gaojie
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title: "Chapter 07 — 管线 D：记忆巩固 (Memory Consolidation)"
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date: 2026-05-20
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draft: false
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tags: ["PRISM", "世界模型", "空间记忆", "Gaussian Splatting", "机器人"]
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categories: ["PRISM"]
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# Chapter 07 — 管线 D：记忆巩固 (Memory Consolidation)
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> 本章目标：机器人**充电 / 空闲**时跑一次"睡眠"，把 `delta/pending.jsonl` 中**反复确认**的变化真正写入 LTM，并淘汰过时锚点、重训 3DGS、版本化备份。
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## 7.1 为什么需要"睡眠"
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如果 ZED 看到一次"沙发挪了"就立刻改 LTM，机器人就会变得**易骗**：
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- 客人挪一下沙发拍照？被记成永久挪动
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- ZED 单帧检测错把椅子识成桌子？长期记忆被污染
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- 镜面区噪声偶尔产生"虚影"？写进去再也清不掉
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仿照人脑：**白天积累短期记忆 → 睡眠时筛选 → 仅把多次确认的信号转入长期记忆**。
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PRISM 也一样：
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```mermaid
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flowchart LR
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subgraph DAY["白天（Online）"]
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D1[("delta/pending.jsonl<br/><i>各种 DeltaEvent 累积，可能很乱</i>")]
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end
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subgraph NIGHT["夜里 / 充电时（Consolidation）"]
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direction LR
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N1["pending"] --> N2["筛选"] --> N3["confirmed"] --> N4["应用到 LTM"] --> N5["版本化"]
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end
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DAY -. 触发 .-> NIGHT
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style DAY fill:#fff7d6,stroke:#c97a00
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style NIGHT fill:#d8e4ff,stroke:#1565c0
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```
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## 7.2 触发条件
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| 触发 | 频率 | 模式 |
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|------|------|------|
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| 充电桩 + 静止 > 10 min | 通常每天 1 次 | **完整巩固** |
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| 手动命令 `prism consolidate` | 按需 | 完整巩固 |
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| `pending.jsonl` > 5000 条 | 紧急 | **轻量巩固**（只筛选不重训） |
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| LTM 版本年龄 > 30 天 | 月级 | **深度巩固**（含重算 anchors + CLIP） |
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## 7.3 巩固总流程
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> ⚠️ **v1.5 升级**：本节描述的"筛选 → 仲裁 → 应用 → 重训"线性流程及其
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> 内部 deduplicate / merge 决策器（Step 1–3）的**训练范式**已被
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> [§ 7.13.1](#7131-v15-升级self-augmentation-巩固训练) 增强为
|
||
> self-augmentation 监督学习；本节流程本身仍可作为 baseline 使用，
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||
> 决策器若由简单规则（`PROMOTION_RULES` + `arbitrate()`）实现则完全不受影响。
|
||
> 仅当决策器升级为可训练策略网络（v1.5 → v2.0 路线图）时，§ 7.13.1
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||
> 的 self-aug 范式才生效。
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```mermaid
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flowchart TB
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P[("pending.jsonl")]
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S1["<b>Step 1: 事件分类与筛选</b><br/>observation_count > N<br/>时间跨度 > T<br/>多 keyframe 多视角"]
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S2["<b>Step 2: 冲突仲裁</b><br/>iPhone 标 vs ZED 改"]
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S3["<b>Step 3: 应用到 LTM</b><br/>add / update / remove node"]
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S4["<b>Step 4: 锚点 / 索引 / CLIP</b><br/>重新计算受影响项"]
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S5["<b>Step 5: 增量 3DGS 重训</b><br/>只重训受影响房间"]
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S6["<b>Step 6: 版本化 + 健康检查</b><br/>snapshots/, validate()"]
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P --> S1 --> S2 --> S3 --> S4 --> S5 --> S6
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style P fill:#f5e1ff,stroke:#7b1fa2
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style S6 fill:#d4f0d4,stroke:#2e7d32
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||
```
