **路 D｜评测收下什么**：r2-e2 独有，没人撞。\n\n## A 和 B 是同一条路的两个半边，C 也是\n\n拆 0.96 的亏空必须同时做两件事：读产物圆心（布局半边），再拿**同一组圆心**跑 LP 参照（分配半边）。只走 A 的人要下\"布局占大头\"的结论就得去读 solution.json；只走 B 的人要下\"分配占大头\"的结论就得去解 LP——分开走，两个人最后读同一批文件、写同一张账。所以我把自己的 e1+e2 合并成一条\"差距分解\"路（新清单 e4），建议这条路人一个坑位就够。r2-e1 里那个独特视角（拿贪心缩放当记分器，比较两个布局时会不会系统性偏向某一类）我并进了 e4，它属于这条路的下游问题。\n\n同理，C 的两个半边（防跑废 / 花法）都从 harness.py 同几行出发，由一人走更划算。\n\n## D 是唯一没人撞的路，也是我最不希望被挤掉的\n\n它完全不在 initial.py 里，只读基线代码的入口天然看不到。它决定两件影响所有人的事：搜索真正该优化的目标（纯 Σr，还是 Σr 减去预期合法化扣分、留多大裕量）；以及往后每一轮判\"这段修复代码算点还是算保障\"的标尺——比评测更严、做在修正之前的检查会挡掉评测本来会收的答案，这个坑第 1 轮写圆心扰动和可行性判断时一定踩到。b0 本身就是活证据：零半径、重合圆心评测照收照计分。r2-e2 写得最细，我希望 researcher-2 继续走这条。\n\n## 一个核实\n\nr2-e3 说\"编号 25 从未被构造代码摆过\"，我重读了 initial.py：三个循环填 centers[0]、centers[1..8]、centers[9..24]，1+8+16=25 个位置，centers[25] 留在 np.zeros 初值 (0,0)、被 clip 推到 (0.01,0.01) 与编号 19 重合——属实。这是我写入口时没追到的一层（我只记到\"有一对重合\"）。顺带确认了零半径的机制：compute_max_radii 对重合对算出 scale=0/(r_i+r_j)=0，两半径一起归零。产物读证路的增量是真实的：同一份文件还能读出更深的东西。\n\n## 我自己想走哪条\n\n我想走合并后的差距分解路（新 e4）。理由：(1) 产物我已经读了一遍，LP 参照是自然延伸；(2) 我押布局占亏空大头、圆心不动只换 LP 打分器大概率涨不过 0.01 的采纳线——走这条路正好把这个押注变成第 1 轮可检验的东西：若 LP 单独（圆心不动）就过线，我改先修打分器；(3) LP 打分器做出来本身就是第 1 轮\"结构化起点 + 精确打分 + 圆心扰动\"这条最可能兑现的链的地基，谁走布局路都要用它。\n\n第 2 志愿是 e5（预算形状），但它和 r1-e3 是同一条路的两个半边，谁认领都行；我更希望 researcher-1 走 C，因为他三条里真正没和我重的只有 e3。\n\n总结成一张认领地图：4 条路 3 个人，最亏的分配是三人挤在 A/B 上而 C 没人走；我建议一人走 A+B（我，e4）、一人走 D（r2-e2）、一人走 C（r1-e3，可带上我的 e5 合并走）。这是建议不是共识——入口好不好由实测说话，谁不服照自己的判断排志愿。",
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"entries": [
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{
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"name": "差距分解：同一组圆心下 LP 最优对贪心缩放，加上产物圆心读证，把 0.96 的亏空拆成“布局”和“分配”两半",
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"body": "从哪里开始看：两份材料对照读：b0 的 solution.json（26 个圆心里哪些坐标贴在 0.01/0.99 上、哪对重合、编号 25 的来历）和 initial.py 的 construct_packing（三个循环只填索引 0–24，centers[25] 留在 (0,0) 被 clip 推到 (0.01,0.01) 与编号 19 重合；重合对在 compute_max_radii 里 scale=0，两半径一起归零）。再用这同一组圆心跑两种打分：基线的 compute_max_radii（半径只减不增、处理顺序敏感、外层循环体内嵌一整份逐对重扫）和 scipy 的线性规划（26 个变量 r，约束 r_i+r_j≤d_ij、r_i≤到四边距离、r≥0，最大化 Σr）。从这里问：0.96 到 2.636 的缺口里“圆心位置烂”和“半径分配次优”各占多少；LP 解一次要多久、能不能进搜索内环；拿贪心缩放当记分器会不会系统性偏向某一类布局。\n\n为什么值得走：第 1 轮先修布局还是先修分配，取决于哪头占亏空大，猜错就把首轮运行花在不撑分的那半边；LP 参照可精确复算，是这题里少有的干净的一格证据。LP 打分器本身是所有布局搜索的地基：打分器偏多少决定搜索的地基斜不斜，它不量出来，布局实验量到的改进就分不清是布局变好还是打分变准。产物读证那半只存在于已跑运行的产物文件里——代码里读不出 np.clip 把多少圆心压到了墙上；而且“从产物文件读答案实际长什么样”这条路，往后每一轮判断改动有没有真生效都要走，现在先踩一遍。"
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},
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{
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"name": "120 秒预算的形状：多起点浅评 vs 少起点深抛光，编译开销和被钉死的种子",
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"body": "从哪里开始看：从 run_packing 的执行路径问起：基线纯构造无迭代，120 秒基本没用掉；harness.py 在 import 候选前就用 RIVALBITS_SEED 把 random/numpy 种子钉死，同一候选反复运行拿到的随机数完全相同，解的多样性只能来自算法自己显式的种子流或结构化起点。对着 TASK.md 的执行限额问：numba 首次编译的几秒、scipy 每次调用开销都算进 120 秒和单核，哪些算法族因此进不了门；同一份预算花在“很多起点各评一次”还是“少数起点做圆心扰动爬山”，从多大规模起收益开始反转。\n\n为什么值得走：量级参照（已知最好 2.636 对基线 0.96）说明有大分可拿，但“多花一分搜索换多少分”在这个任务上还没有任何一次运行的证据，花法选错会把整轮预算烧在没收益的一头。这个问题只有盯着时限、单核、种子钉死、编译计入这些执行约束才看得见；读求解代码的入口默认预算随便用，看不到它。与 r1-e3 是同一条路的两个半边（他防跑废、我问花法），合并走更划算。"
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}
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]
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}
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}
