docs(wiki): apply Codex review fixes to main-figure design

research-wiki/designs/2026-07-09-paper-main-figure-design.md

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 ## 1. 目标与定位
 
-- **用途**：论文（EMNLP 2026 方向）主图，展示推理训练部分的自进化闭环；不含建树与新题生成（建树已有独立图，位于同一 Figma 文件）。
+- **用途**：论文主图（目标会议存在文档分歧：CLAUDE.md=AAAI 2026，ARCHITECTURE.md 与记忆=EMNLP 2026，以用户最终决定为准，不影响本图设计），展示推理训练部分的自进化闭环；不含建树与新题生成（建树已有独立图，位于同一 Figma 文件）。
 - **核心叙事**：搜索 Agent 通过 推理→诊断→进化→门控 闭环自我改进；**Frozen LLM, trainable harness**——被"训练"的不是模型权重，而是版本化的 Skills+Prompts。
 - **差异化**：AVP/DVD 等相关工作画的是推理期内环（agent 怎么搜视频）；本图内环只是一个面板，**训练期外环是主角**。
 - **审稿人一句话记忆点**：这是一个不动模型权重的 PyTorch 式训练循环。
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 ## 3. 布局
 
+> 下方 ASCII 草图为中文说明稿，仅示意区域关系；最终图层文字一律采用 §4/§5 的英文术语。
+
 ```
 ┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐
 │ [输入]   ┌──────────────┐  ┌───────────┐  ┌──────────┐  ┌──────┐ │
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 ### 4.2 ① INFERENCE（agent-controlled，图上唯一画成循环的面板）
 - 树环境迷你版：L1/L2/L3 三层色带（绿/蓝/黄，复用建树图配色与缩略图）。
-- Agent 内环轨迹：Thought → `search_similar` → `view_node` → `observe_frame` → `submit_answer`；侧边 read-skill 箭头（来自 ⑤）。
+- Agent 内环轨迹：Thought → `search_similar` → `view_node` → `observe_frame` → `submit_answer`；侧边 `read_skill` 箭头（来自 ⑤，工具名与 `app/search/tools.py:56-58` 一致）。
 - 示例结局：answer ✗（答错），输出 trace 流向 ②。
 - 面板角标：*agent-controlled*；其余面板角标 *code-controlled*。
 
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 - 示例 patch 片段：*"+ verify event boundary via L2 card before observe_frame"*。
 - momentum 机制不单独出现（用户确认），仅隐含于锁条带。
 
-### 4.5 ④ CE-GATE
-- 菱形门 + e-process 小曲线（e 值随题数爬升，越过 `e_confirm` 虚线）。
+### 4.5 ④ Validation · CE-GATE
+- 面板标题 **Validation · CE-Gate**：块顺序验证（`validate.py` 配对翻转 W/L）作为输入喂 e-process——图上画为"candidate vs baseline 配对小图 → e 曲线"。
+- e-process 小曲线：e 值随题数爬升，越过 `e_confirm` 虚线。
 - 四出口：**accept (confirmed) / accept (provisional) / reject / continue**（代码中三种 reject 在图上合并，用户确认）。
-- 侧挂小组件：信息阶梯（2:1 交错题序图标，标注 *info-max question ladder*）。
-- accept → 写入 Store 新版本；reject → 保基线（细灰箭头）。
+- 侧挂小组件：信息阶梯（2:1 交错题序图标，标注 *info-max question ladder*），尺寸压小避免抢焦点。
+- 视觉层级：accept 主路径线最粗；reject/continue 细灰次级线。
 
 ### 4.6 ⑤ Skills+Prompts Store
 - v1…vN 卡片堆叠（复用建树图 Event Card 堆叠画法）+ 版本号 badge。
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 | ① | `model.forward()` |
 | ② | `loss.backward()` |
 | ③ | `optimizer.step()` |
-| ④ | `grad clipping` |
+| ④ | `grad clipping (validate)`（对应 CLAUDE.md 类比表中"进化 validation = grad clipping"；④ 面板同时含 validate 配对翻转与 CE-Gate 判定） |
 | ⑤ | `nn.Parameter` |
 
 条带一侧放记忆点标语：*Frozen LLM, trainable harness*。
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 | 面板样式 | 白底、细虚线外框、顶部居中标题（沿用建树图） |
 | ① | 淡绿系 · ② 淡橙红系（新增，饱和度对齐现有 pastel） · ③ 淡紫系（复用 VLM 紫） · ④ 淡蓝系 · ⑤ 白卡+badge |
 | 直接复用 | 视频缩略图（candidate_a_t*）、L1/L2/L3 badge、Scene/Event/Frame Card 组件、VLM 紫块、箭头/chevron 样式 |
-| 字体 | 与建树图一致（Inter）；标题 22px / 正文 15-16px / 标注 12px 灰 |
+| 字体 | 与建树图一致（Inter）；标题 24px / 正文 16-18px / 标注最小 15px 灰（2400px 画布缩印 180mm 后 15px ≈ 1.1mm，12px 过小已弃用） |
 | 图层组织 | 顶层 Frame 命名 `Main Figure — Self-Evolving Loop`，五区域各一个子 Group，便于后续人工微调 |
 
 ## 7. 术语出处（代码核实）
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 |---|---|
 | gate 四出口 accept_confirmed / accept_provisional / reject×3 / continue | `core/evolution/gate.py:57-110` |
 | 归因瀑布 extraction/search/reasoning/mixed；defect vs lapse | `core/evolution/diagnose.py:910-997` |
-| D1-D5 五维聚合 | `core/evolution/diagnose.py:1095-1307` |
+| D1-D5 五维聚合 | `core/evolution/diagnose.py:1095-1307`（D2-D5）、`1551-1563` + `2230` + `2293-2296`（D1 attribution distribution） |
 | 信息阶梯冷启动 2:1、信息量排序 | `app/harness/gate_ladder.py:57-117` |
-| rank-and-clip、protected spans、appendix/momentum 区 | `core/evolution/evolve.py:186-594`、`patch.py` |
-| agent 工具五件套 | `app/search/tools.py:33-73` |
-| 版本目录 workspace/skills/v{N} | `app/harness/store.py:28-136` |
+| 块顺序验证配对翻转 W/L | `core/evolution/validate.py:12-69` |
+| rank-and-clip、protected spans、appendix/momentum 区 | `core/evolution/evolve.py:186-594`、`core/evolution/patch.py:11-56` |
+| agent 工具五件套（含 `read_skill`） | `app/search/tools.py:33-73` |
+| 版本目录 Store `store/skills/v{N}` / workspace 本地拷贝 | `app/harness/store.py:28-136`、`app/harness/workspace.py:103-108,150-152` |
 
 ## 8. 验收标准