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## 7.4 Step 1：事件筛选
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```python
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# consolidation/filter.py
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from datetime import timedelta
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# 不同事件类型有不同"晋升门槛"
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PROMOTION_RULES = {
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"object_moved": dict(min_obs=5, min_span_s=300, min_views=2),
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||
"object_removed": dict(min_obs=10, min_span_s=600, min_views=3),
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||
"object_added": dict(min_obs=8, min_span_s=300, min_views=2),
|
||
"geometry_changed":dict(min_obs=15, min_span_s=900, min_views=4),
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||
}
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def classify(ev: DeltaEvent, mem: SpatialMemory) -> str:
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rule = PROMOTION_RULES[ev.event_type]
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span = ev.last_observed - ev.first_observed
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unique_views = count_unique_viewpoints(ev.evidence, mem)
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# 若是 iPhone 的高 confidence 节点，门槛 1.5x
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target = mem.nodes.get(ev.target_uid) if ev.target_uid else None
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if target and target.source == "iphone" and target.confidence > 0.85:
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rule = {k: v*1.5 for k, v in rule.items()}
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if ev.observation_count >= rule["min_obs"] and \
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span >= rule["min_span_s"] and \
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unique_views >= rule["min_views"]:
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return "confirm"
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if span > 7*86400 and ev.observation_count < rule["min_obs"]//2:
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return "reject" # 7 天还没攒够观测 → 拒绝
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return "keep" # 继续等待
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```
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**关键直觉**：
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- `min_obs`：要"看过很多次"
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- `min_span_s`：必须**跨越足够长时间**（防止瞬时假象）
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||
- `min_views`：必须**来自多个视点**（防止单点死磕）
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## 7.5 Step 2：冲突仲裁
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不同 delta 之间，或 delta 与 LTM 之间可能冲突：
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```python
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# consolidation/arbiter.py
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def arbitrate(events: List[DeltaEvent], mem: SpatialMemory) -> List[DeltaEvent]:
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"""对同一 target 的冲突事件做仲裁"""
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by_target = group_by_target(events)
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final = []
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for uid, evs in by_target.items():
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if len(evs) == 1:
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final.append(evs[0]); continue
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# 多个事件涉及同一节点
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sorted_evs = sorted(evs, key=lambda e: e.observation_count, reverse=True)
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primary = sorted_evs[0]
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# "搬走"+"挪到新位置" → 合并为一个 moved 事件
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if {e.event_type for e in evs} == {"object_removed","object_added"}:
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primary = merge_remove_add(evs)
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final.append(primary)
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return final
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def merge_remove_add(evs):
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rem = next(e for e in evs if e.event_type == "object_removed")
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add = next(e for e in evs if e.event_type == "object_added")
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return DeltaEvent(
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event_id=uuid(),
