import%20marimo%0A%0A__generated_with%20%3D%20%220.23.16%22%0Aapp%20%3D%20marimo.App(%0A%20%20%20%20app_title%3D%22Ex%202.1.11%3A%20Ablations%20and%20a%20survey%20for%20the%20D2.1%20operating%20point%22%2C%0A%20%20%20%20css_file%3D%22..%2F..%2Freport.css%22%2C%0A%20%20%20%20auto_download%3D%5B%22html%22%5D%2C%0A)%0A%0Awith%20app.setup(hide_code%3DTrue)%3A%0A%20%20%20%20import%20json%0A%20%20%20%20import%20tempfile%0A%20%20%20%20import%20zlib%0A%20%20%20%20from%20pathlib%20import%20Path%0A%20%20%20%20from%20typing%20import%20cast%0A%0A%20%20%20%20import%20marimo%20as%20mo%0A%20%20%20%20import%20matplotlib.pyplot%20as%20plt%0A%20%20%20%20import%20numpy%20as%20np%0A%0A%20%20%20%20%23%20Marimo%20puts%20the%20notebook%20directory%20on%20sys.path%2C%20so%20the%20design%20constants%20come%0A%20%20%20%20%23%20from%20the%20experiment%20module%20rather%20than%20a%20copy%20of%20them%20in%20the%20prose.%0A%20%20%20%20import%20experiment%20as%20ex%0A%20%20%20%20from%20mini.reports%20import%20report_bundle%2C%20use_publisher%0A%20%20%20%20from%20mini.store%20import%20project_store%0A%20%20%20%20from%20mini.vis%20import%20AxesGrid%2C%20figure_html%2C%20light_dark%2C%20themed%0A%0A%20%20%20%20use_publisher(report_bundle(__file__))%0A%0A%20%20%20%20def%20load_results()%20-%3E%20tuple%5Bdict%2C%20dict%5Bstr%2C%20np.ndarray%5D%5D%20%7C%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22Resolve%20this%20experiment's%20metrics%20and%20arrays%20from%20the%20store%2C%20or%20None%20if%20unpublished.%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20store%20%3D%20project_store()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20arts%20%3D%20store.get_refs(%5Bex.METRICS_REF%2C%20ex.ARRAYS_REF%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20m_art%2C%20a_art%20%3D%20arts%5Bex.METRICS_REF%5D%2C%20arts%5Bex.ARRAYS_REF%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20m_art%20is%20None%20or%20a_art%20is%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20None%0A%20%20%20%20%20%20%20%20with%20tempfile.TemporaryDirectory()%20as%20d%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20m_path%2C%20a_path%20%3D%20store.get_many(%5B(m_art%2C%20Path(d)%20%2F%20%22metrics.json%22)%2C%20(a_art%2C%20Path(d)%20%2F%20%22arrays.npz%22)%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20with%20np.load(a_path)%20as%20z%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20arrays%20%3D%20%7Bk%3A%20z%5Bk%5D%20for%20k%20in%20z.files%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20metrics%20%3D%20json.loads(m_path.read_text())%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20metrics%2C%20arrays%0A%0A%20%20%20%20def%20load_prior()%20-%3E%20dict%20%7C%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22The%20published%20inputs%20to%20the%20calibration%20stage%2C%20or%20None%20if%20any%20is%20unreachable.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Ex-2.1.10's%20metrics%2C%20arrays%20and%20probe%20tables%20(the%20nine-seed%20floors%2C%20the%20trade%2C%20the%20%CF%84%20map)%2C%20ex-2.1.9's%20metrics%20(the%20latch%20calibration)%2C%20and%20ex-2.1.8's%20metrics%20(the%20across-point%20correlation).%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20store%20%3D%20project_store()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20refs%20%3D%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ex.EX2110_METRICS_REF%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ex.EX2110_ARRAYS_REF%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ex.EX2110_PROBES_REF%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ex.EX219_METRICS_REF%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ex.EX218_METRICS_REF%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20arts%20%3D%20store.get_refs(refs)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20found%20%3D%20%5Ba%20for%20r%20in%20refs%20if%20(a%20%3A%3D%20arts%5Br%5D)%20is%20not%20None%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20len(found)%20%3C%20len(refs)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20None%0A%20%20%20%20%20%20%20%20with%20tempfile.TemporaryDirectory()%20as%20d%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20paths%20%3D%20store.get_many(%5B(a%2C%20Path(d)%20%2F%20f%22%7Bi%7D.bin%22)%20for%20i%2C%20a%20in%20enumerate(found)%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20m10%20%3D%20json.loads(paths%5B0%5D.read_text())%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20with%20np.load(paths%5B1%5D)%20as%20z%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20a10%20%3D%20%7Bk%3A%20z%5Bk%5D%20for%20k%20in%20z.files%20if%20%22%2Falpha%22%20in%20k%20or%20%22%2Fw_line%22%20in%20k%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20with%20np.load(paths%5B2%5D)%20as%20z%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20probes%20%3D%20%7Bk%3A%20z%5Bk%5D%20for%20k%20in%20z.files%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20m9%20%3D%20json.loads(paths%5B3%5D.read_text())%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20m8%20%3D%20json.loads(paths%5B4%5D.read_text())%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20%7B%22m10%22%3A%20m10%2C%20%22a10%22%3A%20a10%2C%20%22probes%22%3A%20probes%2C%20%22m9%22%3A%20m9%2C%20%22m8%22%3A%20m8%7D%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%20Ex%202.1.11%3A%20Ablations%20and%20a%20survey%20for%20the%20D2.1%20operating%20point%0A%0A%20%20%20%20%2F%2F%2F%20tip%20%7C%0A%20%20%20%20%3C!--%20tl%3Bdr%20--%3E%0A%20%20%20%20A%20survey%20to%20close%20out%20D2.1.%20The%20schedules%20and%20weights%20in%20the%20recipe%20were%20inherited%20piece%20by%20piece%20and%20never%20tuned%20together.%20We%20ablate%20first%20by%20replacing%20schedules%20with%20constants%2C%20and%20dropping%20training%20epochs.%20Then%20we%20run%20a%20Sobol%20search%20over%20what%20is%20left%20(anchor%20weight%2C%20pooling%20temperature%2C%20repulsion%20dose).%0A%0A%20%20%20%20The%20anchor%20schedule%20and%20half%20the%20epochs%20could%20go.%20The%20anti-subspace%20schedule%20could%20not%3A%20a%20constant%20delivering%20the%20same%20total%20dose%20loses%20grading.%20The%20search%20maps%20a%20wide%20feasible%20plateau%20and%20proposes%20a%20stronger%2C%20softer%20point%20on%20its%20edge.%0A%20%20%20%20%2F%2F%2F%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Observations%0A%0A%20%20%20%20**The%20reference%20recipe%20reproduces.**%20%60ref%60%20re-runs%20the%20primary%20condition%20of%20ex-2.1.10%20through%20the%20code%20path%20of%20this%20experiment.%20Every%20statistic%20is%20within%20one%20per-run%20standard%20deviation%3A%20m_line%200.4204%20against%200.4202%20(%CF%83%200.0088)%2C%20group%20contrast%200.8562%20against%200.8542%20(%CF%83%200.0057)%2C%20holdout%20exact%20match%200.9961%20against%200.9948%20(%CF%83%200.0087).%0A%0A%20%20%20%20**The%20anchor%20schedule%20can%20go.**%20%60flat-anchor%60%20stays%20within%20band%20on%20all%20five%20decision%20statistics%2C%20and%20no%20run%20latches%20(m_line%20%2B0.0039%2C%20band%200.0144).%20Rule%201%3A%20the%20survey%20runs%20a%20flat%20anchor%20weight.%0A%0A%20%20%20%20**The%20anti-subspace%20schedule%20cannot.**%20Both%20flat%20brackets%20come%20out%20worse.%20%60anti-hold%60%20loses%20the%20group%20contrast%20(%E2%88%920.4667%2C%20band%200.0093)%2C%20grading%20(%E2%88%920.2199%2C%20band%200.0392)%2C%20and%20containment%20(%2B0.1275%2C%20band%200.0346)%2C%20and%20two%20of%20its%20three%20runs%20latch%20onto%20%60%2B%60.%20%60anti-peak%60%20keeps%20containment%20and%20latches%20nothing%2C%20but%20it%20loses%20grading%20(%E2%88%920.1283%2C%20band%200.0392)%2C%20m_line%20(%E2%88%920.0282%2C%20band%200.0144)%2C%20and%20a%20little%20contrast%20(%E2%88%920.0174%2C%20band%200.0093).%20Rule%202%3A%20the%20survey%20searches%20the%20schedule%20family%2C%20branch%20A.%0A%0A%20%20%20%20%3C!--%20REVIEW%3A%20%60anti-peak%60%20was%20summarized%20as%20keeping%20contrast%3B%20its%20contrast%20delta%20is%20%E2%88%920.0174%20against%20a%20band%20of%200.0093%2C%20so%20the%20rules%20read%20it%20as%20a%20resolved%20regression%2C%20not%20a%20tie.%20The%20branch%20is%20unaffected%20(m_line%20and%20grading%20already%20resolve%20worse).%20Verify%3A%20the%20%60anti-peak%60%20column%20of%20the%20delta%20table%20marks%20the%20contrast%20row%20bold%20with%20%E2%9C%97.%20--%3E%0A%0A%20%20%20%20**Half%20the%20training%20is%20enough.**%20%60short%60%20stays%20within%20band%20on%20every%20statistic%20(m_line%20%2B0.0014)%2C%20and%20costs%200.0013%20on%20the%20task%20against%20its%20own%20control.%20Rule%204%3A%20every%20survey%20trial%20runs%2050%20epochs.%0A%0A%20%20%20%20**Nothing%20resolves%20on%20the%20interpolation%20shape.**%20%60linear%60%20stays%20within%20band%20throughout%3B%20its%20largest%20excursion%20is%20grading%2C%20at%20%E2%88%920.0248%20against%20a%20band%20of%200.0392.%20Rule%205%3A%20keep%20minimum-jerk%2C%20and%20the%20question%20retires.%0A%0A%20%20%20%20**What%20matters%20about%20the%20anti-subspace%20schedule%20is%20its%20shape%2C%20not%20its%20dose.**%20%60anti-mid%60%20is%20a%20constant%20that%20matches%20the%20dose%20of%20the%20schedule%2C%20and%20it%20still%20loses%20grading%20(%E2%88%920.1022%2C%20band%200.0392)%2C%20m_line%2C%20and%20contrast.%20That%20is%20the%20pattern%20the%20shape%20reading%20of%20rule%206%20predicted%2C%20so%20branch%20A%20is%20confirmed.%20The%20flat%20pairing%20%60anti-mid-flat%60%20fails%20the%20same%20way%20against%20%60flat-anchor%60%2C%20so%20flattening%20the%20anti%20term%20costs%20about%20the%20same%20with%20either%20anchor%20shape.%0A%0A%20%20%20%20%3C!--%20REVIEW%3A%20two%20wording%20fixes%20in%20the%20line%20above.%20%22delivers%20the%20same%20dose%20as%20a%20constant%22%20read%20as%20if%20%60anti-mid%60%20were%20not%20itself%20the%20constant%3B%20it%20matches%20the%20*schedule's*%20dose.%20And%20%22there%20is%20no%20interaction%20with%20the%20anchor%20shape%22%20was%20stronger%20than%20the%202%20x%202%20supports%20at%20three%20seeds%20a%20corner%20%E2%80%94%20the%20analysis%20section%20says%20the%20two%20lines%20move%20nearly%20in%20parallel%2C%20which%20is%20what%20this%20line%20now%20says.%20No%20verdict%20changes%3B%20rule%207%20is%20unread%20either%20way.%20--%3E%0A%0A%0A%20%20%20%20**A%20quarter%20of%20the%20training%20is%20too%20little.**%20%60short25%60%20fails%20on%20m_line%20(%E2%88%920.0268%2C%20band%200.0144)%2C%20containment%2C%20and%20contrast.%20The%20predicted%20failure%2C%20in%20which%20the%20un-anchored%20control%20loses%20the%20task%2C%20did%20not%20happen%3A%20the%20task%20gate%20holds%2C%20using%200.0026%20of%20its%200.02.%20Rule%208%3A%2050%20epochs%20stands.%0A%0A%20%20%20%20**The%20survey%20maps%20the%20trade%20the%20calibration%20predicted.**%2038%20of%2064%20trials%20are%20feasible.%20m_line%20rises%20with%20%CE%BB_a%20until%20the%20task%20gate%20binds%20(every%20task%20failure%20at%20%CE%BB_a%20%E2%89%A5%200.38)%2C%20and%20with%20%CF%84%20until%20grading%20and%20contrast%20reach%20their%20floors.%20The%20latch%20veto%20accounts%20for%20the%20cold%20edge%2C%20with%20all%20ten%20vetoes%20at%20%CF%84%20%E2%89%A4%200.12.%20The%20anti-subspace%20axes%20organize%20little.%0A%0A%20%20%20%20**Proposed%20operating%20point.**%20%60t00%60%20sets%20%CE%BB_a%200.557%2C%20%CF%84%200.265%2C%20and%20an%20anti%20peak%20of%201.376%20with%20anneal%20end%200.537.%20It%20reaches%20m_line%200.534%20%C2%B1%200.004%20over%20five%20seeds%2C%20against%200.420%20%C2%B1%200.005%20for%20the%20reference%20recipe.%20It%20is%20at%20the%20grading%20floor%20(r%C2%B2%200.690%20against%200.682)%2C%20with%20four%20more%20trials%20within%20one%20band%20spanning%20%CE%BB_a%200.28%E2%80%930.94.%20D2.2%20confirms%20at%20fresh%20seeds%20before%20any%20of%20these%20numbers%20is%20quoted.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%2F%2F%2F%20admonition%20%7C%20How%20to%20read%20this%20report%0A%20%20%20%20This%20is%20a%20survey%2C%20not%20a%20hypothesis-scoring%20experiment.%20It%20preregistered%20a%20*search%20plan*%20and%20scores%20nothing.%20The%20plan%20covers%20the%20space%20to%20search%2C%20the%20sampling%20rule%2C%20the%20objective%20and%20its%20constraints%2C%20the%20seed%20budget%2C%20and%20the%20decision%20rules%20that%20stage%20the%20work.%20It%20was%20frozen%20before%20the%20runs%2C%20and%20amended%20once%20mid-experiment%20under%20rules%20that%20were%20themselves%20frozen%20before%20their%20arms%20ran%20(the%20amendment%20section%20records%20how).%20Results%20replaced%20the%20placeholders%20in%20place%2C%20so%20each%20analysis%20section%20reads%20as%20prediction%20then%20observation%2C%20and%20anything%20conceived%20after%20seeing%20the%20data%20appears%20under%20*Exploratory%20analyses*%2C%20marked%20as%20post%20hoc.%0A%20%20%20%20%3C!--%20REVIEW%3A%20retitled%20from%20%22How%20to%20read%20this%20draft%22%20and%20moved%20to%20past%20voice%20now%20that%20the%20results%20are%20in%3B%20the%20frozen-plan%20claims%20are%20unchanged%2C%20only%20their%20tense.%20Verify%3A%20git%20history%20shows%20the%20plan%20text%20predating%20the%20runs.%20--%3E%0A%0A%20%20%20%20Nothing%20this%20report%20finds%20may%20be%20quoted%20as%20a%20result.%20It%20proposes%20an%20operating%20point.%20The%20next%20preregistered%20experiment%20adopts%20that%20point%2C%20re-measures%20it%20at%20fresh%20seeds%2C%20and%20reports%20the%20survey%20value%20next%20to%20the%20confirmed%20one.