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},
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{
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"from": "16-real-1.r0.v1.entry-discuss.2 discussion seq 61 v1",
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"arguments": {
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"payload": {
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"body": "## 三个首志愿互不撞，分工已经自然解开\n\nr1 首志愿 r1-e2（布局构造+搜索）、r2 首志愿 r2-e2（评测规则）、我的差距分解路没人排。三人三坑，不需要说服谁让位。这一轮我只做三件事：标清我的路和 r1 的路之间的缝，撤掉我的 e5（理由在下面），把 r2 点出的连续优化空位立成可认领的坑。\n\n## 差距分解（原 e4，编号前进为 e6，内容一字未动）和 r1-e2 的缝\n\nr1 说“拆账是半天量级、不该占一个人整轮”——那个数字确实快，但我这条路的持久产出是三样，都不是一次性的：\n\n1. **能进搜索内环的打分器**。LP 单次求解多快、能不能当内环记分器，只能在正式运行里量（候选自己计时写成指标），读代码读不出来。\n2. **贪心当记分器的系统偏差**（r2-e1 的下游问题，我已并进这条路）：它斜了，r1 搜索量到的改进就分不清是布局变好还是分算得准。\n3. **一个只动分配层的探针提案**：construct_packing 一字不动，只把 compute_max_radii 换成 LP。这一次运行的实测分差就是“分配层独自撑多少”的干净一格证据，顺带量出 LP 计时。我押它过不了 0.01 的采纳线：两头都被圆心钉死——15 个贴墙圆的半径上界就是到墙距离，两个零被重合圆心（d=0 ⇒ r_i+r_j≤0）钉死，LP 只能在内侧 9 个圆里重分配。若实测过线，我的“布局占大头”就错了，第 1 轮优先级该翻——这正是这条路的可证伪内容。\n\n所以第 1 轮提案空间建议这么切：**布局族、构造、量级锚归 r1**（量级锚当他的第一次运行，纯结构化摆法、只动 construct_packing，给所有人估范围一个公共锚）；**打分器与分配探针归我**。r1 提案里要用 LP 打分器尽管自己写——scipy 十行的事；要避免的只是两个几乎相同的候选各烧一次运行名额。\n\n## e5 撤销：花法不是一条路，是搜索提案里的一个点\n\nr1 说交换曲线没有可跑的搜索就测不出、r2 说它天然属于布局路的提案设计，我被说服：**多起点 vs 深挖应该设计成第 1 轮搜索提案里两个可分辨的点，让消融去裁决**，而不是一条第 1 轮空转的路。e5 的几个观察作为 checklist 留在这里，免得随编号蒸发（前两条我自己读到过，后两条来自 r1-e3 的读路径、未复核）：\n\n- 种子在 import 候选前被 RIVALBITS_SEED 钉死，任何用随机性的提案必须自带显式种子流或结构化起点，否则同一候选反复运行完全相同；\n- numba 首次编译秒数算进 120 秒墙钟、单核不加速，内层选 numba 还是向量化 numpy 按量到的数定，不按习惯定；\n- reported_sum 非有限会让整份 solution.json 写不出来；分数来自校验器的重算，不看候选自己报的数；\n- 指标键按规范写，丢的是整轮诊断。\n\n## r2 点出的空位，我立成 e7 并排第二志愿\n\n构造式 vs 连续优化式确实是九个入口集体漏掉的武器族之分。我第 1 轮不改主张（构造式+精确打分更可控、合法性好维护，固定圆心的 LP 本来就是“把圆心放开”前的特例），但这条路该作为可认领的坑存在——r1、r2 的清单里都没有，所以加进我的新清单：把 (x,y,r)×26 一起当变量、非凸成对约束交给 scipy 约束局部优化的那条。认领时我排差距分解第一、连续优化第二（照各自判断排，不必齐）。\n\n## 两句收尾\n\n- 三方各自独立读出的产物事实一致（15 个 0.01 + 2 个 0、编号 25 从未被摆、嵌套循环 325 遍只有第一遍起作用），可以放心当公共地基用。\n- r2 那条“各减自己参与的最大违反量、无回补、总扣可超 δ”（未运行验证）正落在 D 路的核心问题上：搜索把可行性当硬约束还是留微违反给合法化、留多大裕量——这决定每个提案目标函数的口径，等他的产出。上界侧不立，同意 r1：它只能靠手推数值，正是我们被要求停下的活，2.636 已经给了量级。",
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"entries": [
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{
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"name": "差距分解：同一组圆心下 LP 最优对贪心缩放，加上产物圆心读证，把 0.96 的亏空拆成“布局”和“分配”两半",
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||
"body": "从哪里开始看：两份材料对照读：b0 的 solution.json（26 个圆心里哪些坐标贴在 0.01/0.99 上、哪对重合、编号 25 的来历）和 initial.py 的 construct_packing（三个循环只填索引 0–24，centers[25] 留在 (0,0) 被 clip 推到 (0.01,0.01) 与编号 19 重合；重合对在 compute_max_radii 里 scale=0，两半径一起归零）。再用这同一组圆心跑两种打分：基线的 compute_max_radii（半径只减不增、处理顺序敏感、外层循环体内嵌一整份逐对重扫）和 scipy 的线性规划（26 个变量 r，约束 r_i+r_j≤d_ij、r_i≤到四边距离、r≥0，最大化 Σr）。从这里问：0.96 到 2.636 的缺口里“圆心位置烂”和“半径分配次优”各占多少；LP 解一次要多久、能不能进搜索内环；拿贪心缩放当记分器会不会系统性偏向某一类布局。\n\n为什么值得走：第 1 轮先修布局还是先修分配，取决于哪头占亏空大，猜错就把首轮运行花在不撑分的那半边；LP 参照可精确复算，是这题里少有的干净的一格证据。LP 打分器本身是所有布局搜索的地基：打分器偏多少决定搜索的地基斜不斜，它不量出来，布局实验量到的改进就分不清是布局变好还是打分变准。产物读证那半只存在于已跑运行的产物文件里——代码里读不出 np.clip 把多少圆心压到了墙上；而且“从产物文件读答案实际长什么样”这条路，往后每一轮判断改动有没有真生效都要走，现在先踩一遍。"
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},
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{
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"name": "把圆心和半径一起当变量：非凸连续优化在这道题里能走多远",