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event_type="object_moved",
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target_uid=rem.target_uid,
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new_pose=add.new_pose,
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||
new_bbox=add.new_bbox,
|
||
evidence=rem.evidence + add.evidence,
|
||
observation_count=rem.observation_count + add.observation_count,
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||
first_observed=min(rem.first_observed, add.first_observed),
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||
last_observed=max(rem.last_observed, add.last_observed))
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```
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## 7.6 Step 3：应用到 LTM
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```python
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# consolidation/apply.py
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import shutil
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from copy import deepcopy
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def apply_events(events: List[DeltaEvent], mem: SpatialMemory) -> SpatialMemory:
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"""返回应用后的新 SpatialMemory；不修改原对象"""
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new = deepcopy(mem)
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for ev in events:
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if ev.event_type == "object_moved":
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n = new.nodes[ev.target_uid]
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n.pose = ev.new_pose
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n.bbox_3d = ev.new_bbox
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n.last_seen = ev.last_observed
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n.confidence = min(1.0, n.confidence * 0.95) # 轻微降低（被动过）
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||
# 重新计算 parent_room
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n.parent_room = find_room_for_point(n.pose.position[:2], new)
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||
elif ev.event_type == "object_removed":
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uid = ev.target_uid
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||
n = new.nodes[uid]
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# 不立刻硬删除，标记 deprecated 一段时间
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n.attributes["state"] = "removed"
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n.confidence *= 0.3
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# 切断关系
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new.edges = [e for e in new.edges
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if e.src_uid != uid and e.dst_uid != uid]
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||
elif ev.event_type == "object_added":
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node = SpatialNode(**ev.payload)
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node.source = Source.FUSED # 经过 consolidation
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node.confidence = 0.7 # 提升
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new.add_node(node)
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new.add_edge(SpatialEdge(node.parent_room, node.uid,
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"contains", source=Source.FUSED))
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||
elif ev.event_type == "geometry_changed":
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# 在 L2 TSDF / OctoMap 上打孔重建，不改场景图
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update_dense_layer_at_bbox(new, ev.new_bbox)
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return new
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```
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→ 注意 `deepcopy + 整体替换` 保证**原子性**：要么全部成功，要么回滚。
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## 7.7 Step 4：锚点 / 索引 / CLIP 更新
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```python
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# consolidation/refresh.py
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def refresh_anchors_and_index(new_mem: SpatialMemory):
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# 1) 锚点重算
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new_mem.anchors = build_anchors(new_mem) # 同 Chapter 04
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# 2) 受影响节点的 CLIP 重算
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for ev in events_just_applied:
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if ev.event_type in ("object_moved","object_added"):
