docs: roadmap 存档点更新——docs/04 已精读，下一步开写 E1（压缩前存档）

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

docs/00-roadmap.md

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 - **日期**: 2026-07-19
-- **当前层**: 层 3（相似度 φ + MC 估计器），**学习阶段**——docs/04 已写待读；E1-E3 待精读后动代码。层 3 全本地 CPU 纯逻辑，不碰 GPU/远程。E1 similarity.py（式3 φ+k_sem）、E2 estimator.py（式4 π̄ detach + 式5 π̂）、E3 test_estimator_detach.py 接真实现。层 2 ✅ 已关账（判据见下）
+- **当前层**: 层 3（相似度 φ + MC 估计器），**docs/04 已精读**（用户已理解：logit-free 支点=比文本非比 logits、k_sem 是外部 teacher 信号 π̄ 只是防塌缩地板、detach 命门、chunk-vs-prefix 对应靠"同一前缀现场生成 teacher 续写"非搜索匹配）；**下一步开写 E1**。层 3 全本地 CPU 纯逻辑，不碰 GPU/远程。E1 similarity.py（式3 φ+k_sem，两度量统一到词级文本、默认 edit_distance 对齐论文§5.1）、E2 estimator.py（式4 π̄ 几何均值+detach、式5 π̂ 贝叶斯凸组合）、E3 test_estimator_detach.py 接真实现。设计取舍已定见 docs/04 §3。层 2 ✅ 已关账
 - **层 2 代码构成**: U1 DistillConfig（configs.py，两温度分名/三处刻意缺席/max_grad_norm 显式化）；U2 token_divergence + 梯度爆炸单测（trainer.py，全词表 KL/JSD）；U3 SFTCollator prompt_only 模式（data.py）；U4 DistillTrainer + build_generated_batch（trainer.py，生成→双前向→divergence）；U5 train_whitebox.py/.sh（full/sanity/noclip 三模式）。附带：load_sft_dataset 毛刺已磨平（改吃散装参数）；hf-mirror 不代理 Xet CAS → HF_HUB_DISABLE_XET=1
 - **层 2 关账判据全过**（详见 docs/03 §6.1 实证）: 66 单测全绿；B=4/T=2048 **实测不 OOM**（§5 估算成立）；两次远程跑（sanity 裁到 1.0 / noclip ≈关裁剪+lr5×）均平稳、不 NaN、生成不塌（num_gen ~1900-4096）、loss 0.35→0.21 下降；checkpoint 存下
 - **层 2 关键发现（勘误"预期见毛刺"）**: §4.1 梯度爆炸是真机制（U2 单测坐实单 token π_T→0 暴涨），但真实训练**高度阻尼**——同门 teacher + per-token mean 摊平，batch 级 grad_norm 峰值仅 ~14 且只降不升，关裁剪也不炸。启示：`grad_norm` 日志是**裁剪前**值（14→2 那串即爆炸证据，被 HF 默认 max_grad_norm=1.0 静默压平，现已显式化）；层 5 有界乘子 π̂ 真正杀手锏是 **logit-free**（白盒的同 tokenizer 约束把你锁在温和区间）