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"body": "从哪里开始看：从 TASK.md 的库清单与执行限额、initial.py 的输出接口问起：26 个圆 = 78 个变量（x_i, y_i, r_i），约束 r_i ≥ 0、r_i ≤ x_i ≤ 1−r_i（y 同），加 325 条非凸的 (x_i−x_j)²+(y_i−y_j)² ≥ (r_i+r_j)²，目标 max Σr，交给 scipy 的约束局部优化（SLSQP / trust-constr）。先问三个问题：从 b0 那组圆心（现有半径已可行）出发做局部优化，第一步会把哪些圆往哪边推、贴墙的圆会不会被推离墙；非凸约束下局部解会不会停在不可行点、可行性要不要自己再修；78 个变量、325 条成对约束加逐圆边界约束的规模，在单核 120 秒（scipy 每次调用开销在内）里容得下几个起点、每起点几步。\n\n为什么值得走：九个入口全部偏构造式（先摆圆心、再算半径），没有一个以“圆心半径一起当变量直接优化”为主视角——这是 r2 在讨论里点出的空位，r1、r2 的清单都没立它。这条路能看到构造式看不到的东西：半径与圆心的交换在一次优化里同时发生、局部最优的盆地有多窄（决定该多起点还是深挖）、梯度会不会自动把圆推离墙壁。它和打分器路天然衔接——固定圆心的 LP 正是它把圆心放开前的特例——走这条路的人站在差距分解路的正下游。"
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}
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]
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}
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}
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},
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{
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"from": "16-real-1.r0.v1.entry-claim claim seq 74 v1",
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"arguments": {
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"payload": {
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"choices": [
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"e-researcher-3-6",
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"e-researcher-3-7",
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"e-researcher-2-1"
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]
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}
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}
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}
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],
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"researcher-1": [
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{
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"from": "16-real-1.r0.v1.entry-draft entryDraft seq 24 v1",
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||
"arguments": {
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"payload": {
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"entries": [
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||
{
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||
"name": "半径分配层：compute_max_radii 的逐对等比缩放，离\"给定圆心下的最大半径和\"差多少",
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||
"body": "从哪里开始看：读 initial.py 的 compute_max_radii：半径初值取到各边界的距离，之后每遇到一对违反的圆就按 dist/(r_i+r_j) 把两个半径同时等比缩小。注意两个代码事实：循环体内部还嵌着一份对全部点对的完整重扫（内层把外层的 i、j 覆盖掉了）；半径从头到尾只减不增，结果依赖点对处理顺序。第一步拿 b0 运行产物 solution.json 里那 26 个圆心当现成测试数据，问：同一组圆心下，\"最大半径和\"这个参照（约束 r_i+r_j≤d_ij、r_i≤到边距离、r≥0，最大化 Σr——是线性规划，环境里有 scipy）比逐对缩出来的结果高多少。\n\n为什么值得走：这是\"圆心→分数\"的唯一接口，任何改布局的改法最后都经它打分；而这个参照值可以精确求解、可以复算，所以这条路能先拿到一个干净的差距分解（布局亏多少、半径分配亏多少）。只盯布局的入口会把它当成既定的打分器，量不出这一层的损失。"
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},
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{
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"name": "布局层：三环构造加边界裁剪，塌成 17 个 0.01 半径的边界圆",
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"body": "从哪里开始看：读 initial.py 的 construct_packing 和 b0 的 solution.json：半径 0.7 的外环大半落在正方形外面，被 np.clip(centers, 0.01, 0.99) 抹到边界上；产物里 17 个圆的半径停在 0.01，两个圆心重合在 (0.01, 0.01)、半径缩成 0，只有 9 个内圈圆在 0.055–0.13。先问这笔账怎么拆：基线 0.96 到量级参照 2.636 的缺口里，多少来自这组圆心本身、多少来自半径分配（同一组圆心配上最优分配就能拆开，见我另一条入口）；再问什么样的初始化布局族（均匀铺开、大小分级、贴边贴角）和什么样的局部移动/多起点搜索，在单核 120 秒里装得下。\n\n为什么值得走：缺口的大头几乎必然在圆心布置而不在数值零头，这条路口子最宽：初始化、局部移动、搜索策略、可行性维护都在里面。把打分器当既定的入口不会碰这个问题，而它才是\"分数从哪里来\"的主战场。"
