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00 · 分层重构路线图
原则：按论文概念的依赖顺序逐层重建，每层完成后代码可运行、可验证。学习路径 = 提交历史。
分层计划
| 层 | 主题 | 论文对应 | 产出 | 验证方式 |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 环境与骨架 | — | 本地/远程 conda 环境、gitea 同步、包骨架 | 两端 pytest 空跑通过 |
| 1 | SFT 基线 | §3.1 式(1) | 数据管线 + 最小 SFT 训练脚本（Qwen3-0.6B） | 远程 4 卡跑通，loss 正常下降 |
| 2 | White-box OPD 基线 | §3.1 式(2) | token 级反向 KL 蒸馏（teacher Qwen3-4B 本地 vLLM） | 远程跑通；理解式(2)梯度爆炸问题（§4.1） |
| 3 | 相似度 + MC 估计器 | §3.2.1-3.2.2 式(3)(4)(5) | similarity.py + estimator.py（纯逻辑） |
本地 CPU 单测，对拍 validate_mc_estimator.py |
| 4 | Peak-entropy 调度器 | §3.2.3 式(6)(7) | chunking.py（纯逻辑） |
本地 CPU 单测：toy 熵序列上验证 chunk 选择与合并 |
| 5 | 完整 OmniOPD | §3.2.4 式(8) | teacher.py（API 客户端+缓存）+ trainer.py（chunk 损失 + KL 锚定） |
远程端到端跑通（DeepSeek/MiniMax teacher） |
| 6 | 评测与消融 | §5 | 数学评测脚本；三个消融开关 | MATH-500 子集上 student 有可测提升趋势 |
章节文档索引
| 文档 | 内容 | 状态 |
|---|---|---|
00-roadmap.md |
本文 | ✅ |
01-paper-code-map.md |
论文 §3-§4 精读 + 参考实现全景解剖 + 概念↔代码对照表 | ✅ |
02-sft-baseline.md |
层 1：SFT 与数据管线 | ⬜ |
03-whitebox-opd.md |
层 2：token 级 KL 蒸馏及其脆弱性 | ⬜ |
04-mc-estimator.md |
层 3：MC 估计 + 贝叶斯平滑 | ⬜ |
05-entropy-chunking.md |
层 4：熵调度 | ⬜ |
06-omniopd-full.md |
层 5：完整损失与 teacher 客户端 | ⬜ |
07-eval-ablation.md |
层 6：评测与消融 | ⬜ |
关键设定（与论文默认对齐，规模缩小）
| 参数 | 论文默认 | 本项目 | 说明 |
|---|---|---|---|
| chunk 数 M | 10 | 10 | 每条轨迹审计的 chunk 数 |
| rollout 数 N | 10 | 10 | 每个 chunk 的 teacher MC 采样数（§4.2 证明 N=10 是甜点） |
| chunk 长度 C | 50 | 50 | token 数 |
| 先验强度 α | 1.0 | 1.0 | chunk_alpha，Dirichlet 平滑 |
| 相似度 φ | ROUGE-1 | ROUGE-1 | 备选 edit_distance |
| Student | Qwen3-8B 级 | Qwen3-0.6B | 跑通优先 |
| Teacher | Qwen3.5-397B / Claude / Gemini | DeepSeek 或 MiniMax（OpenAI 兼容） | logit-free 主路径 |