%20The%20difference%20between%20the%20two%20is%20the%20winner's-curse%20correction%3A%20the%20best%20point%20in%20a%20search%20looks%20better%20than%20it%20really%20is%2C%20because%20part%20of%20what%20put%20it%20on%20top%20was%20luck.%0A%20%20%20%20%2F%2F%2F%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20Hyperparameters%20in%20D2.1%20have%20history%20but%20little%20justification.%20The%20anchor%20schedule%20(warmup%2C%20hold%2C%20then%20anneal%20at%20the%20end%20down%20to%20a%20floor)%20and%20the%20anti-subspace%20schedule%20(2.5%20%E2%86%92%200.3%20of%20the%20anchor%20weight)%20were%20inherited%20from%20M1%2C%20mapped%20onto%20100%20epochs%20by%20fraction%20of%20training.%20Those%20keyframes%20were%20tuned%20for%20a%205-dimensional%20autoencoder%20bottleneck%20and%20are%20now%20applied%20to%20a%2064-dimensional%20residual%20stream.%5B%5Ers%5D%0A%0A%20%20%20%20The%20anchor%20weight%20%CE%BB_a%20%3D%200.1%20is%20the%20rung%20ex-2.1.6%20scored%20at%2C%20chosen%20to%20sit%20safely%20inside%20the%20region%20where%20the%20task%20is%20unharmed.%20Ex-2.1.7%20showed%20that%20selectivity%20is%20gone%20by%20%CE%BB_a%20%3D%201%2C%20but%20didn't%20show%20where%20it%20begins%20to%20degrade.%0A%0A%20%20%20%20%CF%84%20%3D%200.1%20is%20the%20one%20rung%20of%20the%20coarse%20ladders%20that%20stayed%20graded%20in%20every%20seed%3A%20the%20rungs%20below%20it%20latch%20per%20run%20(ex-2.1.9%2C%20%C3%B73%20and%20%C3%B710)%2C%20and%20the%20rung%20above%20it%20loses%20the%20group%20contrast%20and%20the%20grading%20in%20a%20single%20step%20(ex-2.1.10%2C%20%C3%975).%20So%20we%20don't%20know%20whether%20the%20primary%20is%20on%20a%20plateau%20or%20a%20knife%20edge.%0A%0A%20%20%20%20We%20ablate%20first%20and%20search%20second%2C%20because%20deleting%20a%20dimension%20is%20cheaper%20than%20searching%20it.%20If%20a%20constant%20can%20replace%20a%20schedule%2C%20four%20parameters%20go%20away%3B%20if%20the%20testbed%20converges%20in%2050%20epochs%2C%20every%20later%20trial%20is%20half%20the%20cost.%20Before%20either%2C%20a%20calibration%20stage%20fixes%20the%20noise%20floors%20that%20decide%20what%20%22no%20difference%22%20means%2C%20and%20settles%20the%20shape%20of%20the%20objective.%0A%0A%20%20%20%20Out%20of%20scope%3A%20the%20position-dropout%20mechanism%20raised%20in%20the%20ex-2.1.9%20review%2C%20which%20is%20not%20part%20of%20the%20recipe%20yet%3B%20and%20the%20grammar%2C%20corpus%2C%20labeller%2C%20and%20architecture%2C%20which%20stay%20fixed%20at%20the%20ex-2.1.10%20primary%20throughout.%0A%0A%20%20%20%20%5B%5Ers%5D%3A%20The%20residual%20stream%20is%20the%20running%20vector%20of%20activations%20that%20each%20transformer%20layer%20reads%20from%20and%20writes%20back%20into.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%2F%2F%2F%20details%20%7C%20Glossary%0A%20%20%20%20-%20**trial**%20%E2%80%94%20one%20sampled%20point%20in%20the%20search%20space%2C%20aggregated%20over%20seeds.%20It%20is%20sampled%2C%20so%20unlike%20a%20*condition*%20its%20levels%20weren't%20chosen%20by%20hand.%0A%20%20%20%20-%20**round**%20%E2%80%94%20one%20pass%20over%20trials%20at%20a%20given%20seed%20budget.%20Round%201%20is%20every%20trial%20at%20one%20seed%3B%20round%202%20is%20the%20promoted%20trials%20at%20five.%0A%20%20%20%20-%20**%CE%BB_a**%20%E2%80%94%20the%20weight%20on%20the%20anchor%20term%20(%60lam%60%20in%20code%3B%20bare%20%CE%BB%20in%20earlier%20reports).%20The%20subscript%20leaves%20room%20for%20the%20weights%20of%20other%20terms.%0A%20%20%20%20-%20**%CE%BB_s%CC%84**%20%E2%80%94%20the%20weight%20on%20the%20anti-subspace%20term%20(%CE%BC%20in%20earlier%20reports).%20The%20s%CC%84%20means%20%22everything%20outside%20the%20anchored%20subspace%22.%20We%20usually%20state%20it%20as%20the%20ratio%20%CE%BB_s%CC%84%2F%CE%BB_a.%0A%20%20%20%20-%20**feasible**%20%E2%80%94%20a%20trial%20that%20satisfies%20every%20constraint%3A%20task%20gate%2C%20containment%2C%20retention%2C%20grading%2C%20contrast%2C%20and%20no%20latch.%20Only%20feasible%20trials%20are%20ranked.%0A%20%20%20%20-%20**dose**%20%E2%80%94%20how%20much%20weight%20a%20schedule%20delivers%20in%20total%2C%20%24%5Cint%20w(e)%20%5Ccdot%20%5Cmathrm%7Blr%7D(e)%20%5C%2C%20%5Cmathrm%7Bd%7De%24%20over%20training.%20The%20learning%20rate%20is%20inside%20the%20integral%20because%20it%20multiplies%20the%20gradient%20of%20every%20term.%20The%20**centroid**%20is%20the%20dose-weighted%20mean%20epoch%2C%20i.e.%20*when*%20the%20dose%20arrives.%0A%20%20%20%20-%20**band**%20%E2%80%94%20how%20small%20a%20difference%20between%20seed%20means%20we%20can%20resolve%2C%202%CF%83%C2%B7%E2%88%9A(1%2Fn%E2%82%81%20%2B%201%2Fn%E2%82%82)%20from%20the%20per-run%20%CF%83%20over%20nine%20seeds.%20A%20difference%20inside%20the%20band%20is%20unresolved.%20That%20says%20something%20about%20our%20resolution%2C%20and%20is%20never%20evidence%20that%20two%20things%20are%20equal.%0A%20%20%20%20-%20**latch**%20%E2%80%94%20a%20run%20in%20which%20the%20pooled%20pull%20commits%20its%20deep-slice%20weight%20to%20a%20syntax%20role%20(%60%2B%60%20or%20%60%3D%60).%20This%20is%20the%20winner-take-all%20failure%20ex-2.1.9%20found%20at%20small%20%CF%84.%0A%20%20%20%20-%20**m_line**%20%E2%80%94%20per-line%20selectivity%3A%20label-weighted%20minus%20unweighted%20mean%20alignment%2C%20at%20the%20best%20span%20role%2C%20averaged%20over%20slices.%20This%20is%20the%20statistic%20ex-2.1.10%20scored.%20**%E1%BE%B1**%20at%20op1%20measures%20containment.%20**retention**%20is%20the%20final%20value%20of%20the%20m_line%20trajectory%20divided%20by%20its%20running%20peak.%20**r%C2%B2**%20is%20the%20squared%20Pearson%20correlation%20between%20the%20per-color%20op1%20response%20and%20the%20sim%5E1.5%20target%2C%20and%20measures%20grading.%20**contrast**%20is%20the%20difference%20in%20op2%20softmin%20weight%20between%20the%20two%20label%20groups%2C%20and%20measures%20per-line%20localization.%0A%20%20%20%20%2F%2F%2F%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Method%0A%0A%20%20%20%20The%20testbed%20is%20the%20ex-2.1.10%20primary%2C%20unchanged%3A%20the%20word-level%20%60v216%60%20corpus%20(216%20colors%2C%20one%20token%20each%2C%20d64-L4)%2C%20the%20either-slot%20labeller%2C%20the%20mellowmax-pooled%20anchor%20term%20over%20the%20four%20span%20roles%2C%20and%20the%20anti-subspace%20term.%20Under%20the%20either-slot%20labeller%2C%20each%20operand%20draws%20with%20probability%20redness%E2%81%B8%20%C2%B7%200.04%2C%20and%20a%20line%20is%20labeled%20if%20either%20operand%20draws.%0A%0A%20%20%20%20The%20reference%20recipe%20is%20the%20operating%20point%20of%20that%20experiment%3A%20%CE%BB_a%20%3D%200.1%2C%20%CF%84%20%3D%200.1%2C%20anchor%20schedule%20with%20warmup%20over%200%E2%80%9310%25%20and%20anneal%20over%2090%E2%80%93100%25%20down%20to%20a%200.1%20floor%2C%20and%20anti-subspace%202.5%20%E2%86%92%200.30%20(%CE%BB_s%CC%84%2F%CE%BB_a)%20by%2090%25.%20Schedule%20keyframes%20are%20given%20as%20fractions%20of%20training%2C%20so%20the%20half-length%20condition%20runs%20the%20same%20shape.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Measurements%0A%0A%20%20%20%20Every%20run%2C%20ablation%20or%20trial%2C%20records%20the%20same%20slim%20set%20of%20measurements%2C%20all%20of%20them%20defined%20in%20earlier%20experiments%3A%20the%20three%20behavior%20sets%20(holdout%20exact%20match%20is%20the%20task%20gate)%2C%20the%20alignment%20map%20on%20the%20probe%20lines%20(m_line%2C%20%E1%BE%B1%20at%20op1%2C%20r%C2%B2%20against%20the%20sim%5E1.5%20target)%2C%20the%20softmin%20weight%20profiles%20(the%20group%20contrast%20and%20the%20latch%20detector)%2C%20and%20the%20training%20trajectory%20of%20m_line%20(retention).%0A%0A%20%20%20%20That%20costs%20one%20eval%20pass%20per%20run.%20We%20do%20not%20run%20the%20readability%2C%20geometry%2C%20and%20leakage%20passes%20that%20a%20scoring%20experiment%20carries.%20Those%20belong%20to%20the%20confirming%20experiment%2C%20which%20measures%20one%20point%20properly%20rather%20than%20eighty%20points%20thinly.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Search%20plan%0A%0A%20%20%20%20Calibration%20has%20already%20run%3B%20it%20reads%20only%20published%20results%2C%20and%20its%20numbers%20are%20frozen%20into%20the%20design%20constants.%20The%20ablation%20stage%20runs%20nine%20conditions%20and%20applies%20the%20decision%20rules%20below%2C%20which%20fix%20the%20recipe%2C%20the%20length%2C%20and%20the%20space%20for%20the%20survey.%20The%20survey%20stage%20then%20draws%20its%20trials%20from%20a%20rule%20that%20is%20deterministic%20given%20this%20document.%0A%0A%20%20%20%20The%20decision%20rules%20are%20the%20only%20branch%20points%3B%20everything%20downstream%20of%20the%20data%20is%20fixed.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Calibration%3A%20noise%20floors%0A%0A%20%20%20%20Ex-2.1.10%20ran%20nine%20seeds%20on%20its%20primary%2C%20which%20is%20the%20reference%20recipe%20here%2C%20so%20the%20per-run%20spread%20of%20every%20statistic%20at%20the%20operating%20point%20is%20already%20in%20the%20store.%20The%20table%20below%20re-derives%20the%20floors%20from%20the%20published%20arrays.%20The%20design%20constants%20freeze%20the%20same%20numbers%20(%60NOISE_RUN%60)%2C%20and%20the%20ablation%20bands%20follow%20as%202%CF%83%C2%B7%E2%88%9A(2%2F3)%20for%20a%20three-seed%20against%20three-seed%20comparison.%0A%0A%20%20%20%20The%20margin%20statistics%20are%20tight%20compared%20to%20the%20effects%20worth%20chasing%3B%20the%20%CF%84%20ladder%20in%20ex-2.1.10%20spans%20several%20standard%20deviations%20on%20m_line.%20That%20is%20what%20lets%20us%20run%20survey%20trials%20at%20a%20single%20seed.%20Containment%20is%20the%20opposite%2C%20with%20a%20standard%20deviation%20about%2040%25%20of%20its%20own%20mean%2C%20so%20it%20enters%20the%20survey%20as%20a%20constraint%20rather%20than%20something%20we%20rank%20on.%0A%0A%20%20%20%20These%20floors%20carry%20a%20caveat%3A%20they%20are%20measured%20in%20the%20graded%20regime%2C%20at%20%CF%84%20%3D%200.1.%20At%20%CF%84%20%E2%89%B2%200.03%20the%20pull%20latches%20from%20run%20to%20run%2C%20the%20statistics%20become%20bimodal%2C%20and%20no%20per-run%20standard%20deviation%20describes%20them.%20So%20the%20survey%20keeps%20%CF%84%20above%20that%20regime%20and%20uses%20a%20per-run%20latch%20veto%20instead.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20_prior%20%3D%20load_prior()%0A%20%20%20%20mo.stop(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_prior%20is%20None%2C%20mo.md(%22_The%20published%20inputs%20aren't%20reachable%20from%20here%3B%20the%20calibration%20cells%20need%20them._%22)%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20assert%20_prior%20is%20not%20None%0A%20%20%20%20prior%3A%20dict%20%3D%20_prior%0A%20%20%20%20return%20(prior%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(group_weights%2C%20prior%3A%20dict)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Per-run%20statistics%20of%20the%20nine-seed%20primary%2C%20re-derived%20from%20the%20arrays.%0A%20%20%20%20_m10%3A%20dict%20%3D%20prior%5B%22m10%22%5D%0A%20%20%20%20_primary%20%3D%20%5Bc%20for%20c%20in%20_m10%5B%22cells%22%5D%20if%20c%5B%22condition%22%5D%20%3D%3D%20%22either-t100%22%5D%0A%20%20%20%20_probes%20%3D%20prior%5B%22probes%22%5D%0A%20%20%20%20_g1%2C%20_g2%20%3D%20group_weights(_probes%5B%22r1%22%5D%2C%20_probes%5B%22r2%22%5D)%0A%0A%20%20%20%20def%20_retention(cell%3A%20dict)%20-%3E%20float%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20tr%20%3D%20np.asarray(cell%5B%22traj%22%5D%5B%22m_line%22%5D%2C%20dtype%3Dfloat)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20float(tr%5B-1%5D%20%2F%20np.maximum.accumulate(tr).max())%0A%0A%20%20%20%20def%20_contrast(label%3A%20str)%20-%3E%20float%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20w%20%3D%20prior%5B%22a10%22%5D%5Bf%22%7Blabel%7D%2Fw_line%22%5D%20%20%23%20(L1%2C%20N%2C%20SPAN)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20float(np.einsum(%22lnt%2Cn-%3Elt%22%2C%20w%2C%20_g2)%5B1%3A%2C%202%5D.mean()%20-%20np.einsum(%22lnt%2Cn-%3Elt%22%2C%20w%2C%20_g1)%5B1%3A%2C%202%5D.mean())%0A%0A%20%20%20%20def%20_r2(label%3A%20str)%20-%3E%20float%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20a%20%3D%20prior%5B%22a10%22%5D%5Bf%22%7Blabel%7D%2Falpha%22%5D%5B%3A%2C%20%3A%2C%200%5D.mean(axis%3D0)%20%20%23%20per-color%20op1%20response%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20float(np.corrcoef(a%2C%20ex.SIM_TARGET)%5B0%2C%201%5D%20**%202)%0A%0A%20%20%20%20per_run%3A%20dict%5Bstr%2C%20np.ndarray%5D%20%3D%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22m_line%22%3A%20np.array(%5Bc%5B%22m_line%22%5D%20for%20c%20in%20_primary%5D)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22alpha_op1%22%3A%20np.array(%5Bc%5B%22alpha_mean_op1%22%5D%20for%20c%20in%20_primary%5D)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22retention%22%3A%20np.array(%5B_retention(c)%20for%20c%20in%20_primary%5D)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22r2_sim%22%3A%20np.array(%5B_r2(c%5B%22label%22%5D)%20for%20c%20in%20_primary%5D)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22contrast%22%3A%20np.array(%5B_contrast(c%5B%22label%22%5D)%20for%20c%20in%20_primary%5D)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22holdout_em%22%3A%20np.array(%5Bc%5B%22sets%22%5D%5B%22named_holdout%22%5D%5B%22accuracy%22%5D%20for%20c%20in%20_primary%5D)%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%20return%20(per_run%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(per_run%3A%20dict%5Bstr%2C%20np.ndarray%5D)%3A%0A%20%20%20%20_rows%20%3D%20%22%22.join(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%3Ctr%3E%3Ctd%3E%3Ccode%3E%7Bk%7D%3C%2Fcode%3E%3C%2Ftd%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7Bv.mean()%3A%2B.4f%7D%3C%2Ftd%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7Bv.std(ddof%3D1)%3A.4f%7D%3C%2Ftd%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7Bex.NOISE_RUN%5Bk%5D%3A.4f%7D%3C%2Ftd%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7Bex.equiv_band(k)%3A.4f%7D%3C%2Ftd%3E%3C%2Ftr%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20k%2C%20v%20in%20per_run.items()%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20_table%20%3D%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%3Ctable%20class%3D%22report-table%22%3E%0A%20%20%20%20%3Cthead%3E%3Ctr%3E%3Cth%3Estatistic%3C%2Fth%3E%3Cth%20class%3D%22num%22%3Emean%3C%2Fth%3E%3Cth%20class%3D%22num%22%3Eper-run%20%CF%83%3C%2Fth%3E%0A%20%20%20%20%3Cth%20class%3D%22num%22%3Efrozen%20%CF%83%3C%2Fth%3E%3Cth%20class%3D%22num%22%3Eband%20(3%20v%203)%3C%2Fth%3E%3C%2Ftr%3E%3C%2Fthead%3E%0A%20%20%20%20%3Ctbody%3E%7B_rows%7D%3C%2Ftbody%3E%0A%20%20%20%20%3C%2Ftable%3E%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20mo.Html(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20figure_html(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_table%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20caption%3Dmo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20**Noise%20floors%20at%20the%20operating%20point.