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uid = ev.target_uid or ev.payload["uid"]
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node = new_mem.nodes[uid]
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# 渲染或从近期 keyframe 裁剪
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crops = collect_recent_crops(uid)
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node.clip_embedding = mean_clip_embedding(crops)
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# 3) Faiss 索引重建（L4 全量）
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build_faiss_index(new_mem)
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# 4) L3 房间 CLIP 受影响时也重算
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affected_rooms = {ev.target_uid_room for ev in events_just_applied}
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for r_uid in affected_rooms:
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new_mem.nodes[r_uid].clip_embedding = recompute_room_clip(r_uid)
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```
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## 7.8 Step 5：增量 3DGS / TSDF 重训
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完全重训 3DGS 太贵（一房间 15 k iter × 5 min），所以**只重训受影响房间** + **复用未变区域**：
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```python
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def incremental_retrain_3dgs(new_mem: SpatialMemory, events):
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affected_rooms = set(find_room_for_point(ev.new_pose.position[:2], new_mem)
|
||
for ev in events if ev.new_pose)
|
||
for r_uid in affected_rooms:
|
||
# 收集该房间最近 24h 的关键帧
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kfs = list_keyframes_in_room(r_uid, since=time.time()-86400)
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||
# 从老 ckpt warmstart
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cmd = f"""ns-train splatfacto-bigtraining \
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--pipeline.model.warmstart-ckpt outputs/{r_uid}/last.ckpt \
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--max-num-iterations 3000 \
|
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--data {kfs_dir}"""
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||
subprocess.run(cmd, shell=True)
|
||
# 替换 LTM 中的 .ply
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||
shutil.move(f"outputs/{r_uid}/final.ply",
|
||
f"robot_memory/ltm/dense/3dgs/{r_uid}.ply")
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||
def incremental_update_tsdf(new_mem, events):
|
||
"""TSDF 更便宜，直接在受影响 bbox 内重新融合最近关键帧"""
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for ev in events:
|
||
bbox = ev.new_bbox if ev.new_bbox is not None else \
|
||
new_mem.nodes[ev.target_uid].bbox_3d
|
||
# 把 LTM TSDF 在该 bbox 内"清零"
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||
new_mem.dense.tsdf.reset_in_bbox(bbox)
|
||
# 用最近 keyframes 重融合
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for kf in keyframes_observing_bbox(bbox, since_h=24):
|
||
new_mem.dense.tsdf.integrate(kf)
|
||
```
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## 7.9 Step 6：版本化 + 健康检查 + 切换
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巩固结果不直接覆盖在线版本，先写到一个 staging，校验通过才切换：
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```python
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# consolidation/commit.py
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||
def commit(new_mem, old_dir, new_dir):
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||
# 1) 写 staging
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save(new_mem, f"{new_dir}/spatial_memory.json")
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||
copy_dense_dir(f"{old_dir}/dense", f"{new_dir}/dense")
|
||
apply_dense_updates(new_dir, new_mem)
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||
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||
# 2) 校验
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errs = validate(new_mem)
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sanity = run_sanity_relocalize(new_dir) # 用 10 张历史关键帧重定位
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if errs or sanity.success_rate < 0.9:
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log.error(f"consolidation rejected: {errs}, success={sanity}")
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return False
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||
# 3) 原子切换
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timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M")
|
||
snapshot = f"robot_memory/snapshots/{timestamp}.tar.zst"
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||
archive(old_dir, snapshot)
|
||
os.rename(old_dir, f"{old_dir}.prev")
|
||
os.rename(new_dir, old_dir)
|
||
return True
|
||
```
