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# 论文主图设计：Self-Evolving Search Agent 推理训练闭环
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**日期** 2026-07-09 · **状态** 已获用户批准（口头） · **产出物** Figma 图（文件 `xnLGUkZottqnr4dsEt9fGq` Page 1 空白区）
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## 1. 目标与定位
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- **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）。
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- **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。
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- **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**。
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- **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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## 2. 已确认的关键决策
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| 决策点 | 结论 |
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| 构图 | 水平流水线 + 底部参数回流闭环（方案 A） |
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| 版式 | 双栏跨页宽图，画布 2400×1050 px（≈2.3:1，缩印 180mm） |
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| 信息密度 | 四机制全部可见（Agent 内环 / 诊断瀑布 / patch 引擎 / CE-Gate+信息阶梯），去工程化（无熔断/缓存/遥测） |
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| PyTorch 类比 | 底部独立双行对照条，与上方区域逐段对齐 |
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| 示例贯穿 | 延续建树图同一 Video-MME 天文台视频，问题/诊断/patch 文本典型化设计 |
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| 迭代维度 | Store 处 v1…vN 卡片堆叠 + ×N epochs 循环标记暗示，不加独立时间轴 |
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| 绘制位置 | 与建树图同文件（素材直接复用），Page 1 空白区 y≥1800，不动现有图层 |
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| 语言 | 图内文字全英文 |
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## 3. 布局
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> 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。
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┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ [输入] ┌──────────────┐ ┌───────────┐ ┌──────────┐ ┌──────┐ │
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│ Q+缩略图→│ ① INFERENCE │→ │② DIAGNOSE │→ │③ EVOLVE │→ │④ CE- │ │
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│ │ 树环境+内环 │ │ 归因瀑布 │ │ patch引擎 │ │ GATE │ │
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│ └──────↑───────┘ └───────────┘ └──────────┘ └──┬───┘ │
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│ │ read ┌─────────────────┐ accept│ │
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│ └─────────────────│⑤ Skills+Prompts │←──────┘ │
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│ │ Store v1…vN ▤▤ │ reject→保基线
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│ └─────────────────┘ │
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├──────────────────────────────────────────────────────────────────┤
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│ DataLoader│forward()│backward()│optimizer.step()│grad clip│nn.Parameter│
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└──────────────────────────────────────────────────────────────────┘
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```
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**数据流勘误记录**：CE-Gate 位于 Evolve 之后（进化产出候选 → gate 用 e-process 验证候选 vs 基线 → accept 才写入 Store），信息阶梯为 gate 供给高信息量题序，而非控制输入难度。此顺序已与 `core/evolution/gate.py`、`app/harness/gate_ladder.py` 核实。
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## 4. 五区域内容规格
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术语均与代码核实一致（来源见 §7）。
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### 4.1 输入区
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- 问题卡（Q: *"What happens right after the dome opens?"* 措辞绘制时可打磨）+ 天文台视频缩略图 + 迷你树 icon，标注 "hierarchical video tree (Fig. 2)" 衔接建树图。
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### 4.2 ① INFERENCE（agent-controlled，图上唯一画成循环的面板）
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- 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）。
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- 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）。
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- 示例结局：answer ✗（答错），输出 trace 流向 ②。
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- 面板角标：*agent-controlled*；其余面板角标 *code-controlled*。
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### 4.3 ② DIAGNOSE（code-controlled）
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- 归因瀑布级联：`extraction failure → search failure → reasoning failure`（+ mixed 兜底），画成三级下落台阶。
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- 二分岔：**defect**（改 skill 正文）vs **lapse**（记 appendix 提醒）。
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- D1–D5 压缩为一排五个小 chip：attribution / tool quality / search behavior / skill compliance / decision patterns。
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- 示例：该题归因 `search failure` → 判 **defect**。
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### 4.4 ③ EVOLVE
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- patch 流水线：candidate edits → **rank-and-clip** → apply patch。
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- 侧边锁条带：**protected spans**（appendix / momentum 区带锁图标，不可改写）。
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- 示例 patch 片段：*"+ verify event boundary via L2 card before observe_frame"*。
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- momentum 机制不单独出现（用户确认），仅隐含于锁条带。
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### 4.5 ④ Validation · CE-GATE
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- 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"。
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- e-process 小曲线：e 值随题数爬升，越过 `e_confirm` 虚线。
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- 四出口：**accept (confirmed) / accept (provisional) / reject / continue**（代码中三种 reject 在图上合并，用户确认）。
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- 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。
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- 视觉层级：accept 主路径线最粗；reject/continue 细灰次级线。
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### 4.6 ⑤ Skills+Prompts Store
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- 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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- accept 箭头写入 v(N+1)；read 箭头回流至 ①，构成大闭环；循环标记 **×N epochs**。
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## 5. PyTorch 对照条（最底部）
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浅灰底横带，等宽字体，与上方区域逐段对齐：
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| 上方区域 | 对照文字 |
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|---|---|
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| 输入 | `DataLoader` |
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| ① | `model.forward()` |
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| ② | `loss.backward()` |
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| ③ | `optimizer.step()` |
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| 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） |
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| ⑤ | `nn.Parameter` |
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条带一侧放记忆点标语：*Frozen LLM, trainable harness*。
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## 6. 视觉规范与素材复用
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| 元素 | 方案 |
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|---|---|
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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） |
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| 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 |
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| 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 |
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| 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） |
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| 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 |
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## 7. 术语出处（代码核实）
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| 图上术语 | 来源 |
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|---|---|
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| gate 四出口 accept_confirmed / accept_provisional / reject×3 / continue | `core/evolution/gate.py:57-110` |
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| 归因瀑布 extraction/search/reasoning/mixed；defect vs lapse | `core/evolution/diagnose.py:910-997` |
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| D1-D5 五维聚合 | `core/evolution/diagnose.py:1095-1307`（D2-D5）、`1551-1563` + `2230` + `2293-2296`（D1 attribution distribution） |
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| 信息阶梯冷启动 2:1、信息量排序 | `app/harness/gate_ladder.py:57-117` |
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| 块顺序验证配对翻转 W/L | `core/evolution/validate.py:12-69` |
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| rank-and-clip、protected spans、appendix/momentum 区 | `core/evolution/evolve.py:186-594`、`core/evolution/patch.py:11-56` |
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| agent 工具五件套（含 `read_skill`） | `app/search/tools.py:33-73` |
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| 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` |
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## 8. 验收标准
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1. 图在 Figma 中为独立顶层 Frame，可整体导出 PNG/SVG，缩印 180mm 宽时最小文字（12px 标注）仍可辨认。
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2. 五区域 + 对照条齐全，闭环箭头（⑤→① read、④→⑤ accept）无歧义。
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3. 全部术语与 §7 代码核实结果一致；无熔断/缓存/遥测等工程元素。
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4. 风格与同文件建树图肉眼一致（配色、字体、面板语言、卡片组件）。
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5. 不改动/移动建树图的任何现有图层。
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## 9. 被拒绝的备选方案
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| 方案 | 拒绝原因 |
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| B 上下双层 S 形回路 | PyTorch 对照条无法与面板逐段对齐，退化为角标 |
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| C 中心辐射环形 | 2.3:1 宽幅下横向空间浪费大，机制细节难展开，与建树图直线叙事不一致 |
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| 独立进化时间轴 | 占版面，与对照条拥挤；由 Store 版本堆叠 + ×N epochs 替代 |
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