**%20Per-run%20mean%20and%20sd%20over%20ex-2.1.10's%20nine-seed%20primary%2C%20re-derived%20from%20its%20published%20arrays%3B%20the%20*frozen%20%CF%83*%20column%20is%20the%20value%20the%20design%20constants%20carry%2C%20and%20the%20*band*%20is%20the%20smallest%20seed-mean%20difference%20the%20ablation%20stage%20may%20call%20a%20difference%20(2%CF%83%C2%B7%E2%88%9A(2%2F3)%2C%20three%20seeds%20a%20side).%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22).text%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20class_%3D%22report-figure%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Calibration%3A%20the%20shape%20of%20the%20objective%0A%0A%20%20%20%20Across%20the%20anchored%20operating%20points%20already%20in%20the%20store%2C%20margin%20and%20containment%20don't%20trade%3A%20their%20correlation%20is%20negative%20on%20both%20available%20readings%20(computed%20live%20below%20the%20figure)%2C%20meaning%20the%20better%20operating%20points%20improved%20both%20at%20once.%20The%20trade%20that%20does%20bind%20is%20margin%20against%20grading%2C%20and%20it%20runs%20along%20the%20%CF%84%20axis%3A%20softening%20%CF%84%20raises%20m_line%20while%20the%20per-color%20grading%20and%20the%20group%20contrast%20collapse%2C%20so%20selectivity%20smears%20out%20into%20%22everything%20red-ish%20moves%22.%0A%20%20%20%20%3C!--%20REVIEW%3A%20the%20correlation%20was%20a%20hard-coded%20%E2%88%920.19%20credited%20to%20all%20three%20prior%20experiments%3B%20it%20is%20now%20computed%20in%20the%20figure%20cell%20from%20the%20loaded%20metrics%2C%20on%20two%20bases%3A%20m_span%20over%20the%20ten%20ex-2.1.9%2Fex-2.1.10%20points%20(the%20original%20number%20%E2%80%94%20ex-2.1.8%20publishes%20no%20m_span%2C%20so%20it%20never%20contributed)%2C%20and%20m_op1%20over%20all%20seventeen%20points%20including%20the%20ex-2.1.8%20grid.%20Verify%3A%20both%20print%20beneath%20the%20trade%20figure.%20--%3E%0A%0A%0A%20%20%20%20That%20structure%20decides%20the%20shape%20of%20the%20search.%20A%20two-way%20trade%20would%20need%20a%20Pareto%20front%2C%5B%5Epareto%5D%20but%20objectives%20that%20move%20together%20can%20be%20constraints%20around%20a%20single%20scalar.%20So%20the%20objective%20is%20one%20number%3A%20maximize%20m_line%2C%20subject%20to%20the%20task%20gate%2C%20containment%2C%20retention%2C%20grading%2C%20contrast%2C%20and%20the%20latch%20veto%2C%20with%20the%20values%20under%20*Objective%2C%20constraints%2C%20and%20rounds*%20below.%0A%0A%20%20%20%20A%20search%20on%20margin%20alone%20would%20walk%20to%20the%20smeared%20end%20of%20the%20%CF%84%20range%2C%20and%20the%20grading%20and%20contrast%20constraints%20are%20what%20keep%20it%20out.%20We%20still%20report%20the%20m_line%20against%20r%C2%B2%20plane%20for%20every%20trial%2C%20so%20if%20the%20interesting%20points%20turn%20out%20to%20sit%20on%20the%20constraint%20boundary%2C%20the%20map%20will%20show%20it.%0A%0A%20%20%20%20%5B%5Epareto%5D%3A%20The%20set%20of%20points%20at%20which%20no%20objective%20can%20be%20improved%20without%20giving%20up%20some%20of%20another.%20It%20is%20a%20curve%20to%20choose%20along%2C%20rather%20than%20a%20single%20winner.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(per_run%3A%20dict%5Bstr%2C%20np.ndarray%5D%2C%20prior%3A%20dict)%3A%0A%20%20%20%20_m10%3A%20dict%20%3D%20prior%5B%22m10%22%5D%0A%20%20%20%20_conds%20%3D%20%5B%22op1-labels%22%2C%20%22either-t100%22%2C%20%22either-t500%22%2C%20%22either-t2500%22%2C%20%22slot-oracle%22%5D%0A%20%20%20%20_pts%3A%20dict%5Bstr%2C%20tuple%5Bnp.ndarray%2C%20np.ndarray%5D%5D%20%3D%20%7B%7D%0A%20%20%20%20for%20_c%20in%20_conds%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_cells%20%3D%20%5Bc%20for%20c%20in%20_m10%5B%22cells%22%5D%20if%20c%5B%22condition%22%5D%20%3D%3D%20_c%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_m%20%3D%20np.array(%5Bc%5B%22m_line%22%5D%20for%20c%20in%20_cells%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_r%20%3D%20np.array(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20float(np.corrcoef(prior%5B%22a10%22%5D%5Bf%22%7Bc%5B'label'%5D%7D%2Falpha%22%5D%5B%3A%2C%20%3A%2C%200%5D.mean(axis%3D0)%2C%20ex.SIM_TARGET)%5B0%2C%201%5D%20**%202)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20c%20in%20_cells%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_pts%5B_c%5D%20%3D%20(_m%2C%20_r)%0A%0A%20%20%20%20%40themed(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20name%3D%22trade%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20alt_text%3D%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Scatter%20chart%20of%20grading%20r%20squared%20against%20per-line%20margin%20m_line.%20Five%20clusters%20of%20small%20dots%2C%20one%20per%20ex-2.1.10%20condition%2C%20each%20with%20a%20larger%20ringed%20mark%20at%20its%20seed%20mean.%20The%20reference%20arm%2C%20the%20primary%20and%20the%20slot%20oracle%20cluster%20at%20the%20upper%20left%2C%20near%20m_line%200.4%20and%20r%20squared%20around%200.8.%20The%20two%20soft-tau%20arms%20sit%20to%20the%20lower%20right%2C%20near%20m_line%200.49%20and%20r%20squared%200.65%20and%200.58%3A%20margin%20rises%20as%20grading%20falls%20along%20the%20tau%20axis.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20caption%3Dr%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20**The%20trade%20the%20constraints%20must%20hold%3A%20margin%20buys%20smear%20at%20soft%20%CF%84.**%20Per-run%20grading%20%24r%5E2%24%20against%20per-run%20m_line%20for%20ex-2.1.10's%20five%20anchored%20conditions%20(%24%E2%97%8F%24%20%3D%20one%20run%2C%20%24%E2%97%8B%24%20%3D%20the%20condition's%20seed%20mean).%20Softening%20%CF%84%20(0.1%20%E2%86%92%200.5%20%E2%86%92%202.5%2C%20left%20to%20right)%20buys%20margin%20and%20spends%20grading%3B%20ranking%20on%20m_line%20alone%20would%20pick%20the%20right-hand%20end.%20The%20survey%20caps%20that%20walk%20with%20the%20grading%20and%20contrast%20constraints%20instead%20of%20a%20second%20objective.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20def%20_plot()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20colors%20%3D%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22op1-labels%22%3A%20light_dark(%22%237b3fa0%22%2C%20%22%23b98ce0%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22either-t100%22%3A%20light_dark(%22%231f6fb4%22%2C%20%22%235fa8dd%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22either-t500%22%3A%20light_dark(%22%232a9d8f%22%2C%20%22%235fc9bd%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22either-t2500%22%3A%20light_dark(%22%23b4531f%22%2C%20%22%23dd8f5f%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22slot-oracle%22%3A%20light_dark(%22%23a02040%22%2C%20%22%23d06080%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig%2C%20ax%20%3D%20plt.subplots(figsize%3D(5.4%2C%203.2)%2C%20layout%3D%22constrained%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20c%2C%20(m%2C%20r)%20in%20_pts.items()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax.scatter(m%2C%20r%2C%20s%3D14%2C%20color%3Dcolors%5Bc%5D%2C%20alpha%3D0.7%2C%20lw%3D0)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax.scatter(m.mean()%2C%20r.mean()%2C%20s%3D64%2C%20facecolors%3D%22none%22%2C%20edgecolors%3Dcolors%5Bc%5D%2C%20lw%3D1.6%2C%20label%3Dc)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax.set_xlabel(%22m_line%20(per%20run)%22%2C%20fontsize%3D%22x-small%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax.set_ylabel(%22grading%20r%C2%B2%20(per%20run)%22%2C%20fontsize%3D%22x-small%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax.legend(fontsize%3D%22x-small%22%2C%20frameon%3DFalse%2C%20loc%3D%22lower%20left%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20fig%0A%0A%20%20%20%20%23%20Margin%E2%80%93containment%20correlation%20across%20stored%20operating%20points%2C%20on%20two%0A%20%20%20%20%23%20bases%3A%20m_span%20over%20the%20ex-2.1.9%2Fex-2.1.10%20points%20(ex-2.1.8%20publishes%20no%0A%20%20%20%20%23%20m_span)%2C%20and%20m_op1%20over%20all%20three%20experiments'%20anchored%20points.%0A%20%20%20%20def%20_seed_means(metrics%3A%20dict%2C%20stat%3A%20str)%20-%3E%20dict%5Bstr%2C%20float%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20conds%20%3D%20sorted(%7Bc%5B%22condition%22%5D%20for%20c%20in%20metrics%5B%22cells%22%5D%7D%20-%20%7B%22lam0%22%7D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20k%3A%20float(np.mean(%5Bc%5Bstat%5D%20for%20c%20in%20metrics%5B%22cells%22%5D%20if%20c%5B%22condition%22%5D%20%3D%3D%20k%5D))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20k%20in%20conds%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20stat%20in%20next(c%20for%20c%20in%20metrics%5B%22cells%22%5D%20if%20c%5B%22condition%22%5D%20%3D%3D%20k)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20def%20_corr(stat%3A%20str%2C%20sources%3A%20list%5Bdict%5D)%20-%3E%20tuple%5Bfloat%2C%20int%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20m%20%3D%20%5Bv%20for%20s%20in%20sources%20for%20v%20in%20_seed_means(s%2C%20stat).values()%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20a%20%3D%20%5Bv%20for%20s%20in%20sources%20for%20v%20in%20_seed_means(s%2C%20%22alpha_mean_op1%22).values()%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20float(np.corrcoef(m%2C%20a)%5B0%2C%201%5D)%2C%20len(m)%0A%0A%20%20%20%20_r_span%2C%20_n_span%20%3D%20_corr(%22m_span%22%2C%20%5Bprior%5B%22m9%22%5D%2C%20prior%5B%22m10%22%5D%5D)%0A%20%20%20%20_r_op1%2C%20_n_op1%20%3D%20_corr(%22m_op1%22%2C%20%5Bprior%5B%22m8%22%5D%2C%20prior%5B%22m9%22%5D%2C%20prior%5B%22m10%22%5D%5D)%0A%0A%20%20%20%20_corr_note%20%3D%20mo.md(rf%22%22%22%0A%20%20%20%20Margin%E2%80%93containment%20correlation%20across%20the%20stored%20anchored%20operating%20points%3A%20%24r%24%20%3D%20%7B_r_span%3A%2B.2f%7D%20over%20the%20%7B_n_span%7D%20ex-2.1.9%2Fex-2.1.10%20points%20(m_span%20basis)%2C%20and%20%24r%24%20%3D%20%7B_r_op1%3A%2B.2f%7D%20over%20all%20%7B_n_op1%7D%20points%20including%20the%20ex-2.1.8%20grid%20(m_op1%20basis%2C%20the%20statistic%20all%20three%20share).%20No%20trade%20on%20either%20reading%3B%20both%20improve%20together%20along%20the%20design%20line.%20For%20scale%2C%20the%20primary's%20nine%20runs%20put%20per-run%20grading%20at%20%7Bper_run%5B%22r2_sim%22%5D.mean()%3A.2f%7D%20%C2%B1%20%7Bper_run%5B%22r2_sim%22%5D.std(ddof%3D1)%3A.3f%7D%20against%20%7B_pts%5B%22either-t2500%22%5D%5B1%5D.mean()%3A.2f%7D%20for%20the%20softest%20arm.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20mo.vstack(%5Bmo.Html(_plot())%2C%20_corr_note%5D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Calibration%3A%20the%20%CF%84%20range%0A%0A%20%20%20%20%CF%84%20only%20matters%20through%20the%20weights%20it%20produces%2C%20so%20we%20set%20its%20bounds%20on%20the%20weight%20scale%3A%20the%20share%20of%20the%20pooled%20pull%20held%20by%20the%20leading%20span%20position%2C%20computed%20from%20the%20stored%20alignment%20profiles%20of%20the%20primary.%0A%0A%20%20%20%20The%20bounds%20%5B0.05%2C%200.30%5D%20carry%20that%20leading%20weight%20from%200.78%20down%20to%200.57%20at%20the%20embedding%20slice%2C%20and%20from%200.90%20to%200.67%20averaged%20over%20the%20deeper%20ones.%20So%20the%20survey%20range%20spans%20the%20target%20band%20from%20ex-2.1.9%20%E2%80%94%200.6%20to%200.8%20%E2%80%94%20near%20enough%20end%20to%20end%20at%20the%20embedding%20slice%2C%20which%20is%20where%20that%20band%20was%20set.%0A%0A%20%20%20%20Below%20%CF%84%20%E2%89%88%200.05%20the%20curve%20is%20flat%3A%20it%20saturates%20at%200.78%20rather%20than%20climbing%20to%201%2C%20because%20the%20profile%20the%20pooling%20is%20applied%20to%20has%20a%20spread%20that%20a%20colder%20temperature%20runs%20out%20of%20room%20to%20sharpen.%20Nothing%20is%20given%20up%20by%20holding%20the%20lower%20bound%20above%20the%20latching%20regime.%20The%20upper%20bound%20stops%20short%20of%20%CF%84%20%3D%200.5%2C%20which%20the%20trade%20figure%20above%20shows%20is%20already%20smeared.%0A%0A%20%20%20%20One%20thing%20this%20curve%20cannot%20do%20is%20predict%20a%20run%20trained%20at%20a%20different%20%CF%84.