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---
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## 7.10 锚点淘汰策略
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||
```python
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def prune_stale_anchors(mem, max_age_days=60, min_recent_validations=2):
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||
keep = []
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||
for anc in mem.anchors:
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||
node = mem.nodes[anc.anchor_uid]
|
||
age_days = (time.time() - anc.last_validated) / 86400
|
||
# 仍是不可移动 + 最近 60 天被巩固确认过 → 保留
|
||
if not anc.is_mobile and \
|
||
node.attributes.get("state","") != "removed" and \
|
||
age_days < max_age_days:
|
||
keep.append(anc)
|
||
elif node.observation_count >= min_recent_validations:
|
||
keep.append(anc)
|
||
mem.anchors = keep
|
||
```
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||
→ 每次巩固跑一次。
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## 7.11 完整 CLI：`prism consolidate`
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||
```python
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# tools/prism_consolidate.py
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||
import click
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@click.command()
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||
@click.option("--mode", default="full",
|
||
type=click.Choice(["full","light","deep"]))
|
||
@click.option("--ltm", default="robot_memory/ltm")
|
||
@click.option("--delta", default="robot_memory/delta/pending.jsonl")
|
||
def main(mode, ltm, delta):
|
||
mem = load(f"{ltm}/spatial_memory.json")
|
||
raw_events = load_pending(delta)
|
||
print(f"[consolidate-{mode}] start, ltm_nodes={len(mem.nodes)}, "
|
||
f"pending={len(raw_events)}")
|
||
|
||
# Step 1: filter
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||
decisions = [(ev, classify(ev, mem)) for ev in raw_events]
|
||
confirmed = [ev for ev, d in decisions if d == "confirm"]
|
||
rejected = [ev for ev, d in decisions if d == "reject"]
|
||
kept = [ev for ev, d in decisions if d == "keep"]
|
||
|
||
# Step 2: arbitrate
|
||
final = arbitrate(confirmed, mem)
|
||
|
||
# Step 3-4: apply + refresh
|
||
staging = f"{ltm}.staging"
|
||
new_mem = apply_events(final, mem)
|
||
refresh_anchors_and_index(new_mem)
|
||
|
||
# Step 5: dense（mode=full/deep 时才跑）
|
||
if mode in ("full","deep"):
|
||
incremental_update_tsdf(new_mem, final)
|
||
if mode == "deep":
|
||
incremental_retrain_3dgs(new_mem, final)
|
||
|
||
# Step 6: commit
|
||
ok = commit(new_mem, ltm, staging)
|
||
if not ok:
|
||
print("[consolidate] rolled back; pending.jsonl unchanged")
|
||
return
|
||
|
||
# 重写 pending：把 confirmed 移走，rejected 归档，kept 留下
|
||
write_jsonl(f"robot_memory/delta/confirmed.jsonl", final, append=True)
|
||
write_jsonl(f"robot_memory/delta/rejected.jsonl", rejected, append=True)
|
||
write_jsonl(delta, kept) # 覆盖
|
||
print(f"[consolidate-{mode}] applied={len(final)} "
|
||
f"rejected={len(rejected)} kept={len(kept)}")
|
||
```
|
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|
||
运行：
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||
```bash
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||
# 充电时自动触发
|
||
systemd-timer --on=20:00 --weekly --command "prism consolidate --mode full"
|
||
# 月度深度巩固
|
||
systemd-timer --on=monthly --command "prism consolidate --mode deep"
|
||
```
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## 7.12 安全机制
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||
| 风险 | 缓解 |
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|------|------|
|
||
| 巩固后机器人 reloc 失败 | Step 6 的 sanity check 不通过 → 自动回滚 |
|
||
| 巩固过程中断电 | staging 写完之前不替换 `ltm/`；半成品 staging 启动时清理 |
|
||
| 误删 iPhone 高 conf 节点 | 应用 remove 前再次检查 `source==iphone && conf>0.85`，若是则需 ≥ 10 倍证据 |
|
||
| 数据竞争（在线感知与巩固同时写） | 巩固开始前发 `set_readonly(true)`，在线感知此期间只允许写 `delta/`，不能切换 LTM 句柄 |
|
||
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||
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||
## 7.13 巩固后的指标记录
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|
||
```python
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||
def log_metrics(events, mem_before, mem_after):
|
||
with open("robot_memory/logs/consolidation.log", "a") as f:
|
||
f.write(json.dumps({
|
||
"ts": datetime.now().isoformat(),
|
||
"applied": len(events),
|
||
"nodes_before": len(mem_before.nodes),
|
||
"nodes_after": len(mem_after.nodes),
|
||
"anchors_before": len(mem_before.anchors),
|
||
"anchors_after": len(mem_after.anchors),
|
||
"ltm_version_new": mem_after.schema_version,
|
||
}) + "\n")
|
||
```
|
||
|
||
便于后续画"机器人记忆演化"曲线。
|
||
|
||
---
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|
||
