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# 研究方向候选记录
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> 重构过程中冒出的研究想法登记处。每条含：动机、可证伪假设、依托本仓库的最小实验（MVP）、风险。想法不分优先级排序时按登记时间排列。
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## RI-1 · OmniOPD × 零阶黎曼优化（ZO-RGD）：全前向"双黑盒"蒸馏
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- **来源**: 合作者论文《Zeroth-Order Riemannian Optimization on Fixed-Rank Update Manifolds for LLM Fine-Tuning》（`references/26_05_subNeruIPS_...pdf`），2026-07 登记。
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- **背景一句话**: 该文将 LoRA 式增量 ΔW 约束为固定秩流形上的点，用两次前向的有限差分（MeZO 式 ZO）+ 切空间归一化探针 + 截断 SVD retraction 做无反传微调；实验限于 OPT 分类/抽取任务。
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### 1a. 系统组合：teacher 无 logits + 学生无反传
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| 要素 | 说明 |
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| 咬合点 | OmniOPD 的 π̂ 是 **detach 的常数** → ZO 的两次扰动前向 F(ΔW±εZ) 复用同一轨迹与同一组 teacher 打分，不产生额外 API 查询 |
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| 协同 | ZO 步长极小 → 轨迹+打分可复用 K 个 ZO 步仍近似 on-policy → teacher API 成本摊薄 K 倍（慢优化器 × 贵监督 = 天然互补） |
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| 系统故事 | 全管线跑在纯推理设施上（teacher=聊天 API，学生=vLLM 前向评分），无训练框架、无激活显存；4×A800 可碰 30B+ 学生 |
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| **Gate 实验** | ZO-RGD 在本管线上先优化普通 SFT 损失（层 1 复用）：长 CoT 生成任务上能否收敛到可用水平。**不过此关全案作废** |
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| 风险 | ZO 在生成式/推理任务无先例（MeZO 系全是短输出分类）；OmniOPD 每轨迹 10 chunk × ZO 每步 1 标量 = 双重稀疏，可能不收敛 |
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### 1b. 秩约束 = 几何 trust region，替代/减弱 β KL 锚
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- **假设**: 式(8) 第二项（行为空间信任域）与固定秩流形约束（参数空间信任域）防的是同一失败模式（未审计区域漂移）；流形约束下 β 可调小甚至归零。
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- **MVP**: 层 6 后消融网格 {全参 / LoRA / 固定秩流形} × {β=0 / β>0}，测未审计 token 对 π_ref 的 KL 漂移 + 数学评测分。若"流形+β=0"≈"全参+β>0"，得到干净结论。
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- **依托**: 损失/调度器即本仓库层 3-5 产出，仅换优化端；此实验**不依赖 1a 的 ZO**（一阶梯度 + retraction 即可做），风险远低于 1a，可独立先行。
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### 1c. 方差预算分配（理论附件）
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- OmniOPD Thm 4.2（teacher 采样方差 ∝1/N）× ZO-RGD Prop 1（探针方差 ∝ mn/d_r）串联；固定预算下 N（rollout 数）与 q（探针数）的最优分配。适合作 1a 的理论章节，不独立成文。
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### 诚实评估
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结合发生在**管线/系统层**而非损失数学层——两文公式不冲突也不深融，叙事须立足于：① 双黑盒系统故事（1a）；② 信任域替换假设（1b）。建议路径：先做 1b（便宜、独立、可证伪），1a 的 gate 实验穿插进行。
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