%20It%20applies%20a%20hypothetical%20temperature%20to%20the%20profile%20of%20a%20model%20trained%20at%200.1%2C%20so%20it%20says%20what%20the%20pooling%20would%20weight%20given%20that%20model%2C%20and%20the%20latching%20at%20%CF%84%20%E2%89%B2%200.03%20is%20ex-2.1.9's%20observation%20from%20runs%20rather%20than%20anything%20visible%20here.%0A%20%20%20%20%3C!--%20REVIEW%3A%20this%20paragraph%20and%20the%20figure%20below%20were%20computed%20on%20different%0A%20%20%20%20statistics%2C%20and%20the%20figure's%20was%20not%20the%20one%20the%200.6-0.8%20band%20belongs%20to.%20It%0A%20%20%20%20plotted%20the%20line-weighted%20mean%20of%20the%20per-line%20maximum%3B%20ex-2.1.9's%20band%20is%20on%0A%20%20%20%20%60pi%60%2C%20the%20label-affinity-weighted%20per-colour%20profile%20maxed%20over%20roles%2C%20which%0A%20%20%20%20is%20also%20what%20the%20latch%20veto%20reads.%20Averaging%20over%20a%20colour's%20partners%20before%0A%20%20%20%20taking%20the%20maximum%20is%20the%20whole%20difference%2C%20and%20it%20is%20worth%20about%200.13%20at%0A%20%20%20%20%CF%84%20%3D%200.1%20(0.90%20against%200.77).%20The%20figure%20now%20plots%20%60pi%60%2C%20and%20its%20reference%0A%20%20%20%20value%20at%20%CF%84%20%3D%200.1%20reproduces%20ex-2.1.9's%20published%20lead_emb%20of%200.77.%0A%0A%20%20%20%20Both%20this%20round's%20numbers%20and%20the%20previous%20round's%20note%20were%20derived%20from%20the%0A%20%20%20%20wrong%20quantity%3A%20the%20paragraph%20said%20%5B0.74%2C%200.42%5D%20and%20that%20reaching%200.8%20needed%0A%20%20%20%20%CF%84%20%E2%89%88%200.04%2C%20and%20the%20note%20narrowed%20the%20claim%20to%20%22the%20lower%20part%20of%20the%20band%22%20on%0A%20%20%20%20that%20basis.%20On%20%60pi%60%20the%20range%20is%20%5B0.78%2C%200.57%5D%20and%200.8%20is%20not%20reachable%20at%20any%0A%20%20%20%20%CF%84.%20This%20widens%20the%20earlier%20note%20rather%20than%20reversing%20it%20%E2%80%94%20the%20bounds%20are%0A%20%20%20%20unchanged%20and%20better%20placed%20than%20the%20note%20credited.%20Verify%3A%20the%20reference%0A%20%20%20%20line%20at%20%CF%84%20%3D%200.1%20in%20the%20figure%20below%20should%20read%200.77%20at%20the%20embedding%20slice.%20--%3E%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(prior%3A%20dict%2C%20softmin_weights_np)%3A%0A%20%20%20%20_m10%3A%20dict%20%3D%20prior%5B%22m10%22%5D%0A%20%20%20%20_labels%20%3D%20%5Bc%5B%22label%22%5D%20for%20c%20in%20_m10%5B%22cells%22%5D%20if%20c%5B%22condition%22%5D%20%3D%3D%20%22either-t100%22%5D%0A%20%20%20%20_alpha%20%3D%20np.mean(%5Bprior%5B%22a10%22%5D%5Bf%22%7Bla%7D%2Falpha_lines%22%5D%20for%20la%20in%20_labels%5D%2C%20axis%3D0)%20%20%23%20(L1%2C%20N%2C%20T)%2C%20seed%20mean%0A%20%20%20%20_w_color%20%3D%20prior%5B%22probes%22%5D%5B%22weights%22%5D%0A%20%20%20%20_n_part%20%3D%20_alpha.shape%5B1%5D%20%2F%2F%20len(_w_color)%0A%20%20%20%20_x%20%3D%201.0%20-%20_alpha%5B%3A%2C%20%3A%2C%20%3A%20ex.SPAN%5D%0A%20%20%20%20_taus%20%3D%20np.geomspace(0.01%2C%201.0%2C%2060)%0A%20%20%20%20%23%20ex-2.1.9's%20%60pi%60%3A%20average%20each%20colour's%20partner%20lines%20first%2C%20then%20take%20the%0A%20%20%20%20%23%20leading%20role.%20Averaging%20before%20the%20maximum%20is%20what%20makes%20this%20the%20quantity%0A%20%20%20%20%23%20the%200.6-0.8%20band%20was%20set%20on%2C%20rather%20than%20the%20per-line%20maximum.%0A%20%20%20%20_lead%20%3D%20np.array(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20np.einsum(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22lct%2Cc-%3Elt%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20softmin_weights_np(_x%2C%20t).reshape(_x.shape%5B0%5D%2C%20len(_w_color)%2C%20_n_part%2C%20ex.SPAN).mean(axis%3D2)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_w_color%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20).max(axis%3D-1)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20t%20in%20_taus%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%0A%20%20%20%20)%20%20%23%20(%CF%84%2C%20L1)%0A%0A%20%20%20%20%40themed(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20name%3D%22tau-range%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20alt_text%3D%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Line%20chart%20of%20leading%20softmin%20weight%20against%20temperature%20tau%20on%20a%20log%20scale%20from%200.01%20to%201.%20Five%20curves%2C%20one%20per%20residual%20slice%2C%20are%20flat%20at%20about%200.77%20to%200.92%20on%20the%20left%2C%20then%20fall%20away%20from%20about%20tau%200.07%20to%20reach%200.3%20to%200.4%20at%20the%20right.%20A%20shaded%20vertical%20band%20marks%20the%20survey%20range%200.05%20to%200.3%2C%20and%20a%20shaded%20horizontal%20band%20marks%20the%20target%20leading-weight%20range%200.6%20to%200.8.%20The%20embedding-slice%20curve%20runs%20through%20the%20target%20band%20across%20most%20of%20the%20survey%20range%3B%20the%20deeper%20slices%20sit%20above%20it%20until%20the%20right-hand%20edge.%20A%20dashed%20vertical%20line%20marks%20the%20reference%20tau%20of%200.1.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20caption%3Dr%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20**Where%20the%20survey's%20%CF%84%20bounds%20sit%20on%20the%20weight%20scale.**%20The%20label-affinity-weighted%20share%20of%20softmin%20weight%20held%20by%20the%20leading%20span%20role%2C%20per%20residual%20slice%2C%20on%20the%20primary's%20seed-mean%20alignment%20profile%20%E2%80%94%20ex-2.1.9's%20%24%5Cpi%24%2C%20which%20is%20also%20what%20the%20latch%20veto%20reads.%20The%20lowest%20curve%20is%20the%20embedding%20slice%2C%20where%20ex-2.1.9%20set%20its%20band%3B%20it%20passes%20through%20%CF%84%20%3D%200.1%20at%200.77%2C%20reproducing%20that%20experiment's%20published%20value.%20Vertical%20shading%3A%20the%20survey%20range%20%5B0.05%2C%200.30%5D%3B%20horizontal%20shading%3A%20ex-2.1.9's%200.6%E2%80%930.8%20target%20band%3B%20dashed%20line%3A%20the%20reference%20%CF%84%20%3D%200.1.%20The%20flat%20left-hand%20end%20is%20the%20profile's%20own%20spread%2C%20which%20a%20colder%20temperature%20runs%20out%20of%20room%20to%20sharpen.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20def%20_plot()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20grey%20%3D%20light_dark(%22%23666%22%2C%20%22%23999%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20slice_colors%20%3D%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20light_dark(%22%237b3fa0%22%2C%20%22%23b98ce0%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20light_dark(%22%231f6fb4%22%2C%20%22%235fa8dd%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20light_dark(%22%232a9d8f%22%2C%20%22%235fc9bd%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20light_dark(%22%23b4531f%22%2C%20%22%23dd8f5f%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20light_dark(%22%23a02040%22%2C%20%22%23d06080%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig%2C%20ax%20%3D%20plt.subplots(figsize%3D(5.4%2C%202.9)%2C%20layout%3D%22constrained%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax.axvspan(*ex.SPACE_COMMON%5B%22tau%22%5D%5B%3A2%5D%2C%20color%3Dlight_dark(%22%2300000010%22%2C%20%22%23ffffff14%22)%2C%20zorder%3D-10)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax.axhspan(0.6%2C%200.8%2C%20color%3Dlight_dark(%22%2300000010%22%2C%20%22%23ffffff14%22)%2C%20zorder%3D-10)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20li%20in%20range(_lead.shape%5B1%5D)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax.plot(_taus%2C%20_lead%5B%3A%2C%20li%5D%2C%20color%3Dslice_colors%5Bli%5D%2C%20lw%3D1.4%2C%20label%3Df%22slice%20%7Bli%7D%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax.axvline(ex.TAU_REF%2C%20color%3Dgrey%2C%20ls%3D(0%2C%20(4%2C%203))%2C%20lw%3D0.8)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax.set_xscale(%22log%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax.set_xlabel(%22%CF%84%22%2C%20fontsize%3D%22x-small%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax.set_ylabel(%22leading%20weight%22%2C%20fontsize%3D%22x-small%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax.legend(fontsize%3D%22x-small%22%2C%20frameon%3DFalse%2C%20loc%3D%22upper%20right%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20fig%0A%0A%20%20%20%20mo.Html(_plot())%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Calibration%3A%20doses%20and%20the%20flat%20arms%0A%0A%20%20%20%20One%20flat%20arm%20is%20enough%20to%20ablate%20the%20anchor%20schedule%2C%20because%20flat%20at%20the%20peak%20and%20flat%20at%20matched%20dose%20are%20the%20same%20thing%20here.%20The%20schedule%20delivers%2097%25%20of%20the%20flat-at-peak%20dose%2C%20and%20that%203%25%20difference%20is%20well%20inside%20the%20noise%20floor%2C%20so%20we%20don't%20have%20to%20pick%20which%20quantity%20to%20match%20on.%0A%0A%20%20%20%20What%20the%20flat%20arm%20does%20change%20is%20timing.%20The%20ramp%20carries%207.3%25%20of%20the%20dose%20across%20the%20same%20window%20in%20which%20ex-2.1.9%20found%20the%20pooled%20pull%20commits%2C%20by%20epoch%208%2C%20inside%20the%2010-epoch%20warmup.%20The%20%60AnchorSpec%60%20docstring%20says%20the%20ramp%20is%20there%20so%20the%20anchor%20arrives%20with%20the%20optimizer%20rather%20than%20ahead%20of%20it.%0A%0A%20%20%20%20So%20we%20don't%20expect%20a%20dose%20effect%20from%20%60flat-anchor%60.%20Full%20%CE%BB_a%20against%20a%20still-random%20model%20risks%20latching%2C%20so%20the%20reading%20will%20come%20from%20the%20latch%20veto%20and%20the%20deep-slice%20weight%20profile.%0A%0A%20%20%20%20No%20constant%20can%20match%20the%20anti-subspace%20term%20on%20dose.%20Its%20schedule%20spans%20an%2083%C3%97%20range%20of%20weights%2C%20and%20the%20constant%20that%20matched%20its%20dose%20would%20sit%20at%201.7%C3%97%20the%20anchor%20peak%20for%20the%20whole%20of%20training%2C%20which%20is%20a%20different%20regime%3B%20the%20dose%20arm%20in%20ex-2.1.8%20documented%20that%20trap.%0A%0A%20%20%20%20So%20two%20arms%20bracket%20it%20instead%3A%20flat%20at%20the%20hold%20ratio%20(0.17%C3%97%20the%20dose%20of%20the%20schedule)%20and%20flat%20at%20the%20peak%20ratio%20(1.41%C3%97).%20We%20gate%20the%20effect%20of%20the%20schedule%20on%20the%20peak-matched%20arm%2C%20and%20read%20the%20dose%20alignment%20as%20a%20stated%20secondary.%20The%20conditions%20table%20below%20reports%20the%20delivered%20dose%20and%20centroid%20for%20every%20arm.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20_e%20%3D%20np.linspace(0.0%2C%20float(ex.EPOCHS)%2C%202001)%0A%20%20%20%20_lr%20%3D%20ex.learning_rate(_e)%0A%20%20%20%20_flat%20%3D%20np.ones_like(_e)%0A%20%20%20%20_anchor_sched%20%3D%20ex.anchor_weight(_e)%0A%20%20%20%20_anchor_flat%20%3D%20ex.SCORING_LAMBDA%20*%20_flat%0A%20%20%20%20_anti_sched%20%3D%20ex.anti_weight(_e)%0A%20%20%20%20_anti_hold%20%3D%20ex.ANTI_HOLD_RATIO%20*%20ex.SCORING_LAMBDA%20*%20_flat%0A%20%20%20%20_anti_peak%20%3D%20ex.ANTI_PEAK_RATIO%20*%20ex.SCORING_LAMBDA%20*%20_flat%0A%0A%20%20%20%20%40themed(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20name%3D%22doses%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20alt_text%3D%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20A%20two-by-two%20grid%20of%20line%20charts%20over%20epochs%200%20to%20100%2C%20with%20the%20anchor%20term%20on%20the%20left%20and%20the%20anti-subspace%20term%20on%20the%20right.%20The%20top%20row%20shows%20the%20term%20weights%2C%20where%20the%20flat%20arms%20are%20horizontal%20lines%20and%20the%20two%20schedules%20ramp%20or%20decay.%20The%20bottom%20row%20multiplies%20those%20weights%20by%20the%20learning%20rate%2C%20so%20every%20curve%20rises%20and%20falls%20together%3B%20the%20scheduled%20and%20flat%20anchor%20curves%20then%20differ%20only%20over%20the%20first%20ten%20epochs.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20caption%3Dr%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20**What%20each%20arm%20delivers%2C%20when.**%20**Top%20row%3A**%20the%20term%20weights%2C%20%CE%BB_a(e)%20(left)%20and%20%CE%BB_s%CC%84(e)%20(right).%20The%20flat%20arms%20really%20do%20hold%20a%20constant%20weight.%20**Bottom%20row%3A**%20the%20effective%20weights%2C%20w(e)%20%C2%B7%20lr(e)%2C%20which%20is%20what%20the%20dose%20integrals%20measure.%20The%20rise%20and%20fall%20shared%20by%20every%20curve%20is%20the%20LR%20schedule.%20**Left%3A**%20the%20anchor%20schedule%20and%20%60flat-anchor%60%20differ%20visibly%20only%20during%20warmup%2C%20and%20their%20doses%20agree%20to%203%25.%20**Right%3A**%20%60anti-hold%60%20and%20%60anti-peak%60%20bracket%20the%20schedule%20from%20below%20(0.17%C3%97%20its%20dose)%20and%20above%20(1.41%C3%97).%20No%20constant%20matches%20its%20dose%20while%20staying%20in%20the%20regime.