## 7.13.1 v1.5 升级：Self-Augmentation 巩固训练
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||
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||
### 背景：train-test discrepancy
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||
|
||
§ 7.4–7.7 的 dedup / merge / arbitrate 决策当前由**简单规则**
|
||
（`PROMOTION_RULES` 阈值 + `arbitrate()` 启发式）做。v1.5 → v2.0 路线
|
||
图中，我们计划把这些规则升级为可训练的**策略网络**
|
||
（`policy_net: SceneRepr → {confirm, reject, merge, ...}`）。一旦走到
|
||
策略网络，就立刻撞上 Lyra 2.0 § 3.3 描述的 train-test discrepancy：
|
||
|
||
- **训练时**：策略网络看到的是"干净的当前 L3 snapshot"——离线流水线
|
||
bundle adjustment 完毕、节点位姿无累计漂移、CLIP 嵌入由完整观测重算。
|
||
- **推理时**：策略网络面对的是"有累积误差的 snapshot"——白天 Pipeline C
|
||
在线写入、L2 已漂、CLIP 由匆忙的 ZED crop 算出、还混着第 50 次巩固
|
||
之后才逐渐显形的系统性偏差。
|
||
|
||
这种分布偏移导致策略网络在第 1–10 次巩固时表现良好、到第 50 次开始
|
||
误删高 confidence 节点或把两个真实独立的家具误合为一个。Lyra 2.0
|
||
§ 3.3(b) 给出的解法是 **self-augmentation**：训练时**主动把模型自己
|
||
之前的不完美输出当作输入**，但**监督信号仍用干净 ground-truth**——模型
|
||
反复见到"自己会犯的错"，因此学会自我纠错。完整原则陈述与 $p_{\text{aug}}$
|
||
取值讨论见 [`18_lyra_inspirations.md` § 18.4](18_lyra_inspirations.md)。
|
||
|
||
### 算法：`consolidate_with_self_aug()`
|
||
|
||
```python
|
||
# consolidation/self_aug.py (v1.5 新增,配合 policy_net 升级使用)
|
||
import numpy as np
|
||
|
||
def consolidate_with_self_aug(
|
||
l3_clean: SceneRepr, # 当前离线巩固出的"干净"L3 快照
|
||
history_l3s: List[SceneRepr], # 过去 N 次巩固留下的不完美快照
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policy_net, # 待训练的 dedup/merge 决策器
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p_aug: float = 0.7,
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t_max: float = 0.5,
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) -> torch.Tensor:
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"""
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单步训练:以 p_aug 概率把"历史不完美 L3"当输入,
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监督信号始终是从 l3_clean 推得的 dedup/merge 目标。
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"""
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# ---- 1. 决定本步是否使用 self-aug ----
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if np.random.rand() < p_aug and len(history_l3s) > 0:
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# 从历史中采样一份"曾经的不完美 snapshot"做基底
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t = np.random.uniform(0.0, t_max) # 噪声强度,见下 t 的物理意义
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base = sample_history(history_l3s)
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corrupt_input = inject_noise_from_history(
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l3_clean, base, t=t) # 见下"噪声注入策略"
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else:
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# 1 - p_aug = 0.3 概率用真实的"干净"输入做兜底
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corrupt_input = l3_clean
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# ---- 2. 前向 + 统一向"干净目标"对齐 ----
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pred = policy_net(corrupt_input) # logits over actions
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targets = dedup_targets_from(l3_clean) # 监督一律取 clean
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loss = cross_entropy(pred, targets)
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return loss # 调用方负责 backward + step;典型 1000 iter / 场景(见参数表)
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```
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### 噪声注入策略：把历史 L3 当 "corruption source"
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`inject_noise_from_history(l3_clean, base, t)` 不是凭空加 Gaussian，而是
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**让 `l3_clean` 退化成"看起来像 `base` 那个时点的中间状态"**。具体扰动
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按 `t ∈ [0, 0.5]` 线性加权应用以下三类：
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| # | 扰动名 | 实现 | 模拟的真实失败模式 |
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|---|--------|------|-------------------|
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| 1 | **节点位置抖动** | 对每个节点 `pose.position` 加 `N(0, σ_xyz)`，`σ_xyz = t · 0.10 m` | L2 长走廊漂移导致 L3 节点中心偏移 ±10 cm |
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| 2 | **CLIP 嵌入扰动** | 对 `clip_embedding` 加 `N(0, σ_clip)` 后重新 L2 归一化，`σ_clip = t · 0.05` | ZED 暗光 / 模糊 crop 导致嵌入轻微偏离 |
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| 3 | **节点随机丢弃** | 以概率 `p_drop = t · 0.10`（即 t=0.5 时丢 5%）随机移除非锚点节点 | 在线管线漏检小物品 / 被遮挡未上报 |
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实现时三种扰动**独立采样、叠加施加**，并对应 `history_l3s` 中真实出现过
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的偏差量级做了线性归一（最大扰动幅度对齐"第 50 次巩固"时的统计观测）。
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### 参数表
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| 参数 | 默认值 | 物理意义 / 来源 |
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|------|--------|----------------|
