diff --git a/docs/02-sft-baseline.md b/docs/02-sft-baseline.md
index 7e0890a..b83946e 100644
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@@ -56,7 +56,9 @@ F.cross_entropy(..., ignore_index=-100)
 
 ### 2.6 基础设施笔记（0.6B 用不上但要知道）
 
-参考实现用 torchrun + FSDP，有个著名 trick：`FSDP_ACTIVATION_CHECKPOINTING` 环境变量必须在 import accelerate/transformers **之前**设置（train_dist:15-21），且 `TrainingArguments.gradient_checkpointing` 在 FSDP 下是 no-op（train_dist:390-393）。**0.6B 学生 4×A800 用 DDP 即可**（每卡放得下整模型），FSDP 这套留到未来换大学生时再启用——知识入档，代码不搬。
+参考实现用 torchrun + FSDP，有个著名 trick：`FSDP_ACTIVATION_CHECKPOINTING` 环境变量必须在 import accelerate/transformers **之前**设置（train_dist:15-21），且 `TrainingArguments.gradient_checkpointing` 在 FSDP 下是 no-op（train_dist:390-393）。
+
+**我们的决策（2026-07-18 讨论定）**：0.6B 乃至 1.7B 学生 4×A800 都用 **DDP**（显存账：1.7B 全套 ~27G/卡，80G 舒适）；FSDP 触发点 = **换 4B 学生或序列 >8K**。但"import 前设环境变量"这个坑**今天就消除**：T5 训练脚本头部从第一天起内置 `os.environ.setdefault("FSDP_ACTIVATION_CHECKPOINTING", ...)` 前置块——DDP 下无害 no-op，未来启用 FSDP 时只改 TrainingArguments 字段，核心模块零改动。启用后必须 `nvidia-smi` 实测显存验证生效（分布式配置"设置了但静默无效"是常态，不可信配置）。另：层 2-5 坚持 DDP 还有调试纯度考量——on-policy 生成/ref model 搬运与 FSDP 的交界是参考实现最毛的地方，先保证"出错必是算法错"。
 
 ## 3. 保留 / 替代 / 删除清单（CLAUDE.md §6.2 规定动作）