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20def%20_plot()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20grey%20%3D%20light_dark(%22%23666%22%2C%20%22%23999%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20sched_c%20%3D%20light_dark(%22%231f6fb4%22%2C%20%22%235fa8dd%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20flat_c%20%3D%20light_dark(%22%23b4531f%22%2C%20%22%23dd8f5f%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20flat2_c%20%3D%20light_dark(%22%232a9d8f%22%2C%20%22%235fc9bd%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig%2C%20_axs%20%3D%20plt.subplots(2%2C%202%2C%20figsize%3D(7.2%2C%204.4)%2C%20layout%3D%22constrained%22%2C%20sharex%3D%22col%22%2C%20sharey%3D%22row%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(ax_aw%2C%20ax_sw)%2C%20(ax_ad%2C%20ax_sd)%20%3D%20cast(AxesGrid%2C%20_axs)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20ax%2C%20mult%20in%20((ax_aw%2C%20_flat)%2C%20(ax_ad%2C%20_lr))%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax.plot(_e%2C%20_anchor_sched%20*%20mult%2C%20color%3Dsched_c%2C%20lw%3D1.4%2C%20label%3D%22schedule%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax.plot(_e%2C%20_anchor_flat%20*%20mult%2C%20color%3Dflat_c%2C%20lw%3D1.4%2C%20ls%3D(0%2C%20(4%2C%202))%2C%20label%3D%22flat-anchor%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20ax%2C%20mult%20in%20((ax_sw%2C%20_flat)%2C%20(ax_sd%2C%20_lr))%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax.plot(_e%2C%20_anti_sched%20*%20mult%2C%20color%3Dsched_c%2C%20lw%3D1.4%2C%20label%3D%22schedule%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax.plot(_e%2C%20_anti_hold%20*%20mult%2C%20color%3Dflat2_c%2C%20lw%3D1.4%2C%20ls%3D(0%2C%20(4%2C%202))%2C%20label%3D%22anti-hold%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax.plot(_e%2C%20_anti_peak%20*%20mult%2C%20color%3Dflat_c%2C%20lw%3D1.4%2C%20ls%3D(0%2C%20(1%2C%202))%2C%20label%3D%22anti-peak%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax_aw.set_title(%22anchor%20term%22%2C%20fontsize%3D%22small%22%2C%20color%3Dgrey)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax_sw.set_title(%22anti-subspace%20term%22%2C%20fontsize%3D%22small%22%2C%20color%3Dgrey)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax_aw.set_ylabel(%22term%20weight%20w(e)%22%2C%20fontsize%3D%22x-small%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax_ad.set_ylabel(%22w(e)%20%C2%B7%20lr(e)%22%2C%20fontsize%3D%22x-small%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax_aw.legend(fontsize%3D%22x-small%22%2C%20frameon%3DFalse)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax_sw.legend(fontsize%3D%22x-small%22%2C%20frameon%3DFalse)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20ax%20in%20(ax_ad%2C%20ax_sd)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax.set_xlabel(%22epoch%22%2C%20fontsize%3D%22x-small%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20fig%0A%0A%20%20%20%20mo.Html(_plot())%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(prior%3A%20dict)%3A%0A%20%20%20%20_m9%3A%20dict%20%3D%20prior%5B%22m9%22%5D%0A%20%20%20%20_rows%20%3D%20%5B%5D%0A%20%20%20%20for%20_c%20in%20_m9%5B%22cells%22%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20_c%5B%22condition%22%5D%20in%20(%22lam0%22%2C)%20or%20_c.get(%22tau%22)%20is%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20continue%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_pi%20%3D%20np.asarray(_c%5B%22pi%22%5D)%20%20%23%20(L1%2C%20SPAN)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_deep%20%3D%20_pi%5B1%3A%5D.mean(axis%3D0)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_syntax%20%3D%20float(max(_deep%5B1%5D%2C%20_deep%5B3%5D))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_rows.append((_c%5B%22label%22%5D%2C%20_deep%2C%20_syntax))%0A%0A%20%20%20%20_body%20%3D%20%22%22.join(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%3Ctr%3E%3Ctd%3E%3Ccode%3E%7Bla%7D%3C%2Fcode%3E%3C%2Ftd%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20%22%22.join(f%22%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7Bv%3A.2f%7D%3C%2Ftd%3E%22%20for%20v%20in%20deep)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20f%22%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7B'%3Cb%3E'%20if%20syn%20%3E%20ex.LATCH_PI%20else%20''%7D%7Bsyn%3A.2f%7D%7B'%3C%2Fb%3E'%20if%20syn%20%3E%20ex.LATCH_PI%20else%20''%7D%3C%2Ftd%3E%3C%2Ftr%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20la%2C%20deep%2C%20syn%20in%20_rows%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20_table%20%3D%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22report-table-scroll%22%3E%3Ctable%20class%3D%22report-table%22%3E%0A%20%20%20%20%3Cthead%3E%3Ctr%3E%3Cth%3Erun%20(cond-seed)%3C%2Fth%3E%3Cth%20class%3D%22num%22%3Eop1%3C%2Fth%3E%3Cth%20class%3D%22num%22%3E%2B%3C%2Fth%3E%3Cth%20class%3D%22num%22%3Eop2%3C%2Fth%3E%0A%20%20%20%20%3Cth%20class%3D%22num%22%3E%3D%3C%2Fth%3E%3Cth%20class%3D%22num%22%3Emax%20syntax%20%E2%86%93%3C%2Fth%3E%3C%2Ftr%3E%3C%2Fthead%3E%0A%20%20%20%20%3Ctbody%3E%7B_body%7D%3C%2Ftbody%3E%0A%20%20%20%20%3C%2Ftable%3E%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20mo.Html(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20figure_html(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_table%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20caption%3Dmo.md(f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20**The%20latch%20detector%2C%20calibrated%20on%20ex-2.1.9.**%20Deep-slice%20(post-attention)%20mean%20softmin%20weight%20per%20span%20role%2C%20per%20stored%20run%20of%20the%20pooled%20conditions%20(with%20seed%20shown%20as%20a%20suffix).%20Latched%20runs%20put%20%E2%89%A5%200.85%20on%20%60%2B%60%3B%20healthy%20runs%20%E2%89%A4%200.03%20on%20any%20syntax%20role%20(bold%20%3D%20over%20the%20%7Bex.LATCH_PI%3Ag%7D%20veto).%20The%20threshold%20falls%20in%20a%20wide%20empty%20range%2C%20so%20the%20veto%20is%20insensitive%20to%20where%20in%20it%20we%20put%20the%20bar.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22).text%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20class_%3D%22report-figure%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Ablation%20conditions%0A%0A%20%20%20%20There%20are%20nine%20conditions%2C%20three%20seeds%20each%2C%20all%20at%20the%20reference%20%CE%BB_a%20and%20%CF%84%20under%20the%20either-slot%20labeller.%20%60ref%60%20re-runs%20the%20primary%20recipe%20from%20ex-2.1.10%20through%20the%20code%20path%20of%20this%20experiment%2C%20so%20every%20comparison%20is%20between%20runs%20of%20identical%20code.%20%60lam0%60%20and%20%60short-lam0%60%20are%20the%20task-cost%20controls%2C%20one%20at%20each%20length.%20%60flat-both%60%20combines%20the%20two%20flat%20simplifications.%20We%20need%20it%20because%20an%20arm%20that%20changes%20one%20schedule%20at%20a%20time%20cannot%20show%20an%20interaction%20between%20the%20two%3B%20we%20read%20it%20only%20if%20decision%20rules%201%20and%202%20both%20simplify.%20The%20table%20reports%20dose%20and%20centroid%20for%20each%20arm%2C%20so%20the%20outcomes%20can%20tell%20us%20which%20of%20the%20two%20was%20doing%20the%20work.%0A%0A%20%20%20%20Four%20more%20conditions%20were%20added%20once%20these%20had%20settled%2C%20under%20rules%20frozen%20in%20turn%20before%20they%20ran%3B%20they%20are%20set%20out%20under%20*An%20amendment%20to%20the%20search%20plan*%20below%2C%20with%20the%20reasoning%20that%20motivated%20them.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20%23%20REVIEW%3A%20the%20shapes%20now%20come%20from%20%60experiment.condition_shapes%60%2C%20the%20same%0A%20%20%20%20%23%20mapping%20the%20runs%20are%20built%20from%2C%20rather%20than%20being%20re-derived%20here.%20The%0A%20%20%20%20%23%20%60linear%60%20arm%20was%20previously%20reported%20at%20the%20minimum-jerk%20schedule's%20dose%2C%0A%20%20%20%20%23%20which%20is%20not%20what%20it%20delivers%3A%20the%20anti-subspace%20ratio%20interpolates%20over%0A%20%20%20%20%23%2090%20epochs%2C%20where%20a%20straight%20line%20and%20a%20smoothstep%20differ%20well%20outside%0A%20%20%20%20%23%20rounding.%20Verify%3A%20every%20other%20row%20is%20unchanged%2C%20since%20flat%20and%20minimum-jerk%0A%20%20%20%20%23%20were%20already%20read%20correctly.%0A%20%20%20%20def%20_invariants(c%3A%20dict)%20-%3E%20tuple%5Bfloat%2C%20float%2C%20float%2C%20float%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20epochs%3A%20int%20%3D%20c%5B%22epochs%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20anchor_shape%2C%20anti_shape%20%3D%20ex.condition_shapes(c)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ratio%20%3D%20c.get(%22anti_ratio%22%2C%20ex.ANTI_HOLD_RATIO)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20anchor%20%3D%20lambda%20e%3A%20ex.anchor_weight(e%2C%20peak%3Dc%5B%22lam%22%5D%2C%20epochs%3Depochs%2C%20shape%3Danchor_shape)%20%20%23%20noqa%3A%20E731%0A%20%20%20%20%20%20%20%20anti%20%3D%20lambda%20e%3A%20ex.anti_weight(%20%20%23%20noqa%3A%20E731%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20e%2C%20lam%3Dc%5B%22lam%22%5D%2C%20epochs%3Depochs%2C%20shape%3Danti_shape%2C%20hold_ratio%3Dratio%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ex.anchor_dose(anchor%2C%20epochs%3Depochs)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ex.dose_centroid(anchor%2C%20epochs%3Depochs)%20if%20c%5B%22lam%22%5D%20%3E%200%20else%20float(%22nan%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ex.anchor_dose(anti%2C%20epochs%3Depochs)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ex.dose_centroid(anti%2C%20epochs%3Depochs)%20if%20c%5B%22lam%22%5D%20%3E%200%20else%20float(%22nan%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20def%20_fmt(v%3A%20float%2C%20spec%3A%20str)%20-%3E%20str%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20%22%E2%80%94%22%20if%20np.isnan(v)%20else%20format(v%2C%20spec)%0A%0A%20%20%20%20_rows%20%3D%20%5B%5D%0A%20%20%20%20for%20_c%20in%20ex.ABLATION_CONDITIONS%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_ad%2C%20_ac%2C%20_sd%2C%20_sc%20%3D%20_invariants(_c)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_what%20%3D%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22lam0%22%3A%20%22un-anchored%20control%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22ref%22%3A%20%22the%20ex-2.1.10%20primary%20recipe%2C%20re-run%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22flat-anchor%22%3A%20%22%CE%BB_a%20constant%20from%20step%200%3B%20no%20ramp%2C%20anneal%20or%20floor%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22anti-hold%22%3A%20%22%CE%BB_s%CC%84%2F%CE%BB_a%20constant%20at%20the%20hold%20ratio%20(0.30)%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22anti-peak%22%3A%20%22%CE%BB_s%CC%84%2F%CE%BB_a%20constant%20at%20the%20peak%20ratio%20(2.5)%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22flat-both%22%3A%20%22flat%20anchor%20and%20flat%20anti%20(hold%20ratio)%20together%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22linear%22%3A%20%22every%20minimum-jerk%20ramp%2Fanneal%20made%20linear%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22short%22%3A%20%22the%20whole%20recipe%20at%2050%20epochs%2C%20keyframes%20scaled%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22short-lam0%22%3A%20%2250-epoch%20task-cost%20control%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%5B_c%5B%22name%22%5D%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_rows.append(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%3Ctr%3E%3Ctd%3E%3Ccode%3E%7B_c%5B'name'%5D%7D%3C%2Fcode%3E%3C%2Ftd%3E%3Ctd%3E%7B_what%7D%3C%2Ftd%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7B_c%5B'epochs'%5D%7D%3C%2Ftd%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7B_fmt(_ad%2C%20'.4f')%7D%3C%2Ftd%3E%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7B_fmt(_ac%2C%20'.1f')%7D%3C%2Ftd%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7B_fmt(_sd%2C%20'.4f')%7D%3C%2Ftd%3E%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7B_fmt(_sc%2C%20'.1f')%7D%3C%2Ftd%3E%3C%2Ftr%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20_table%20%3D%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22report-table-scroll%22%3E%3Ctable%20class%3D%22report-table%22%3E%0A%20%20%20%20%3Cthead%3E%3Ctr%3E%3Cth%3Econdition%3C%2Fth%3E%3Cth%3Eone%20change%3C%2Fth%3E%3Cth%20class%3D%22num%22%3Eepochs%3C%2Fth%3E%0A%20%20%20%20%3Cth%20class%3D%22num%22%3Eanchor%20dose%3C%2Fth%3E%3Cth%20class%3D%22num%22%3Ecentroid%3C%2Fth%3E%0A%20%20%20%20%3Cth%20class%3D%22num%22%3Eanti%20dose%3C%2Fth%3E%3Cth%20class%3D%22num%22%3Ecentroid%3C%2Fth%3E%3C%2Ftr%3E%3C%2Fthead%3E%0A%20%20%20%20%3Ctbody%3E%7B%22%22.join(_rows)%7D%3C%2Ftbody%3E%0A%20%20%20%20%3C%2Ftable%3E%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20mo.Html(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20figure_html(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_table%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20caption%3Dmo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20**The%20ablation%20conditions%20and%20their%20delivered%20invariants.**%20Dose%20is%20%24%5Cint%20w%20%5Ccdot%20%5Cmathrm%7Blr%7D%20%5C%2C%20%5Cmathrm%7Bd%7De%24%20over%20that%20condition's%20training%3B%20centroid%20is%20the%20dose-weighted%20mean%20epoch.%20Doses%20are%20reported%2C%20not%20matched.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22).text%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20class_%3D%22report-figure%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Decision%20rules%0A%0A%20%20%20%20Two%20names%20recur%20from%20here%20on%3A%20**branch%20A**%20keeps%20the%20anti-subspace%20term's%20schedule%20shape%2C%20sampling%20its%20peak%20and%20anneal%20endpoint%3B%20**branch%20B**%20replaces%20it%20with%20one%20flat%20ratio.%20Rule%202%20below%20picks%20between%20them%2C%20and%20the%20next%20section%20gives%20each%20branch's%20own%20dimensions.%0A%0A%20%20%20%20%3C!--%20REVIEW%3A%20added%20the%20branch%20A%2FB%20definition%20above%20the%20frozen%20rule%20text.%20Both%20names%20were%20already%20defined%20inside%20rule%202's%20own%20wording%20and%20restated%20in%20the%20next%20section%2C%20but%20only%20after%20their%20first%20appearance%20in%20the%20ablation%20and%20amendment%20prose%20further%20down%3B%20a%20reader%20hitting%20%22branch%20A%22%20there%20had%20to%20backtrack%20through%20two%20sections%20to%20find%20it.