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| `p_aug` | **0.7** | Lyra 2.0 § 3.3(b) 报告的最佳点；> 0.5 让模型主要见自己的错，< 1.0 保留 30% 真实兜底，避免沉迷自生失败模式 |
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| `t_max` | **0.5** | $t \in [0, 0.5]$ 表示"最多让历史看起来像**巩固到一半时**的中间状态"；t=1.0 会让样本退化到几乎全噪声，监督信号失效 |
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| `σ_xyz` | t · 0.10 m | 与典型 L2 长走廊漂移上限对齐 |
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| `σ_clip` | t · 0.05 | 与 ZED 暗光 crop 实测 CLIP 偏移分位数对齐 |
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| `p_drop` | t · 0.10 | 与 Pipeline C 漏检率（v1.4 实测 ~5%）对齐 |
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| 收敛迭代数 | **~1000 iter / 场景** | Lyra 用 7000 iter（视频扩散数据规模大）；PRISM 单场景规模约小 5–10×，1000 iter 经验上够 |
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| 训练批大小 | 1 场景 / step | 场景图本身就是一个 graph batch，无需 mini-batch |
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### 评测建议（回链 [`13_evaluation.md`](13_evaluation.md)）
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在 [`13_evaluation.md`](13_evaluation.md) 的"**长时一致性**"指标族
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（典型项：第 N 次巩固后的节点误删率、误合率、ghost-node 残留率）下，
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**工程预估**：使用 self-aug 训练的策略网络在第 50 次巩固之后，
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- **误删高 confidence 节点率**：下降 **30–50%**（baseline 无 self-aug 训练时通常 ~8% → 预期 4–5.5%）
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- **误合相邻独立家具率**：下降 **30–40%**
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- 第 1–10 次巩固指标基本持平（self-aug 主要解决长尾分布偏移，不解决初期能力问题）
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ablation 计划：固定其他条件，对 `p_aug ∈ {0.3, 0.5, 0.7, 0.9}` 与
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`t_max ∈ {0.25, 0.5, 0.75}` 跑 2D 扫描，验证 (0.7, 0.5) 是否对 PRISM
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真实数据也最优——如果最优点漂到 (0.5, 0.5)，说明 Pipeline C 已足够稳定，
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self-aug 信号可以降权。
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### 与原巩固管线的关系
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本小节**不替换** § 7.4–7.7 的任何步骤，只升级其中 dedup/merge 决策器的
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**训练范式**——决策器接口、`apply_events()` 的下游调用、commit / 回滚
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机制全部不变。旧版规则式决策器（`PROMOTION_RULES` + `arbitrate()`）仍
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可作为 baseline 与 self-aug 训练出的策略网络做 A/B。回链
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[`18_lyra_inspirations.md` § 18.4](18_lyra_inspirations.md)
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"原则三：巩固期 Self-Augmentation"。
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## 7.14 与 Chapter 06 的接口
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| 项 | Chapter 06 | Chapter 07 |
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| 写 LTM | ❌ 严禁 | ✅ 唯一允许的写者 |
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| 写 delta | ✅ append | 读取 + 重写 confirmed/rejected/kept |
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| 读 LTM | 只读 | 只读 + 写 staging |
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| 频率 | 实时 | 离线（充电时） |
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两者通过 **文件系统** 解耦：在线感知不必知道巩固何时跑，巩固也不必停下感知。
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## 7.15 本章小结
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| 关键点 | 一句话 |
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| **何时跑** | 充电 / 空闲；典型每天 1 次 |
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| **筛选规则** | observation_count + 时间跨度 + 视点多样性 |
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| **冲突仲裁** | 同 target 多事件合并；iPhone 高 conf 项有更高门槛 |
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| **应用** | deepcopy + 整体替换，保证原子性 |
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| **重训** | 仅受影响房间 + warmstart |
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| **安全** | staging + sanity check + 回滚机制 |
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| **比喻** | 像人脑睡眠——白天乱记，夜里整理 |
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读完本章你应能：
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- ✅ 编写一个能跑通的 `prism consolidate` 脚本
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- ✅ 解释为什么要"延迟修改 LTM"
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- ✅ 设计安全的回滚机制
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下一章 [`08_runtime_timeline.md`](08_runtime_timeline.md) 把 Chapter 04–07 的所有模块串成一个**完整的端到端时序剧本**，从 T0 到 T4。
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**章节版本**：v1.0
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**估计阅读时间**：18 分钟
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**关键收获**：把"短期 delta"变成"长期 LTM"的完整安全流程
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