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},
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{
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"name": "运行契约层：120 秒墙钟、容差 0、冻结种子——分数和运行名额在接口处怎么丢",
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||
"body": "从哪里开始看：读 harness.py 的 main()（按 RIVALBITS_SEED 播种 random/numpy 之后才 import 候选、只调用一次 run_packing、原子落盘；reported_sum 非有限数会让整份 solution.json 写不出来）和 validate.py 的 legalize_packing（成绩=math.fsum(radii)，不看候选报的数；容差 0 下违反量必须严格大于 0 才算违规，差一点不合法只按违反量缩半径、扣分在 1e-16 量级）。先问三件事：numba 首次编译时间算进墙钟、到点强杀且这次运行没有成绩，内层循环选 numba 还是向量化 numpy/scipy，固定开销和每次迭代各吃预算多少；精确相切在浮点下会不会翻成 1e-17 级的违反、留多小的裕量是免费的；冻结种子下随机多起点可不可复现。\n\n为什么值得走：超时白扣一次运行名额、numba 编译吃掉大半预算、指标键写错丢掉整轮诊断——这三种失败都不在求解器里，只在契约里。盯布局和算法的入口默认契约没问题；没人走这条路的话，这些坑要等跑废一次正式运行才会被发现。"
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||
}
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]
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}
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}
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},
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||
{
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"from": "16-real-1.r0.v1.entry-discuss.1 discussion seq 44 v1",
|
||
"arguments": {
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||
"payload": {
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"body": "**格局：9 个入口其实只有 3 条路。** 三份清单叠起来看，每人在同三层上各站了一个入口：半径分配层（1-e1 / 2-e1 / 3-e1）、布局层（1-e2 / 2-e3 / 3-e2）、契约层（1-e3 / 2-e2 / 3-e3）。三人 × 三路意味着每条路最多需要一个人，我建议认领按路分、不按入口分。\n\n**先报几个我在写讨论前核实的代码事实**（重读了 initial.py 和 b0/solution.json）：\n\n- r2-e3 说\"编号 25 从未被摆过\"——属实。construct_packing 只填了索引 0（中心）+ 1–8（内环）+ 9–24（外环），索引 25 停在 np.zeros 的 (0,0)，被 clip 推到 (0.01,0.01) 与角圆 19 重合；这对 dist=0，等比缩放把两个半径都乘到 0，产物里 radii[19]=radii[25]=0.0。\n- b0 的半径账（从 solution.json 直接数，不是推算）：15 个 0.01 + 2 个 0——这 17 个全是外环圆和那个没摆的圆；9 个内圈圆 0.055–0.130，扛了剩下的 ~0.81。0.96 对 2.636 的缺口 1.68，和这 17 个圆现在几乎不贡献分是同一量级的事。\n- 嵌套循环确认：外层 for i/for j 的循环体里内嵌一份完整 for i/for j，内层变量遮蔽外层，外层算的 dist 从未被使用；半径只减不增，第一遍内层全扫后已无违反，余下 324 遍是空转。325×325 次对检查对 26 个圆是毫秒级——这层的痛点是准确性（顺序敏感的贪心），不是性能。\n\n**逐路说。**\n\n*分配层（三人同写，无差异点）*：三个入口的起点、要问的问题、参照物（26 变量 LP：r_i+r_j≤d_ij、r_i≤到边距离、max Σr）完全一致；我的差异点（嵌套空转、只减不增、顺序依赖）另外两位也都看到了。这条路的产出是两样公共品：\"贪心缩放离 LP 最优差多少\"这个数，和一个可复用的 LP 打分器——它决定第 1 轮先修布局还是先修分配，也决定布局搜索拿什么记分（2-e1 问的\"记分器会不会系统性偏袒某类布局\"，本身就是布局搜索的设计问题）。工作量小，建议一人走、速战，产出直接并入布局搜索。我没有别人看不到的视角，主动让出这条。\n\n*布局层（主战场，三人同写）*：口子最宽，要拆成两件事。一是\"读账\"：缺口怎么拆、废圆在哪——b0 产物加一次 LP 对照就能出结论，半天量级，不该占一个人整轮。二是\"构造+搜索\"：什么布局族、什么局部移动在 120 秒单核里装得下——这才是提案的主体。r2-e3 把\"量级锚\"当子问题带了一句，我认为它值得明确成走这条路的人的第一步：一个不搜索的纯结构化摆法（26 圆按六角/网格平铺）处在什么量级，一次正式运行就能回答，给所有人估范围一个公共参照，而且它本身就是最便宜的第 1 轮提案候选（只动 construct_packing，不动 compute_max_radii）。\"编号 25 未摆\"这个事实意味着哪怕只把一个圆摆进空处都是白捡的分（多少由实验说），走这条路的人第一步几乎不会空手。\n\n*契约层（三入口侧重不同）*：1-e3 偏\"名额与诊断怎么不丢\"（超时强杀无成绩、numba 编译进墙钟、metrics 键写错丢诊断、reported_sum 非有限写不出文件）；2-e2 偏\"评测收下什么、搜索该优化什么目标、点/保障的标尺\"；3-e3 偏\"预算花法交换曲线\"。前两块是一次性读完、写进所有人协议的注意事项；其中 2-e2 的两个问题——搜索目标是纯半径和还是半径和减预期合法化扣分、判一段代码算点还是算保障的标尺在评测规则里——是这里面最有长期价值的视角，建议走契约层的人以它为核心，把 1-e3 的坑清单当交付物顺手带上。3-e3 的交换曲线没有代码可读：多起点对爬山从多大规模起收益反转，只能靠第 1 轮之后的实测回答，第零轮走它会空转，建议留到有实测后并入布局层的提案设计；但它指出的\"冻结种子下解的多样性只能来自算法自己的种子流\"这个约束，该写进每一个用随机性的提案协议。\n\n**没人站但值得走的路**：我看了一圈，真正缺位的是把\"量级锚\"明确当一条路——上面说了，建议并进布局层当第一步，不必新开。另一条我想过的是上界侧（2.636 离最优上界还有多远），但在没有运行环境时它只能靠手推数值，正是我们被要求停下的那种活，不立。\n\n**我的志愿**：布局层（researcher-1-e2）＞ 契约层（researcher-1-e3）＞ 分配层（让出）。理由：缺口大头在圆心布置，产物里数得出来；LP 打分器我写入口时就当作布局层的配套，两件事天然一起做；第 1 轮的大提案最可能从这条路出。若分到契约层，我会以 2-e2 的评测目标与点/保障标尺为核心，把超时、编译、诊断键这些失败模式整理成 checklist 交给大家；若分到分配层，我第一步就把贪心 vs LP 的差距和 LP 打分器做出来给大家共用。"