%20No%20claim%20changes%20%E2%80%94%20this%20states%20what%20rule%202%20already%20decides%2C%20ahead%20of%20the%20frozen%20block%20that%20decides%20it.%20--%3E%0A%0A%20%20%20%20Rendered%20from%20the%20design%20constants%20(%60experiment.DECISION_RULES%60)%2C%20so%20the%20frozen%20text%20has%20one%20home%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(f%22%22%22%0A%20%20%20%20---%0A%0A%20%20%20%20%7Bex.DECISION_RULES%7D%0A%0A%20%20%20%20---%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Survey%20space%0A%0A%20%20%20%20Two%20dimensions%20are%20always%20sampled%2C%20both%20on%20a%20log%20scale.%20%CE%BB_a%20spans%20%5B0.02%2C%201.0%5D%3A%20from%20a%20fifth%20of%20the%20rung%20we%20scored%20at%2C%20below%20which%20the%20ladder%20in%20ex-2.1.6%20suggests%20the%20pull%20is%20weak%2C%20up%20to%20the%20weight%20of%20the%20ex-2.1.7%20ceiling%20arm%2C%20where%20selectivity%20was%20already%20gone.%20So%20we%20believe%20the%20optimum%20is%20somewhere%20inside.%20%CF%84%20spans%20%5B0.05%2C%200.30%5D%2C%20on%20the%20weight-scale%20argument%20above.%0A%20%20%20%20%3C!--%20REVIEW%3A%20%22half%20the%20rung%22%20%E2%86%92%20%22a%20fifth%22%3B%20the%20scored%20rung%20is%20%CE%BB%20%3D%200.1%20and%20the%20bound%20is%200.02.%20Same%20correction%20in%20the%20SPACE_COMMON%20docstring.%20--%3E%0A%0A%20%20%20%20The%20anti-subspace%20dimension%20depends%20on%20decision%20rule%202.%20If%20a%20flat%20ratio%20is%20enough%20(branch%20B)%2C%20it%20is%20one%20dimension%3A%20%CE%BB_s%CC%84%2F%CE%BB_a%20%E2%88%88%20%5B0.10%2C%203.0%5D%2C%20log%2C%20running%20from%20a%20third%20of%20the%20hold%20level%20up%20past%20the%20peak.%20If%20the%20shape%20of%20the%20schedule%20matters%20(branch%20A)%2C%20the%20family%20keeps%20that%20shape%20with%20the%20hold%20ratio%20fixed%20at%200.30%2C%20and%20we%20sample%20two%20dimensions%3A%20peak%20ratio%20%E2%88%88%20%5B0.75%2C%204.0%5D%20(log)%20and%20anneal%20endpoint%20%E2%88%88%20%5B30%25%2C%2095%25%5D%20of%20training.%0A%0A%20%20%20%20For%20branch%20A%20the%20analysis%20reports%20marginals%20in%20derived%20coordinates%2C%20delivered%20dose%20and%20timing%20centroid%2C%20rather%20than%20in%20the%20sampled%20parameters.%20Those%20parameters%20form%20a%20correlated%20ridge%2C%20since%20the%20endpoint%20is%20effectively%20the%20dose%20axis%20(ex-2.1.8).%20Sampling%20still%20happens%20in%20the%20parameter%20box%2C%20because%20every%20point%20in%20it%20is%20a%20valid%20schedule%2C%20whereas%20a%20box%20in%20(dose%2C%20centroid)%20has%20corners%20we%20can't%20reach.%0A%0A%20%20%20%20Trials%20come%20from%20a%20scrambled%20Sobol%20set%2C%20which%20gives%20even%20one-dimensional%20marginals%20at%20this%20budget%20with%20no%20two%20trials%20aligned%20on%20any%20axis.%20The%20scramble%20seed%20is%20frozen%20in%20the%20design%20constants%2C%20so%20the%20run%20rebuilds%20the%20trial%20list%20below%20identically.%0A%0A%20%20%20%20We%20don't%20use%20Bayesian%20optimization%3A%20it%20returns%20a%20single%20best%20point%20where%20D2.2%20needs%20a%20map%2C%20and%20given%20the%20noise%20in%20the%20containment%20constraint%20it%20would%20chase%20seed%20luck.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20def%20_trial_table(space%3A%20dict%2C%20sched%3A%20bool)%20-%3E%20str%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20trials%20%3D%20ex.sobol_trials(space)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20head%20%3D%20%22%22.join(f%22%3Cth%20class%3D'num'%3E%7Bd%7D%3C%2Fth%3E%22%20for%20d%20in%20space)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20extra%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%3Cth%20class%3D'num'%3Erel%20dose%3C%2Fth%3E%3Cth%20class%3D'num'%3Ecentroid%3C%2Fth%3E%22%20if%20sched%20else%20%22%3Cth%20class%3D'num'%3Erel%20dose%3C%2Fth%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20rows%20%3D%20%5B%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20t%20in%20trials%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20cells%20%3D%20%22%22.join(f%22%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7Bt%5Bd%5D%3A.3f%7D%3C%2Ftd%3E%22%20for%20d%20in%20space)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20rd%20%3D%20ex.anti_rel_dose(t)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20sched%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20pr%2C%20ae%20%3D%20t%5B%22anti_peak_ratio%22%5D%2C%20t%5B%22anti_anneal_end_frac%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20cen%20%3D%20ex.dose_centroid(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20lambda%20e%2C%20pr%3Dpr%2C%20ae%3Dae%3A%20ex.anti_weight(e%2C%20lam%3D1.0%2C%20peak_ratio%3Dpr%2C%20anneal_end_frac%3Dae)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20extra_cells%20%3D%20f%22%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7Brd%3A.2f%7D%3C%2Ftd%3E%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7Bcen%3A.1f%7D%3C%2Ftd%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20extra_cells%20%3D%20f%22%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7Brd%3A.2f%7D%3C%2Ftd%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20rows.append(f%22%3Ctr%3E%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7Bt%5B'trial'%5D%7D%3C%2Ftd%3E%7Bcells%7D%7Bextra_cells%7D%3C%2Ftr%3E%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22report-table-scroll%22%3E%3Ctable%20class%3D%22report-table%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cthead%3E%3Ctr%3E%3Cth%20class%3D%22num%22%3E%23%3C%2Fth%3E%7Bhead%7D%7Bextra%7D%3C%2Ftr%3E%3C%2Fthead%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Ctbody%3E%7B%22%22.join(rows)%7D%3C%2Ftbody%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Ftable%3E%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%0A%20%20%20%20_a%20%3D%20_trial_table(%7B**ex.SPACE_COMMON%2C%20**ex.SPACE_ANTI_SCHED%7D%2C%20sched%3DTrue)%0A%20%20%20%20_b%20%3D%20_trial_table(%7B**ex.SPACE_COMMON%2C%20**ex.SPACE_ANTI_FLAT%7D%2C%20sched%3DFalse)%0A%20%20%20%20mo.Html(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20figure_html(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%3Cdetails%3E%3Csummary%3EBranch%20A%20trial%20list%20(schedule%20retained)%3C%2Fsummary%3E%7B_a%7D%3C%2Fdetails%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%3Cdetails%3E%3Csummary%3EBranch%20B%20trial%20list%20(flat%20anti)%3C%2Fsummary%3E%7B_b%7D%3C%2Fdetails%3E%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20caption%3Dmo.md(rf%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20**The%20frozen%20trial%20lists**%2C%20scrambled-Sobol%20points%20at%20seed%20%7Bex.SOBOL_SEED%7D%2C%20shown%20for%20review%20before%20any%20run%3A%20%7Bex.n_trials(%7B**ex.SPACE_COMMON%2C%20**ex.SPACE_ANTI_SCHED%7D)%7D%20for%20branch%20A's%20four%20dimensions%2C%20%7Bex.n_trials(%7B**ex.SPACE_COMMON%2C%20**ex.SPACE_ANTI_FLAT%7D)%7D%20for%20branch%20B's%20three.%20Branch%20A%20adds%20the%20derived%20(relative%20dose%2C%20centroid)%20coordinates%20its%20marginals%20will%20be%20reported%20in%3B%20relative%20dose%20is%20the%20trial's%20%24%5Cint%20(%5Clambda_%7B%7B%5Cbar%7B%7Bs%7D%7D%7D%7D%2F%5Clambda_a)%20%5Ccdot%20%5Cmathrm%7B%7Blr%7D%7D%20%5C%2C%20%5Cmathrm%7B%7Bd%7D%7De%24%20over%20the%20operating%20point's.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22).text%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20class_%3D%22report-figure%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Objective%2C%20constraints%2C%20and%20rounds%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(rf%22%22%22%0A%20%20%20%20**Objective**%20(from%20%60experiment.OBJECTIVE%60)%3A%20rank%20feasible%20trials%20by%20seed-mean%20m_line%2C%20largest%20first.%20m_line%20is%20the%20one%20statistic%20tight%20enough%20to%20rank%20on%2C%20so%20everything%20else%20is%20a%20constraint%3A%0A%0A%20%20%20%20%7C%20constraint%20%7C%20bar%20%7C%20source%20%7C%0A%20%20%20%20%7C---%7C---%7C---%7C%0A%20%20%20%20%7C%20task%20cost%20%7C%20holdout%20EM%20within%20%7Bex.TASK_GATE%3Ag%7D%20of%20the%20same-length%20control%20%7C%20ex-2.1.6%20on%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20containment%20%7C%20%E1%BE%B1%20at%20op1%20%E2%89%A4%20%7Bex.MEAN_ALIGN_GATE%3Ag%7D%20%7C%20ex-2.1.8%20on%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20retention%20%7C%20final%20m_line%20%E2%89%A5%20%7Bex.RETENTION_GATE%3Ag%7D%20%C3%97%20running%20peak%20(floor%20%7Bex.RETENTION_FLOOR%3Ag%7D)%20%7C%20ex-2.1.8%20on%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20grading%20%7C%20per-run%20r%C2%B2%20within%20%7Bex.GRADE_R2_DROP%3Ag%7D%20of%20%60ref%60's%20seed%20mean%20%7C%20ex-2.1.9%20on%2C%20relative%20form%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20contrast%20%7C%20group%20contrast%20%E2%89%A5%20%7Bex.CONTRAST_MIN%3Ag%7D%20%7C%20ex-2.1.10's%20partial%20bar%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20latch%20%7C%20no%20run%20with%20deep-slice%20syntax%20weight%20%3E%20%7Bex.LATCH_PI%3Ag%7D%20%7C%20calibrated%20above%20%7C%0A%0A%20%20%20%20**Rounds.**%20Round%201%20runs%20every%20trial%20at%20seed%200%2C%20which%20the%20noise%20floors%20allow.%20The%20%7Bex.N_PROMOTE%7D%20feasible%20trials%20with%20the%20highest%20m_line%20are%20promoted%20to%20%7Bex.SEEDS_PROMOTE%7D%20seeds.%20If%20fewer%20are%20feasible%2C%20we%20promote%20all%20of%20them%3B%20if%20none%20are%2C%20we%20publish%20the%20infeasibility%20map%20and%20propose%20nothing.%0A%0A%20%20%20%20The%20proposed%20operating%20point%20is%20the%20promoted%20trial%20with%20the%20highest%20seed-mean%20m_line%20that%20is%20still%20feasible%20on%20seed%20means%3B%20the%20latch%20veto%20stays%20per-run.%20Promotion%20only%20partly%20corrects%20the%20winner's%20curse.%0A%0A%20%20%20%20**Stopping%20rule.**%20Fixed%20budget%2C%20two%20rounds%2C%20no%20adaptive%20continuation.%20Trials%20that%20diverge%20or%20fail%20are%20published%20as%20failures%20rather%20than%20resampled.%20Memoization%20keeps%20them%20anyway%2C%20and%20a%20complete%20table%20makes%20the%20map%20from%20a%20search%20trustworthy.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Budget%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(rf%22%22%22%0A%20%20%20%20%7Blen(ex.ABLATION_CONDITIONS)%7D%20ablation%20conditions%20%C3%97%20%7Bex.N_SEEDS_ABLATION%7D%20seeds%20%3D%20%7Bex.N_RUNS_ABLATION%7D%20runs%2C%20plus%20the%20amendment's%20%7Blen(ex.AMENDMENT_CONDITIONS)%7D%20%C3%97%20%7Bex.N_SEEDS_ABLATION%7D%20%3D%20%7Bex.N_RUNS_AMENDMENT%7D%2C%20then%20at%20most%20%7Bmax(ex.N_TRIALS_BY_DIM.values())%7D%20%2B%20%7Bex.N_PROMOTE%7D%20%C3%97%20%7Bex.SEEDS_PROMOTE%20-%201%7D%20%3D%20%7Bex.N_RUNS_SURVEY%7D%20survey%20runs%3A%20about%20%7Bex.N_RUNS_ABLATION%20%2B%20ex.N_RUNS_AMENDMENT%20%2B%20ex.N_RUNS_SURVEY%7D%20training%20runs%20in%20the%20worst%20case.%0A%0A%20%20%20%20The%20design%20budgeted%20roughly%2025%20minutes%20of%20L4%20per%20run%2C%20inherited%20from%20ex-2.1.10%2C%20which%20carried%20a%20much%20heavier%20eval.%0A%0A%20%20%20%20Each%20stage%20launches%20with%20%60--max-containers%20%7Bex.MAX_CONTAINERS%7D%60%20and%20a%20%60--budget%60%20sized%20from%20its%20run%20count.%20Memoization%20means%20the%20promoted%20round%20re-runs%20only%20the%20new%20seeds%2C%20and%20%60ctx.map%60%20with%20%60allow_partial%3DTrue%60%20lets%20diverged%20trials%20land%20as%20data%20rather%20than%20failures.%0A%0A%20%20%20%20%3C!--%20Observed%20after%20the%20run%2C%20not%20a%20design%20change.%20--%3E%0A%20%20%20%20The%20ablation%20stage's%20runs%20took%200.7%20to%203.6%20minutes%20of%20L4%20each%2C%20training%20and%20eval%20together%2C%20because%20the%20slim%20eval%20drops%20the%20readability%2C%20geometry%20and%20leakage%20passes%20and%20the%20corpus%20is%20prepared%20once%20for%20the%20whole%20DAG%3B%20all%2027%20settled%20in%20about%2025%20minutes%20of%20wall%20clock%20at%20eight%20containers.%20The%20full%20DAG%20%E2%80%94%20all%20127%20training%20runs%20plus%20the%20prep%2C%20eval%20and%20publish%20steps%20%E2%80%94%20billed%20about%20%243.60%20of%20compute%2C%20nearly%20all%20of%20it%20L4%2C%20in%202.8%20hours%20of%20wall%20clock.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Ablations%0A%0A%20%20%20%20Nine%20conditions%2C%20three%20seeds%20each.%20Each%20subsection%20reads%20one%20arm%20against%20%60ref%60%20on%20the%20five%20decision%20statistics%2C%20and%20the%20rule%20it%20feeds%20was%20fixed%20before%20the%20run.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20_res%20%3D%20load_results()%0A%20%20%20%20mo.stop(_res%20is%20None%2C%20mo.md(%22_The%20ablation%20results%20aren't%20published%20yet%3B%20the%20stage-2%20cells%20need%20them._%22))%0A%20%20%20%20assert%20_res%20is%20not%20None%0A%20%20%20%20ab_metrics%2C%20ab_arrays%20%3D%20_res%0A%20%20%20%20ab_cells%3A%20list%5Bdict%5D%20%3D%20ab_metrics%5B%22cells%22%5D%0A%20%20%20%20%23%20Re-derived%20from%20the%20published%20per-run%20numbers%20rather%20than%20read%20off%20the%0A%20%20%20%20%23%20stored%20summary%2C%20so%20the%20decision%20in%20this%20report%20is%20the%20frozen%20rule%20applied%0A%20%20%20%20%23%20to%20data%20the%20reader%20can%20see.