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C-1: persist_infra_t0_rows 补 INFRA/空预测错题的 T0 信号行（不进诊断故须单独落库），run_pipeline 加 Phase 0，dry-run 用假数据走通。 C-2: CLI 加 --generated-at，真实运行默认盖真实 UTC now，可显式固定以字节级复现 manifest。 I-1: coverage_report 增 evolution_target_distribution（T2 信号按 tool/skill/system 计数）。 I-2: 删除 PoolConfig 死字段 n_trainval/floor_k/epsilon/report_floor/val_wrong_min（grep 确认无消费者，视频级切分用独立 VideoSplitConfig/SplitBuildConfig/SelectConfig）。 I-3: 抽共享 load_canonical_predictions(db_path, run_id)，CLI 与 build_split 共用；消除 canonical 取行 + correct 判定重复。 M-1: build_split docstring 注明 val_wrong_min-agnostic 契约（McNemar 护栏由 CLI 冻结后执行，Task 11 契约）。
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-TRM4（MVP）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/ 和 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 |