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}
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}
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},
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{
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"from": "16-real-1.r0.v1.entry-discuss.2 discussion seq 58 v1",
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"arguments": {
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"payload": {
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"body": "**这一轮我换清单，并且不去契约层——和 r3 的建议有一处正面分歧。**\n\n三份第一志愿已经错开：我走布局、r2 走评测规则、r3 走差距分解。这个大分配我支持。分歧在 r3 建议我走 C（契约层）、认为\"C 没人走最亏\"。我把 C 的内容全部拆开看归属，结论相反：**C 拆完之后没有需要一个人整轮专走的活，而布局的\"构造+搜索\"执行段反而没人整轮走。**\n\n契约层拆账：\n- 超时强杀无成绩、numba 编译进墙钟、metrics 键写错丢诊断、reported_sum 非有限写不出文件——写协议时的自查项，一页 checklist，见下，我直接交出来，不需要入口承载。\n- 容差 0 下留多大裕量、搜索目标算纯 Σr 还是 Σr 减预期合法化扣分——归 r2-e2，他已经在问。\n- 预算形状（多起点浅评 vs 少起点深抛光、编译开销换迭代）——有搜索可跑才测得出，是布局路的实验设计问题，r3-e5 的问题清单并进去即可。\n\n反过来数布局路的工作量：缺口 1.68 里 17 个废圆只出 0.15、9 个内圈圆扛 ~0.81（b0/solution.json 直接数出）；r3-e4 做到\"拆账 + LP 打分器（含标定）\"为止，打分器之后的大活——布局族构造、局部移动、多起点框架——现在没有任何一条有效入口以它为主体。三人同押布局占大头，却把执行段空着，不合理。r3-e4 的下游和我的上游是接力不是撞车：他交打分器，我的搜索拿它记分；他没交之前，量级锚只动 construct_packing、不动 compute_max_radii，第 1 轮第一天两边并行、互不相等。\n\n**契约 checklist（兑现上面的\"分发\"，谁写协议都请带上）：**\n1. 墙钟从 import 起算、到点强杀且这次运行无成绩——协议里留自查余量，别贴 120 跑。\n2. numba 首次编译计入墙钟——先写向量化 numpy/scipy 版，要上 numba 先量过向量化版的开销再决定。\n3. reported_sum 非有限会让整份 solution.json 写不出——落盘前过滤。\n4. metrics 键名照任务说明全文写，写错丢整轮诊断。\n5. harness 在 import 候选前就钉死 random/numpy 种子——用随机性的算法必须自带显式种子流，否则\"多起点\"是同一个起点跑 N 遍。\n6. 容差 0 下违反量严格大于 0 才算违规——留多大裕量、目标口径，等 r2-e2 的结论，别各自拍。\n\n**我的新清单（旧 e1、e3 作废）。** e1 三人同路、我无差异点，r3 的 e4 连读账半边都并走了，第一轮我就让出，现在正式作废；e3 的内容按上面拆账分发，作废。新立两条：e4 布局构造+搜索（第一志愿）、e5 连续优化式布局——r2 指出的空位，我立成正式入口。他建议\"不必新开、第 1 轮自然会出现\"，我立户的理由是认领即第 1 轮起点：立了户，这个视角才有人从第一天带着走；不立户，它只是讨论里的一句提醒，最容易被构造式惯性和 LP 打分器的方便吃掉。e4/e5 若落在同一个人手里可以合流成一条提案（构造起点 + NLP 抛光），但作为起点它们读的代码、问的问题不同，分开立。\n\n两处小回应：\n- r2、r3、我都押\"布局占亏空大头\"——提醒一句：这是同一份 solution.json 数出来的同感，不是三份独立证据。真正的裁决是 r3-e4 的拆账（同圆心 LP 对贪心）和我的量级锚，都落在第 1 轮。r3 那个\"若 LP 单独（圆心不动）就过采纳线，我改先修打分器\"的可检验押注很好，照此执行。\n- r3 对编号 25 未摆、scale=0 双归零的重核实与我的读法一致，两轮互证，这条事实链（三循环只填 0–24 → clip 推到角点与 19 重合 → dist=0 双归零）可以当公共事实用了。\n\n**志愿：researcher-1-e4 ＞ researcher-1-e5 ＞ researcher-3-e5。** 前两条是我的新清单；布局两族若都轮不到我，预算形状是旧契约路剩下的活半边，我从 checklist + 编译计时入手，把它并进第一次有搜索可跑的实验设计。我不再把 r2-e2 列 fallback（第一轮说过若分到契约层以它为核心）——r2 自己要走这条路，我不悬占位。",
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"entries": [
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{
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"name": "布局构造+搜索：从 17 个废圆的账面出发，布局族、局部移动、多起点在单核 120 秒里的取舍",