%0A%20%20%20%20ab_summary%20%3D%20ex.ablation_summary(ab_cells)%0A%20%20%20%20ab_decision%20%3D%20ex.decide_amended(ab_summary)%0A%20%20%20%20return%20ab_arrays%2C%20ab_cells%2C%20ab_decision%2C%20ab_summary%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(ab_summary)%3A%0A%20%20%20%20_rows%20%3D%20%22%22.join(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%3Ctr%3E%3Ctd%3E%3Ccode%3E%7Bname%7D%3C%2Fcode%3E%3C%2Ftd%3E%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7Bs%5B'n'%5D%7D%3C%2Ftd%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20%22%22.join(f%22%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7Bs%5Bk%5D%3A%2B.4f%7D%3C%2Ftd%3E%22%20for%20k%20in%20ex.DECISION_STATS)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20f%22%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7Bs%5B'holdout_em'%5D%3A.4f%7D%3C%2Ftd%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20f%22%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7Blen(s%5B'latched'%5D)%7D%3C%2Ftd%3E%3C%2Ftr%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20c%20in%20ex.ALL_CONDITIONS%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20(name%20%3A%3D%20c%5B%22name%22%5D)%20in%20ab_summary%20and%20(s%20%3A%3D%20ab_summary%5Bname%5D)%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20_head%20%3D%20%22%22.join(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%3Cth%20class%3D'num'%3E%7Bk%7D%20%7B'%E2%86%91'%20if%20ex.STAT_DIRECTION%5Bk%5D%20%3D%3D%20'up'%20else%20'%E2%86%93'%7D%3C%2Fth%3E%22%20for%20k%20in%20ex.DECISION_STATS%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20mo.Html(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20figure_html(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22report-table-scroll%22%3E%3Ctable%20class%3D%22report-table%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cthead%3E%3Ctr%3E%3Cth%3Econdition%3C%2Fth%3E%3Cth%20class%3D%22num%22%3Eseeds%3C%2Fth%3E%7B_head%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cth%20class%3D%22num%22%3Eholdout%20EM%20%E2%86%91%3C%2Fth%3E%3Cth%20class%3D%22num%22%3Elatched%20%E2%86%93%3C%2Fth%3E%3C%2Ftr%3E%3C%2Fthead%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Ctbody%3E%7B_rows%7D%3C%2Ftbody%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Ftable%3E%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20caption%3Dmo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20**Every%20arm%2C%20every%20decision%20statistic.**%20Seed%20means%20over%20three%20runs%20per%20condition.%20Arrows%20give%20the%20direction%20that%20counts%20as%20better%3B%20containment%20(%60alpha_op1%60)%20is%20the%20one%20that%20improves%20downward.%20The%20subsections%20below%20take%20the%20differences%20from%20%60ref%60%20and%20read%20each%20against%20its%20band.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22).text%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20class_%3D%22report-figure%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Is%20the%20anchor%20schedule%20needed%3F%0A%0A%20%20%20%20No.%20%60flat-anchor%60%20holds%20%CE%BB_a%20at%200.1%20from%20step%200%2C%20with%20no%20ramp%2C%20no%20end%20anneal%2C%20and%20no%20floor.%20Every%20decision%20statistic%20is%20inside%20its%20band%2C%20and%20no%20run%20latches.%20The%20largest%20excursion%20is%20grading%2C%20%2B0.0361%20against%20a%20band%20of%200.0392%2C%20and%20it%20falls%20on%20the%20better%20side%2C%20so%20at%20three%20seeds%20a%20side%20this%20says%20the%20schedule%20is%20not%20doing%20anything%20we%20can%20resolve%20rather%20than%20that%20it%20does%20nothing.%20Rule%201%20fires%3A%20the%20survey%20runs%20a%20flat%20anchor%20weight.%0A%0A%20%20%20%20%3C!--%20REVIEW%3A%20%22matches%20%60ref%60%20on%20every%20decision%20statistic%22%20%E2%86%92%20%22lands%20inside%20its%20band%22%2C%20with%20the%20resolution%20reading%20spelled%20out.%20Two%20of%20the%20five%20deltas%20sit%20at%2078%25%20and%2092%25%20of%20their%20band%2C%20so%20%22matches%22%20read%20the%20resolution%20limit%20as%20evidence%20of%20equality.%20Verify%3A%20the%20delta%20table%20prints%20every%20delta%20beside%20its%20band.%20--%3E%0A%0A%20%20%20%20We%20had%20predicted%20the%20other%20outcome.%20Ex-2.1.9%20found%20that%20the%20pooled%20pull%20commits%20by%20epoch%208%2C%20inside%20the%2010-epoch%20warmup%2C%20and%20the%20%60AnchorSpec%60%20docstring%20says%20the%20ramp%20exists%20so%20that%20the%20anchor%20arrives%20with%20the%20optimizer%20rather%20than%20ahead%20of%20it.%20Applying%20full%20weight%20to%20a%20still-random%20model%20looked%20like%20a%20way%20to%20latch%20a%20syntax%20role.%20It%20isn't%3A%20all%20six%20runs%20put%200.85%E2%80%930.89%20of%20their%20deep-slice%20weight%20on%20op1%2C%20and%20the%20flat%20arm%20reaches%20its%20margin%20sooner%20and%20then%20holds%20it%20(retention%200.9975).%0A%0A%20%20%20%20The%20end%20anneal%20is%20the%20half%20we%20were%20least%20willing%20to%20lose%2C%20since%20M1%2Fex-2.9.3%20found%20that%20withdrawing%20protection%20entirely%20lets%20the%20task%20loss%20reclaim%20the%20axis.%20Flattening%20does%20not%20withdraw%20it%2C%20because%20the%20weight%20stays%20at%20full%20strength%20through%20the%20last%20step.%20So%20that%20lesson%20is%20untouched%20here.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(ab_summary%2C%20delta_table)%3A%0A%20%20%20%20mo.Html(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20figure_html(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20delta_table(ab_summary%2C%20%5B%22flat-anchor%22%5D)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20caption%3Dmo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20**%60flat-anchor%60%20against%20%60ref%60.**%20Seed-mean%20differences%2C%20three%20runs%20a%20side.%20Bold%20marks%20a%20difference%20the%20band%20can%20resolve%3B%20%E2%9C%93%20and%20%E2%9C%97%20say%20which%20side%20of%20%60ref%60%20it%20landed%20on.%20The%20band%20is%202%CF%83%C2%B7%E2%88%9A(2%2F3)%20from%20the%20nine-seed%20noise%20floors%20of%20ex-2.1.10%2C%20and%20the%20two%20gate%20rows%20carry%20absolute%20bars%20rather%20than%20bands.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22).text%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20class_%3D%22report-figure%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(ab_cells%3A%20list%5Bdict%5D%2C%20traj_of)%3A%0A%20%20%20%20_pi%20%3D%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20c%5B%22condition%22%5D%3A%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20np.asarray(r%5B%22pi%22%5D%2C%20dtype%3Dfloat)%5B1%3A%5D.mean(axis%3D0)%20for%20r%20in%20ab_cells%20if%20r%5B%22condition%22%5D%20%3D%3D%20c%5B%22condition%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20c%20in%20ab_cells%0A%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%20_traj%20%3D%20%7Bk%3A%20traj_of(ab_cells%2C%20k%2C%20%22m_line%22)%20for%20k%20in%20(%22ref%22%2C%20%22flat-anchor%22%2C%20%22lam0%22)%7D%0A%0A%20%20%20%20%40themed(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20name%3D%22flat-anchor%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20alt_text%3D%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Two%20panels.%20Left%3A%20per-line%20margin%20m_line%20against%20epoch%20for%20three%20reference%20runs%2C%20three%20flat-anchor%20runs%20and%20three%20un-anchored%20controls%3B%20the%20anchored%20curves%20rise%20over%20the%20first%20twenty%20epochs%20and%20then%20hold%2C%20while%20the%20controls%20stay%20near%20zero.%20Right%3A%20the%20deep-slice%20softmin%20weight%20each%20run%20puts%20on%20the%20four%20span%20roles%2C%20one%20dot%20per%20run%2C%20with%20a%20dashed%20line%20at%20the%20latch%20threshold%20of%200.5.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20caption%3Dr%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20**What%20the%20ramp%20buys.**%20**Left%3A**%20the%20m_line%20trajectory%20of%20every%20run%2C%20each%20on%20its%20own%20epoch%20axis.%20It%20sits%20above%20the%20endpoint%20value%20in%20the%20tables%3A%20the%20trajectory%20measures%20one%20fixed%20partner%20line%20per%20color%2C%20where%20the%20endpoint%20eval%20averages%20all%2027.%20That%20makes%20it%20a%20cheaper%20instrument%2C%20but%20a%20consistent%20one%20within%20a%20run%2C%20which%20is%20what%20retention%20compares.%20**Right%3A**%20the%20post-attention%20mean%20softmin%20weight%20on%20each%20span%20role%2C%20one%20%24%E2%97%8F%24%20per%20run.%20The%20dashed%20line%20is%20the%20latch%20veto%20at%20%24%5Cpi%20%3D%200.5%24%3B%20a%20run%20above%20it%20on%20%60%2B%60%20or%20%60%3D%60%20has%20committed%20to%20a%20syntax%20role.%20The%20reference%20and%20flat%20arms%20differ%20only%20over%20the%20warmup%20window%2C%20so%20a%20difference%20here%20says%20when%20the%20pull%20arrives%20rather%20than%20how%20much%20of%20it%20arrives.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20def%20_plot()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20grey%20%3D%20light_dark(%22%23666%22%2C%20%22%23999%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20colors%20%3D%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22ref%22%3A%20light_dark(%22%231f6fb4%22%2C%20%22%235fa8dd%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22flat-anchor%22%3A%20light_dark(%22%23b4531f%22%2C%20%22%23dd8f5f%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22lam0%22%3A%20grey%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig%2C%20(ax_t%2C%20ax_p)%20%3D%20plt.subplots(1%2C%202%2C%20figsize%3D(7.2%2C%202.9)%2C%20layout%3D%22constrained%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20name%2C%20runs%20in%20_traj.items()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20i%2C%20(e%2C%20y)%20in%20enumerate(runs)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax_t.plot(e%2C%20y%2C%20color%3Dcolors%5Bname%5D%2C%20lw%3D1.0%2C%20alpha%3D0.8%2C%20label%3Dname%20if%20i%20%3D%3D%200%20else%20None)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax_t.set_xlabel(%22epoch%22%2C%20fontsize%3D%22x-small%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax_t.set_ylabel(%22m_line%20(trajectory%20probe)%22%2C%20fontsize%3D%22x-small%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax_t.legend(fontsize%3D%22x-small%22%2C%20frameon%3DFalse%2C%20loc%3D%22center%20right%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20name%20in%20(%22ref%22%2C%20%22flat-anchor%22)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20i%2C%20p%20in%20enumerate(_pi.get(name%2C%20%5B%5D))%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax_p.scatter(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20np.arange(ex.SPAN)%20%2B%20(0.12%20if%20name%20%3D%3D%20%22flat-anchor%22%20else%20-0.12)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20p%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20s%3D22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20color%3Dcolors%5Bname%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20alpha%3D0.8%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20lw%3D0%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20label%3Dname%20if%20i%20%3D%3D%200%20else%20None%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax_p.axhline(ex.LATCH_PI%2C%20color%3Dgrey%2C%20ls%3D(0%2C%20(4%2C%203))%2C%20lw%3D0.8)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax_p.set_xticks(range(ex.SPAN)%2C%20ex.ROLES)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax_p.set_ylim(0%2C%201)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax_p.set_ylabel(%22deep-slice%20weight%22%2C%20fontsize%3D%22x-small%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax_p.legend(fontsize%3D%22x-small%22%2C%20frameon%3DFalse%2C%20loc%3D%22upper%20right%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20fig%0A%0A%20%20%20%20mo.Html(_plot())%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Does%20the%20anti-subspace%20schedule%20beat%20a%20constant%3F%0A%0A%20%20%20%20It%20comes%20out%20ahead%20of%20both%20constants.%0A%0A%20%20%20%20%3C!--%20REVIEW%3A%20checked%20what%20these%20two%20paragraphs%20are%20read%20off.%20Every%20number%20in%0A%20%20%20%20them%20is%20a%20seed-mean%2C%20end-of-training%20statistic%20from%20the%20same%20per-run%20fields%0A%20%20%20%20the%20delta%20table%20below%20reads%20(deep-slice%20%60pi%60%2C%20%60alpha_op1%60%2C%20%60r2_sim%60%2C%0A%20%20%20%20%60contrast%60)%20%E2%80%94%20there%20is%20no%20trajectory%20for%20these%20arms%2C%20and%20none%20is%20claimed%3A%0A%20%20%20%20%60anti-peak%60's%20op1%20share%20is%200.858%2F0.868%2F0.884%20across%20its%20three%20runs%20(published%0A%20%20%20%20%60pi%60)%2C%20matching%20%220.86-0.88%22%2C%20and%20its%20%60r2_sim%60%20is%200.61%2F0.66%2F0.69%20against%0A%20%20%20%20%60ref%60's%200.79%2F0.77%2F0.78%2C%20matching%20%220.78%20to%200.65%22.%20Trimmed%20one%20sentence%20that%0A%20%20%20%20read%20as%20a%20timing%20claim%20(%22the%20early%20repulsion%20does%20its%20job%22)%20without%20a%0A%20%20%20%20trajectory%20behind%20it%3B%20the%20rest%20states%20what%20the%20bracket%20comparison%20shows%2C%0A%20%20%20%20not%20what%20happens%20during%20training.%20Verify%3A%20the%20numbers%20above%20against%20the%0A%20%20%20%20published%20per-run%20%60pi%60%20and%20%60r2_sim%60%20for%20%60anti-hold%60%2F%60anti-peak%60%2F%60ref%60.%20--%3E%0A%0A%20%20%20%20%60anti-hold%60%20holds%20the%20low%20ratio%20for%20all%20of%20training%2C%20which%20removes%20the%20early%20repulsion%20(the%20schedule's%20min-jerk%20anneal%20is%20slow%20to%20start%2C%20so%20its%20ratio%20still%20sits%20at%202.47%20of%20an%20eventual%200.30%20at%20epoch%2010).%20The%20pull%20then%20goes%20where%20ex-2.1.8%20said%20it%20would%3A%20two%20of%20three%20runs%20put%20more%20than%20half%20their%20deep-slice%20weight%20on%20%60%2B%60%20and%20trip%20the%20latch%20veto%2C%20and%20the%20third%20sits%20at%200.482%2C%20just%20under.%20Containment%2C%20grading%2C%20and%20the%20group%20contrast%20all%20come%20out%20worse%2C%20the%20contrast%20by%20fifty%20times%20its%20band.