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# config/video_split.yaml
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# 结果驱动视频级切分 —— 科研旋钮快照（会在实验中被反复扫动 / 对比的参数）。
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# 工程配置（harness.db 路径、LLM 凭证、超时）由 .env / pydantic-settings 管理，不在此文件。
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# 优先级: CLI args > 此文件。CLI 仅用于单次临时覆盖。
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# ⚠️ 下列阈值为「占位值」，必须在离线诊断跑完后用真实 T2 分布标定。
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# 标定程序见 scripts/build_video_split.sh 顶部注释（诊断产物 → 逐旋钮定值）。
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video_split:
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baseline_run_id: infer_adhoc # 基线 run 标识（错题诊断与切分依据），对应 workspaces/default/harness.db
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n_trainval: 100 # trainval 目标视频数（多样性阶段填充上限；标定取 ~100）
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epsilon: 0.1 # test 相对全局最大允许分布偏差（题型占比 / 难度画像两维，逐桶）
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report_floor: 27 # per-type 报告门限：题数 ≥ 此值的 task_type 才入 ε 代表性约束
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val_wrong_min: 20 # validation 池最少错题数（McNemar 检验功效阈 ≈ 20，低于则信号不足）
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val_ratio: 0.3 # validation 占 trainval 视频组总数的比例
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seed: 7 # 贪心选择器预洗牌 + 视频组题级切分种子（打破等增益 / 等槽平局）
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floor_k: # 各高信号 task_type 的 T2 defect 下限（硬约束）—— 占位，标定后替换
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Counting Problem: 3 # 取克制值 min(诊断可用 defect 数, 3)，避免把信号全抽进 trainval
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Object Reasoning: 3
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Action Reasoning: 3
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diag: # 诊断口径指纹三分量（隔离不同诊断配置的信号，参与主键）
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prompt_version: diagnose_v1 # 诊断 prompt 版本标识（换 prompt 即换指纹，旧记录不被覆盖）
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model: deepseek-v4-pro # 执行诊断的模型名（与 .env JUDGE_LLM_MODEL 对齐）
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# code_version 由 build_video_split.sh 注入 git 短 SHA，不写死在此（随代码变动）
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