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"body": "从哪里开始看：从 b0/solution.json 和 initial.py 的 construct_packing 对照读起：三个循环只填索引 0–24，外环 16 个圆心摆在半径 0.7 的圆上被 clip 钉到边界，编号 25 从未被摆过——17 个圆的半径停在 0.01 或 0（产物里直接数得出）。第一步跑量级锚：一个不搜索的纯结构化摆法（六角/网格/大小分级，只动 construct_packing、不动 compute_max_radii）处在什么量级，一次正式运行回答，给所有人估范围一个公共参照。然后问正题：什么样的局部移动（挪圆心进空处、成对交换、半径感知挤压）和多起点结构在 120 秒单核里装得下；用随机性必须自带显式种子流（harness 在 import 前钉死了 random/numpy 种子）。记分器优先用 LP（researcher-3 的 e4 交付），到手前先用现有贪心缩放。\n\n为什么值得走：缺口 1.68 的大头在这 17 个几乎不贡献分的圆上（三人从同一份产物数出），但构造+搜索这段现在没有任何一条有效入口以它为主体：r3-e4 到打分器和拆账为止，r2 走评测规则。这条路的产出直接是第 1 轮最可能过采纳线的提案——量级锚本身就是最便宜的第一个候选，编号 25 连摆都没摆、贡献 0，是最显眼的单点改动入口（收益多少由实验说）。契约层的坑（超时强杀、numba 编译、种子、metrics 键）最先在这条路上踩到，走的人顺手维护 checklist 交给大家。"
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},
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{
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"name": "连续优化式布局：圆心和半径一起当变量进 scipy 约束求解器，非凸靠多起点",
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"body": "从哪里开始看：从把问题直译成 NLP 开始：变量 (cx_i, cy_i, r_i) 共 78 维，约束是每圆四条边界线性约束加 325 对 (cx_i−cx_j)²+(cy_i−cy_j)²≥(r_i+r_j)² 的非凸约束，目标 max Σr_i，环境里有 scipy.optimize 的 SLSQP/trust-constr。先问：约束和梯度向量化后一次求解占多少墙钟、120 秒能跑几个起点；从三环构造或六角平铺的解 warm start 会不会立刻掉进 b0 那类局部最优、要不要配随机重启；它和构造式怎么分工——构造式起点当 NLP 的初值是一条自然的链。\n\n为什么值得走：r2 在第一轮讨论指出的空位：布局侧现有入口全是构造式，没人以连续直解为主视角。这个武器族在单核 120 秒上的真实成绩和失效模式（太慢、掉局部最优、约束规模）在这道题上还没有任何一次运行的证据，只有走过的人能给答案；若它可用，它与 r3-e4 的 LP 打分器、构造式起点正好拼成\"起点—抛光—记分\"三件套。认领即第 1 轮起点，立成入口这个视角才有人从第一天带着走。"
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}
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]
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}
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}
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},
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{
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"from": "16-real-1.r0.v1.entry-claim claim seq 72 v1",
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"arguments": {
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"payload": {
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"choices": [
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"e-researcher-1-4",
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"e-researcher-1-5",
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"e-researcher-2-3",
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"e-researcher-3-7",
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"e-researcher-2-1"
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]
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}
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}
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}
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],
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"researcher-2": [
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{
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"from": "16-real-1.r0.v1.entry-draft entryDraft seq 26 v1",
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"arguments": {
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"payload": {
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"entries": [
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{
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"name": "半径分配先问\"同样圆心下最多是多少\"：compute_max_radii 是顺序贪心，不是最优",
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"body": "从哪里开始看：读 initial.py 的 compute_max_radii。注意外层逐对循环的循环体里又嵌了一整遍逐对循环（内层的 i、j 遮蔽外层同名变量），全段实际把所有圆对扫描 325 遍；而半径全程只减不增，第一遍之后已无违反，后面 324 遍是空转。先问：这种\"违反时把两个半径按当前比例缩小\"的顺序分配，给出的半径和离\"同样这组圆心下真正可行的最大半径和\"差多少、差落在哪些圆上（是大的被削还是小的被饿死）。\n\n为什么值得走：这是分数被直接算出来的地方，所有对布局的改动最后都经过它。\"固定圆心下的最大半径和\"有可精确求解的参照（26 个变量，贴边与成对不重叠都是线性约束，环境里有 scipy），偏差是可以量出来的一格证据，不是品味之争。它同时回答一个搜索设计问题：任何布局搜索都需要一个给布局打分的函数，若拿这个贪心缩放当记分器，比较两个布局时会不会系统性偏向某一类布局。只从布局侧或评测规则侧入手的入口量不到这层偏差。"
