iomgaa 273984674b feat(harness): 迁移 gate 信息量阶梯到 unit 粒度 + schema_version
核心算法保真#5(信息阶梯):gate_ladder.py 从逐题迁移到 unit 粒度,
只换键 question_id→unit_id,冷启动 2:1 错优先交错、gamma-EMA 公式、
Beta(1,1) 先验、反泄漏 _gate_ 过滤的公式/比例/顺序语义一字不改。

- LadderEntry 按 unit_id 键;AR pair 折叠为一个阶梯单元
- build_cold_entries 收单元列表,unit 错 = 任一成员错(双向 AND)折叠,
  2:1 交错 + probe 探针按 unit 抽,Beta 先验 p0 不变
- ladder_for 返回 unit_id 序、exclude 迁到 unit 口径(防半 pair 灌入
  触发下游 _ladder_units fail-fast)
- update_probs 先把逐题观测折叠成单元观测再按 unit_id 匹配更新,
  半观测单元跳过(防按 qid 匹配 pair 失效致 gamma-EMA 停摆)
- GatePools.save/load 加 schema_version=2;存量无版本/旧版本 json
  加载直接报错,拒绝静默混用 qid/unit 键
- BaselineCache 第四维键改名 unit_id(与 T7 validate 路径对齐)
- build_or_load_gate_pools 先折叠单元再排除 test(抽 helper 控复杂度 B)
- runner:_init_gate_pools 建 unit 索引;gate 验证 exclude/展开、
  _refresh_gate_ladder 折叠观测走 units_by_id

反泄漏 run_id 含 _gate_ 过滤不受影响(未改)。
测试:新增 test_gate_ladder_unit_migration.py(15 例覆盖 a-e),
既有 test_harness_gate_ladder.py 迁移到 unit API。全量 1363 passed。
2026-07-15 07:56:15 -04:00

Video-Tree-TRM5

在层次化视频树上构建可自我进化的搜索 Agent,实现长视频理解。目标会议:EMNLP 2026。

系统概览

本项目是 Video-Tree-TRM4MVP)的生产级重构,采用 Clean Architecture 分层设计。

核心思想:自进化循环对标 PyTorch 训练

PyTorch 本项目 模块
DataLoader 出题 question_gen app/question_gen/
model.forward() 推理 inference app/harness/inference.py + core/agent/loop.py
loss.backward() 诊断 diagnose core/evolution/diagnose.py
optimizer.step() 进化 evolve core/evolution/evolve.py
nn.Parameter Skills + Prompts(版本化) store/skills/, store/prompts/

三大模块

模块 目录 说明
建树 app/tree/ 离线预处理:VLM 生成三层 TreeIndex(L1段落→L2片段→L3帧),支持字幕注入和后增强
训练 app/harness/ + core/ 自进化循环:推理→诊断→进化,含 CE-Gate 统计检验、信息阶梯、mini-batch 调度
新题构建 app/question_gen/ 生成 Video-MME 风格训练题,原始 benchmark 作 held-out 泛化评测

可提取内核

core/agent/core/evolution/ 只依赖 Protocol 接口,可独立提取用于其他项目。

快速开始

# 1. 创建 Conda 环境
conda create -n Video-Tree-TRM python=3.11 -y
conda activate Video-Tree-TRM
pip install -e ".[dev]"

# 2. 配置环境变量
cp .env.example .env
# 编辑 .env 填入 API 密钥

# 3. 验证
make lint
make test

项目结构

详见 research-wiki/ARCHITECTURE.md

文档

文档 说明
research-wiki/ARCHITECTURE.md 系统架构与边界
research-wiki/overview.md 自进化循环总览
CLAUDE.md Agent 工作指令
reference/docs/architecture.md 建树+检索器参考设计
S
Description
No description provided
Readme 3.1 MiB
Languages
Python 97.6%
Shell 2.2%
TypeScript 0.2%