01. 源码与可用性

服务器端下载

源码仓库由 artifacts/sources.yaml 固定 URL 和 40 位 commit。服务器执行：

export DLB_ROOT="$PWD"
conda activate dlb-bootstrap
export DLB_PYTHON="$CONDA_PREFIX/bin/python"
bash scripts/fetch_sources.sh
"$DLB_PYTHON" scripts/verify_sources.py --root "$DLB_ROOT"

fetch_sources.sh 优先使用 DLB_PYTHON，否则使用 PYTHON_BIN、当前 Conda 环境的 python、PATH 中的 python 或 python3。脚本会拒绝 origin 不一致、脏工作树和未处于锁定 commit 的 checkout。upstreams/ 是只读依赖；必要兼容修复只能放入 patches/<source>/，不能直接改上游目录。

公开可用性

注册表 configs/experiments.yaml 是唯一的 coverage 来源：

supported cell 才会进入 generation matrix。
langflow/lm1b 和 langflow/owt 使用官方 Hugging Face checkpoint，并进入 many-step generation matrix。
rdlm/owt unsupported：官方 RDLM release 没有 OWT model。

unsupported 不是失败，也不能使用另一个数据集或另一个 teacher 替代。矩阵生成后再次确认：

python -m dlb.matrix --root "$DLB_ROOT" \
  --output "$DLB_ROOT/results/matrix/generation.tsv"
cat "$DLB_ROOT/results/matrix/unsupported.tsv"

不在本地做的事

本地 worktree 不运行 fetch_sources.sh、fetch_data.py、fetch_checkpoints.py 的真实下载，不创建 GPU 环境，不训练，不生成 1,024 样本。提交 GitHub 后，在服务器 clone 同一 commit 执行上述命令。