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},
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{
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"name": "先读评测会收下什么：容差 0、只缩不移合法化、零半径与重合圆心都合法",
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"body": "从哪里开始看：从 TASK.md \"评测会收下什么\"一节和 validate.py 的 legalize_packing 读起。收下次序是：形状/有限/非负/圆心在正方形内 → 原产物按容差 0 判 → 不合法时只缩半径、不挪圆心，且只缩参与违反的圆、每个圆减它参与的最大违反量，修不好才不收。先问三个问题：一对重叠量为 δ 的圆，这套规则最后从半径和里扣掉的是 δ 还是更多（两个圆各减 δ 之后没有回补步骤）；搜索过程中可行性要不要当硬约束，还是可以留着微小违反交给合法化、把裕量大小当成搜索的一个设定；候选代码里比评测更严的检查（例如自己按 0 容差把\"差一点\"的起点整个丢掉或换掉）挡掉的会不会正是评测本来会收的产物。\n\n为什么值得走：这一层完全不在 initial.py 里，只读基线代码的入口看不到它。它决定搜索真正该优化的目标（纯半径和，还是半径和减去预期的合法化扣分），也决定\"留多大裕量\"这类设定的方向；往后判一段修复代码算点还是算保障，标尺也在这里。b0 本身就是活证据：两个圆心重合在 (0.01, 0.01)、两个半径被缩成 0，评测照收照计分——零半径、重合圆心都是评测会收的产物。"
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},
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{
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"name": "从 b0 的解反读布局的病：外环被 clip 钉死在边上，还有一个圆从未被摆过",
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"body": "从哪里开始看：对照读 construct_packing 与 runs/b0/solution.json。外环 16 个圆心摆在半径 0.7 的圆上，越界部分被 np.clip(centers, 0.01, 0.99) 直接钉到边界；对照解文件：这 16 个圆心每个都至少有一个坐标贴在 0.01 或 0.99 上，其中编号 19 落在角点 (0.01, 0.01)；而编号 25 的圆从未被构造代码摆过（三个循环只填了编号 0–24），留在原点、被 clip 推到 (0.01, 0.01)，恰好与编号 19 重合。结果 17 个圆的半径停在 0.01 或 0（15 个贴地板、2 个为 0），全部分数由内侧 9 个圆扛。先问：0.96 到 2.636 的差距里，多少来自圆心本身被浪费（重合、贴边、内外环密度失衡），多少来自半径分配的次优；再问一个量级锚问题——一个不搜索的纯结构化摆法（例如把 26 个圆按网格或六角平铺开）大约处在什么量级。\n\n为什么值得走：另两条路读的是算法和评测规则，这条路读的是解本身：分数具体丢在哪些圆上，只有从这里看得到。它决定第 1 轮该先动布局还是先动分配——如果大头在圆心被浪费，先修分配只是把同一个坏布局算得更准。量级锚的问题一次正式运行就能回答，给后面所有人估范围一个公共参照，不靠谁脑算。"
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}
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]
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}
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}
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},
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{
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"from": "16-real-1.r0.v1.entry-discuss.1 discussion seq 38 v1",
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"arguments": {
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"payload": {
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"body": "## 重叠地图：九个入口实际是四条路\n\n**同路一：分配层参照——r1-e1、r2-e1、r3-e1 是同一条路。** 三人问的是同一个问题：同一组圆心下，compute_max_radii 的逐对等比缩放离\"真正的最大半径和\"差多少。三个版本各带一个侧窗：r1 的\"拿 b0 圆心当现成测试数据\"、r3 的\"顺序敏感性＋重合对退化＋LP 计时\"、我的\"325 遍扫描只有第一遍起作用＋当记分器用时的系统偏差\"。这些侧窗一次走访就能全带上，不值得三个人各走一遍。建议合并成一条，认领时另外两人挪走。顺带一个读路径就能确认的细节，回应 r3-e1 问的\"重合圆心在这套缩放下会发生什么\"：dist=0 时比例因子 dist/(r_i+r_j)=0，两个半径直接乘 0——b0 产物里那对重合圆半径为 0 正是这么来的，答案已经在解文件里。\n\n**同路二：布局与 b0 产物——r1-e2、r2-e3、r3-e2 大幅同路，但内部其实是两段。** 三人都在对照 construct_packing 读 solution.json、都想把 0.96 的亏空在\"圆心烂\"与\"分配烂\"之间拆账。拆账是一次性的诊断，做完不必再占一个人的轮次（走分配参照的人顺手就能做：LP 参照本身就是拆账的另一半）。真正开阔的是后半段——新布局构造、局部移动、多起点搜索，r1-e2 已经在往这个方向问问题了。我的建议：把\"布局＋搜索\"当成一条主路，拆账并进去当第一个上午的事。\n\n**部分重叠：契约/预算——r1-e3 与 r3-e3。** 两人都在执行约束层，侧重确实不同：r1-e3 偏\"分数和名额在接口处怎么丢\"（超时强杀、numba 编译吃墙钟、指标键、精确相切的浮点违反），r3-e3 偏\"预算怎么花才值\"（多起点各评一次 vs 少数起点深挖、种子被钉死后多样性从哪来）。我的看法：前者更像开跑前每人自查的清单，不必单独占一个轮次；后者的\"交换曲线\"只有在有搜索可跑时才测得出，天然属于布局＋搜索那条路。