# 预注册实验：长序列变差与 ema 写入

> 写于实验之前（2026-10-18）。跑完后只在下面追加结果，不改这一节。

**观察**：compare.md 里 ZeroPoint（无 ema）在 1024~4095 字处的 loss（1.70）高于 64~255 字处（1.62）。

**假设 H1**：原因是长期槽（λ 接近 1）的数值随序列长度无界累积，超出训练时（64 字）见过的范围。

**预测**：
- ① 直接测：推理时槽值的最大绝对值，无 ema 的模型在 4000 字处明显大于 64 字处（比值 > 2）；有 ema 的模型比值接近 1（< 1.5）。
- ② 间接测：开 ema 重新训练（其余完全相同），1024~4095 字处的 loss 不再明显高于 64~255 字处：差值 < 2 × 种子间标准差。

**H1 不成立时会看到**：① 无 ema 的槽值没有明显增长；或 ② 开 ema 后远处 loss 照样升高。

**判定**：① 和 ② 都成立 → 接受 H1，且 ema 是有效的修法；只有 ② 成立 → ema 有效但原因另有其他；
都不成立 → 放弃 H1，下一步查学到的 λ 值。另外要求 ema 不损害短距离：64 字处验证 loss 的差别 < 2 × 标准差。

**对照**：两组用同样的 3 个种子、同样 2000 步、学习率 0.006、同样语料；外推用 32 条 4096 字的验证序列，
两组都用分块并行算法算 loss。（10-18 的修正是把验证序列从 8 条增加到 32 条；分块并行与递推形式数学等价，float32 下 logit 最大差 1.4e-5，不是算法差异。）


## 结果（实验之后写）

### 64 字处的验证 loss（均值 ± 标准差，3 个种子）

| 模型 | 验证 loss |
|---|---|
| no-ema | 1.5214 ± 0.0134 |
| ema | 1.5182 ± 0.0076 |

### 长度外推（32 条 × 4096 字，分块并行算法；均值 ± 标准差）

| 位置 | no-ema | ema |
|---|---|---|
| 0 ~ 63 | 1.4372 ± 0.0187 | 1.4308 ± 0.0039 |
| 64 ~ 255 | 1.4742 ± 0.0341 | 1.6476 ± 0.0529 |
| 256 ~ 1023 | 1.6617 ± 0.0234 | 3.1084 ± 0.2157 |
| 1024 ~ 4095 | 1.6932 ± 0.0305 | 3.4153 ± 0.2402 |

### 槽值的最大绝对值（递推推理，3 个种子平均）

| 位置 | no-ema | ema |
|---|---|---|
| 64 | 9.08 | 1.60 |
| 256 | 10.07 | 2.34 |
| 1024 | 9.88 | 1.51 |
| 4000 | 16.07 | 2.27 |

## 判定（按预注册的标准）

- 预测 ①（槽值比值 4000 字 / 64 字）：无 ema 1.93，有 ema 1.44 → **不成立**
- 预测 ②（ema 模型 1024~4095 与 64~255 的 loss 差）：+1.7677，噪声阈值 0.4805 → **不成立**（对照：无 ema 的差是 +0.2190）
- ema 不损害短距离：64 字处 loss 差 -0.0033 → **成立**

**结论**：① ② 都不成立：**放弃 H1**，下一步查学到的 λ 值