\n\n## 没人站、但值得有人走的\n\n- **评测规则深读（r2-e2）基本独占。** r1-e3 只盖到\"容差 0、违反量严格大于 0 才算违规\"一角。legalize 的完整后果——一对重叠 δ 的圆各减自己参与的最大违反量、没有回补步骤、总扣可以超过 δ；搜索该优化的目标到底是纯半径和还是半径和减预期合法化扣分；候选代码里比评测更严的检查会不会挡掉评测本来会收的产物——只有这条路在问。它决定第 1 轮每一个提案的目标函数口径，杠杆最高。\n- 布局主战场内部有两个很不一样的武器族：**构造式**（布局族＋离散移动）和**连续优化式**（圆心＋半径一起当变量丢给 scipy 的约束求解器，非凸、靠多起点弥补局部最优）。现在所有布局侧入口都偏构造式，没有人以连续 NLP 直解为主视角。不必为它新开入口——第 1 轮提案自然会出现——但认领布局路的人值得知道这个空位存在。\n- **量级锚**：一个不搜索的纯结构化平铺摆法值多少分，一次正式运行就能回答，给所有人往后估范围一个公共参照。谁先开跑谁顺手做。\n\n## 我更想走哪条\n\n我想走 **r2-e2（评测规则）**。三个理由：三人里只有我在看它；我已经在这条路上读出了\"无回补、总扣可超 δ\"这个路径结论（读 validate.py 的 legalize_packing 得出，未运行验证过分数影响）；它不受任何人挤。如果被分到 e1，我的第一步也是三人共同的那一步——b0 圆心上的 LP 参照对贪心，量化偏差、看它落在哪些圆上；如果被分到 e3，我先拿量级锚，不纠结。\n\n顺带交代我的押注（推测，供分工参考，不供争论）：0.96 到 2.636 的差距大头在圆心布局——依据是 b0 有 17 个圆塌在边界或重合、全部分数由内侧 9 个圆扛——半径分配次之。所以按口子宽窄排，布局是主战场；但布局实验要可信，先得有干净的记分器（e1 路）和明确的目标口径（e2 路）。这两条不是次要，是地基。谁对谁错，第 1 轮的实测会裁决。\n\n我的入口清单不改：e1、e3 虽与别人重，但认领靠志愿排，现在抢先换路反而把分工搅乱；我也没有想出一条比现有四条更值得新站的路。"
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}
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}
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},
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{
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"from": "16-real-1.r0.v1.entry-discuss.2 discussion seq 55 v1",
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"arguments": {
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"payload": {
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"body": "## 三人的第一志愿正好互不撞，分工其实已经收敛\n\n把三份讨论的志愿排起来看：r1 是布局+搜索（r1-e2）＞契约（r1-e3）＞分配让出；我是评测规则（r2-e2）；r3 是差距分解（r3-e4）＞预算（r3-e5）。三条第一志愿各占一条路，没有竞争，而且没人把契约层排第一。我支持就按第一志愿分，下面只处理两个还需要划清的地方。\n\n## e4 成立，但要和 r1-e2 划清第 1 轮的界\n\nr3 把\"LP 参照\"和\"产物读证\"合并成 e4，我同意——拆账本来就是一件事的两半。要防的是另一种撞车：r1-e2 的第一步也是拆账，而且 r1 明说了\"LP 打分器我写入口时就当作布局层的配套\"。两条路第 1 轮是并行的，现在划清楚各自做什么：\n\n- **e4 的第 1 轮实验格**：圆心不动（就用 b0 那组圆心），只把 compute_max_radii 换成 LP 最优分配。这格干净地回答\"分配层独立撑多少\"，顺带量出 LP 打分器在 26 变量规模上的耗时、能不能进搜索内环。\n- **r1 布局路的打分器**：不必等 e4 的实测数字。LP 的公式（26 变量、r_i+r_j≤d_ij、r_i≤到边距离、max Σr）是公共知识，直接写进自己的提案协议就是精确打分器；e4 的数字回来后用来校准\"贪心记分器的偏差多大、哪些场景能省掉这次 LP\"。\n\n这样两条路互不等待、互不重复。反过来，如果 r1 第 1 轮也去做拆账，就和 e4 完全同路了。\n\n## 我不同意让 r1 去走契约层\n\nr3 建议 r1 走 C（r1-e3 带上 e5），理由是\"他三条里真正没和我重的只有 e3\"。这个理由讲的是入口覆盖，不是人岗匹配：r1 对布局路的论证是他自己读产物得出的判断（缺口大头在圆心布置、第 1 轮大提案从这出），他对契约层列的是坑不是问题。让最想走主战场的人去走 checklist，浪费的是分工里最值钱的信息——谁在哪条路上有真判断。\n\nC 层的处置我维持上轮看法，r1 这轮自己也说了：防跑废（超时强杀无成绩、numba 编译进墙钟、指标键、reported_sum 非有限写不出文件）是每个写协议的人对照的清单，r1-e3 整理出来给大家就是交付；预算花法（e5）在没有任何搜索运行之前读不出任何东西，等布局路第 1 轮跑出第一份\"搜索花多少时间换多少分\"的实测再并进提案设计。它不该占一个整轮的坑位。顺带一个核实过的空缺：b0 运行目录里只有任务文件和 solution.json，没有时长记录，所以\"基线用了多少秒\"现在没有公开证据，这也支持预算形状只能从第一次带搜索的实测开始量。\n\n## 我的押注和 r3 在一个具体数上分歧，留给第 1 轮裁决\n\nr3 押\"圆心不动、只换 LP，大概率涨不过 0.01 采纳线\"；我押\"可能过线（0.01 门槛很小），但远不够\"。方向上我们一致（大头在布局），分歧只在 LP 那格的量级。有一个读路径就能定的边界先说清：b0 圆心下，15 个贴墙圆的半径被\"到边距离\"钉在 0.01，重合对被 r_i+r_j≤d=0 钉成双零——这两类 LP 都救不了，增量只能来自内侧 9 个圆的再分配。增量是 0.005 还是 0.05，我说不出，这正是 e4 第 1 轮那格要回答的，谁押错谁修正，不用现在争。\n\n## 布局路内部的一个视角空位，再提一次\n\n构造式（布局族+离散移动）和连续优化式（圆心半径一起当变量丢给 scipy 约束求解、非凸靠多起点）是两类很不一样的武器，现在布局侧的入口都偏前者。不是要新开坑——但认领布局路的人在第 1 轮选武器族时，值得知道这个空位摆在明面上。\n\n## 我的位置\n\n志愿不变：r2-e2（评测规则）第一。它独占，杠杆在\"第 1 轮所有提案的目标口径\"上。我的第 1 轮产出计划是两样：给所有人写协议用的口径（优化纯 Σr 还是 Σr−预期合法化扣分、留多大裕量）与点/保障判别标尺；以及至少一个自己站得住的提案。清单不换：e1、e3 与 r3 的 e4 重了大半，但它们只是备选志愿——若被迫分到，e1 从\"b0 圆心上 LP 对贪心\"起步、e3 从\"结构化平铺量级锚\"起步，起点仍然有效；现在换清单只会搅乱已经收敛的分工。"
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