%0A%0A%20%20%20%20%60anti-peak%60%20holds%20the%20high%20ratio%20instead%3A%20op1%20keeps%200.86%E2%80%930.88%20of%20the%20deep-slice%20weight%2C%20and%20the%20contrast%20holds%20at%200.839%2C%20which%20is%200.0174%20under%20%60ref%60%3A%20a%20small%20drop%2C%20but%20nearly%20twice%20the%20band%2C%20so%20it%20resolves.%20The%20cost%20is%20grading%2C%20with%20r%C2%B2%20falling%20from%200.78%20to%200.65%20and%20m_line%20falling%20with%20it.%20Repulsion%20that%20never%20comes%20down%20leaves%20the%20color%20response%20less%20graded%2C%20which%20is%20the%20failure%20the%20constraints%20exist%20to%20catch.%0A%0A%20%20%20%20So%20both%20ends%20of%20the%20schedule%20seem%20to%20be%20required%3A%20the%20peak%20keeps%20the%20pull%20off%20the%20syntax%20roles%20while%20the%20model%20is%20still%20random%2C%20and%20the%20anneal%20down%20to%20the%20hold%20ratio%20leaves%20the%20response%20graded%20once%20it%20has%20committed.%20That%20is%20one%20reading%20%E2%80%94%20both%20brackets%20change%20the%20dose%20along%20with%20the%20shape%2C%20and%20the%20amendment%20below%20adds%20the%20arm%20that%20separates%20the%20two.%20On%20what%20ran%20here%2C%20rule%202%20sends%20the%20survey%20to%20branch%20A%2C%20the%20schedule%20family%2C%20with%20the%20hold%20ratio%20fixed%20and%20the%20peak%20and%20the%20anneal%20endpoint%20sampled.%0A%0A%20%20%20%20%3C!--%20REVIEW%3A%20the%20shape%20reading%20was%20stated%20here%20as%20settled%20while%20the%0A%20%20%20%20amendment%20section%20below%20says%20round%201%20could%20not%20settle%20it%20(the%20brackets%0A%20%20%20%20confound%20shape%20with%20dose).%20Marked%20it%20as%20one%20of%20two%20live%20readings%20and%20added%0A%20%20%20%20the%20forward%20pointer%3B%20rule%202's%20firing%20and%20the%20branch%20it%20names%20are%20unchanged.%0A%20%20%20%20The%20%22before%20its%20anneal%22%20clause%20added%20in%20the%20previous%20pass%20was%20also%20made%0A%20%20%20%20precise%3A%20the%20anti%20anneal%20spans%20epochs%200%E2%80%9390%2C%20so%20nothing%20is%20delivered%0A%20%20%20%20%22before%22%20it%20%E2%80%94%20what%20protects%20the%20early%20window%20is%20the%20min-jerk%20shape's%20slow%0A%20%20%20%20start%20(ratio%202.47%20at%20epoch%2010%2C%20from%20%60anti_weight%60).%20--%3E%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(ab_summary%2C%20delta_table)%3A%0A%20%20%20%20_dose%20%3D%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22ref%22%3A%20ex.anchor_dose(lambda%20e%3A%20ex.anti_weight(e))%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22anti-hold%22%3A%20ex.anchor_dose(lambda%20e%3A%20ex.ANTI_HOLD_RATIO%20*%20ex.SCORING_LAMBDA%20*%20np.ones_like(e))%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22anti-peak%22%3A%20ex.anchor_dose(lambda%20e%3A%20ex.ANTI_PEAK_RATIO%20*%20ex.SCORING_LAMBDA%20*%20np.ones_like(e))%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%20mo.Html(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20figure_html(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20delta_table(ab_summary%2C%20%5B%22anti-hold%22%2C%20%22anti-peak%22%5D)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20caption%3Dmo.md(f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20**The%20two%20flat%20brackets%20against%20%60ref%60.**%20Read%20as%20the%20table%20above.%20The%20arms%20bracket%20the%20dose%20of%20the%20schedule%20rather%20than%20matching%20it%3A%20%60anti-hold%60%20delivers%20%7B_dose%5B%22anti-hold%22%5D%20%2F%20_dose%5B%22ref%22%5D%3A.2f%7D%C3%97%20and%20%60anti-peak%60%20%7B_dose%5B%22anti-peak%22%5D%20%2F%20_dose%5B%22ref%22%5D%3A.2f%7D%C3%97%20of%20what%20the%20schedule%20delivers.%20So%20an%20arm%20that%20holds%20every%20statistic%20while%20delivering%20a%20different%20dose%20tells%20us%20the%20dose%20was%20not%20the%20active%20ingredient.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22).text%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20class_%3D%22report-figure%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Do%20the%20flat%20arms%20compose%3F%0A%0A%20%20%20%20%60flat-both%60%20fails%20on%20all%20five%20statistics.%20Rule%203%20never%20reads%20it%3A%20the%20rule%20fires%20only%20when%20rules%201%20and%202%20both%20simplify%2C%20and%20rule%202%20did%20not%2C%20so%20nothing%20here%20changes%20the%20survey%20either%20way.%20The%20arm%20was%20insurance%20against%20an%20outcome%20that%20did%20not%20happen%2C%20and%20it%20cost%20three%20runs.%0A%0A%20%20%20%20%3C!--%20REVIEW%3A%20reordered%20so%20the%20result%20comes%20before%20the%20rule.%20The%20section%0A%20%20%20%20previously%20opened%20with%20%22rule%203%20does%20not%20read%20this%20arm%22%2C%20which%20a%20reader%20can%0A%20%20%20%20take%20to%20mean%20the%20arm%20was%20never%20run.%20It%20ran%3B%20it%20is%20unread%20and%20it%20also%20fails.%0A%20%20%20%20No%20claim%20changes.%20--%3E%0A%0A%20%20%20%20Two%20runs%20put%20their%20deep-slice%20weight%20on%20%60%3D%60%20and%20op2%2C%20and%20the%20third%20on%20%60%2B%60.%20So%20the%20failure%20is%20not%20stable%20across%20seeds%20%E2%80%94%20and%20it%20is%20not%20quite%20%60anti-hold%60's%20failure%20either%3A%20that%20arm%20sent%20all%20three%20of%20its%20runs%20to%20%60%2B%60%20and%20kept%20retention%20within%20band%2C%20where%20this%20one%20regresses%20it.%20What%20survives%20the%20comparison%20is%20that%20the%20hold-level%20anti%20term%20fails%20with%20either%20anchor%20shape%3B%20whether%20the%20anchor's%20shape%20also%20steers%20where%20the%20pull%20settles%20is%20a%20three-seed%20observation%20with%20nothing%20riding%20on%20it.%0A%0A%20%20%20%20%3C!--%20REVIEW%3A%20corrected%20%22this%20is%20what%20anti-hold%20does%20on%20its%20own%2C%20and%20the%20flat%0A%20%20%20%20anchor%20contributes%20nothing%20to%20it%22%20against%20the%20published%20per-run%20profiles.%0A%20%20%20%20anti-hold's%20failure%20is%20stable%20%E2%80%94%20all%20three%20runs%20put%20their%20deep-slice%20weight%0A%20%20%20%20on%20%60%2B%60%20(0.54%2F0.63%2F0.48)%20%E2%80%94%20while%20flat-both's%20wanders%20(%60%3D%60%2Fop2%2C%20%60%3D%60%2Fop2%2C%20%60%2B%60%3B%0A%20%20%20%20none%20over%20the%200.5%20veto)%20and%20it%20adds%20a%20retention%20regression%20(%E2%88%920.079%20against%0A%20%20%20%20a%200.010%20band)%20that%20anti-hold%20does%20not%20have.%20So%20the%20flat%20anchor%20changes%20how%0A%20%20%20%20the%20failure%20is%20expressed%2C%20and%20the%20old%20sentence%20claimed%20otherwise.%20Nothing%0A%20%20%20%20decision-bearing%20changes%3A%20the%20arm%20is%20unread%20either%20way.%20Verify%3A%20the%20six%0A%20%20%20%20runs'%20%60pi%60%20fields%2C%20roles%20ordered%20%5Bop1%2C%20%2B%2C%20op2%2C%20%3D%5D.%20--%3E%0A%0A%20%20%20%20%3C!--%20REVIEW%3A%20reworded%20for%20clarity%3B%20no%20claim%20changes.%20%60flat-anchor%60%20only%0A%20%20%20%20flattens%20the%20anchor%20term%20(%60condition_shapes%60%20leaves%20its%20anti-subspace%20shape%0A%20%20%20%20at%20the%20schedule%20default)%2C%20so%20it%20already%20is%20flat-anchor-plus-scheduled-anti%0A%20%20%20%20%E2%80%94%20the%20same%20pairing%20rule%202's%20branch%20A%20sends%20the%20survey%20to.%20--%3E%0A%20%20%20%20Rule%201%20(flat%20anchor)%20and%20rule%202%20(branch%20A%2C%20scheduled%20anti)%20together%20give%20a%20pairing%20that%20already%20ran%3A%20%60flat-anchor%60%20only%20flattened%20the%20anchor%20term%2C%20leaving%20the%20anti-subspace%20term%20on%20its%20schedule%2C%20so%20the%20survey's%20recipe%20is%20that%20tested%20condition%2C%20not%20a%20combination%20assembled%20after%20the%20fact%20from%20separate%20arms.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(ab_decision%2C%20ab_summary%2C%20delta_table)%3A%0A%20%20%20%20_read%20%3D%20ab_decision%5B%22flat_both_read%22%5D%0A%20%20%20%20mo.Html(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20figure_html(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20delta_table(ab_summary%2C%20%5B%22flat-both%22%5D)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20caption%3Dmo.md(f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20**The%20composition%20against%20%60ref%60.**%20Read%20as%20the%20tables%20above.%20Rule%203%20%7B%22reads%20this%20arm%2C%20because%20rules%201%20and%202%20both%20simplify%22%20if%20_read%20is%20not%20None%20else%20%22does%20not%20read%20this%20arm%3A%20rules%201%20and%202%20did%20not%20both%20simplify%2C%20so%20there%20is%20no%20composition%20to%20adopt%22%7D%3B%20the%20numbers%20are%20shown%20either%20way%2C%20since%20a%20survey%20that%20publishes%20only%20the%20arms%20it%20acted%20on%20is%20not%20a%20complete%20map.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22).text%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20class_%3D%22report-figure%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Is%20100%20epochs%20buying%20anything%3F%0A%0A%20%20%20%20Nothing%20we%20can%20measure.%20%60short%60%20runs%20the%20whole%20recipe%20in%2050%20epochs%20with%20every%20keyframe%20scaled%2C%20and%20stays%20within%20band%20on%20all%20five%20statistics%20(m_line%20%2B0.0014%20against%20a%20band%20of%200.0144)%2C%20at%20a%20task%20cost%20of%200.0013%20against%20its%20own%20control.%20On%20the%20shared%20clock%20below%2C%20the%20two%20lengths%20trace%20the%20same%20curves.%0A%0A%20%20%20%20Ex-2.1.6%20suggested%20as%20much%20when%20its%20margins%20went%20flat%20from%20about%20epoch%2050.%20That%20was%20read%20off%20runs%20scored%20for%20something%20else%3B%20here%20it%20is%20measured%20directly.%20Rule%204%3A%20the%20survey%20runs%20at%2050%20epochs%2C%20halving%20its%20cost.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(ab_summary%2C%20delta_table)%3A%0A%20%20%20%20mo.Html(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20figure_html(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20delta_table(ab_summary%2C%20%5B%22short%22%5D)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20caption%3Dmo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20**%60short%60%20against%20%60ref%60.**%20Read%20as%20the%20tables%20above%2C%20with%20one%20difference%3A%20the%20task%20gate%20compares%20%60short%60%20against%20%60short-lam0%60%2C%20the%20un-anchored%20control%20at%20the%20same%20length%2C%20so%20that%20whatever%20the%20shorter%20run%20costs%20the%20task%20is%20not%20charged%20to%20the%20anchor.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22).text%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20class_%3D%22report-figure%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(ab_cells%3A%20list%5Bdict%5D%2C%20traj_of)%3A%0A%20%20%20%20_keys%20%3D%20(%22m_line%22%2C%20%22val_loss%22)%0A%20%20%20%20_traj%20%3D%20%7Bk%3A%20%7Bc%3A%20traj_of(ab_cells%2C%20c%2C%20k)%20for%20c%20in%20(%22ref%22%2C%20%22short%22)%7D%20for%20k%20in%20_keys%7D%0A%0A%20%20%20%20%40themed(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20name%3D%22short%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20alt_text%3D%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Two%20line%20charts%20sharing%20a%20horizontal%20axis%20of%20fraction%20of%20training.%20Left%3A%20per-line%20margin%20m_line%20for%20three%20hundred-epoch%20runs%20and%20three%20fifty-epoch%20runs%3B%20both%20groups%20rise%20over%20the%20first%20fifth%20of%20training%20and%20hold.%20Right%3A%20validation%20loss%20for%20the%20same%20runs%2C%20falling%20steeply%20and%20then%20flattening.%20The%20two%20lengths%20track%20each%20other%20closely%20on%20both%20panels.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20caption%3Dr%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20**A%20hundred%20epochs%20against%20fifty%2C%20on%20a%20shared%20clock.**%20Both%20panels%20put%20fraction%20of%20training%20on%20the%20horizontal%20axis%2C%20so%20the%20two%20lengths%20run%20the%20same%20schedule%20shape%20and%20land%20at%20the%20same%20place%20on%20it.%20**Left%3A**%20m_line%2C%20measured%20with%20the%20cheaper%20one-partner-per-color%20probe%2C%20which%20is%20why%20it%20sits%20above%20the%20endpoint%20values%20in%20the%20tables.%20**Right%3A**%20validation%20loss.%20If%20the%20second%20half%20of%20training%20consolidates%20anything%2C%20it%20would%20show%20as%20the%20hundred-epoch%20curves%20pulling%20away%20over%20the%20right%20half%20of%20the%20left%20panel.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20def%20_plot()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20colors%20%3D%20%7B%22ref%22%3A%20light_dark(%22%231f6fb4%22%2C%20%22%235fa8dd%22)%2C%20%22short%22%3A%20light_dark(%22%232a9d8f%22%2C%20%22%235fc9bd%22)%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20labels%20%3D%20%7B%22m_line%22%3A%20%22m_line%20(trajectory%20probe)%22%2C%20%22val_loss%22%3A%20%22validation%20loss%22%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig%2C%20_axs%20%3D%20plt.subplots(1%2C%202%2C%20figsize%3D(7.2%2C%202.9)%2C%20layout%3D%22constrained%22%2C%20sharex%3DTrue)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax_m%2C%20ax_v%20%3D%20cast(tuple%2C%20_axs)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20ax%2C%20key%20in%20((ax_m%2C%20%22m_line%22)%2C%20(ax_v%2C%20%22val_loss%22))%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20name%2C%20runs%20in%20_traj%5Bkey%5D.items()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20i%2C%20(e%2C%20y)%20in%20enumerate(runs)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax.plot(e%20%2F%20e.max()%2C%20y%2C%20color%3Dcolors%5Bname%5D%2C%20lw%3D1.0%2C%20alpha%3D0.8%2C%20label%3Dname%20if%20i%20%3D%3D%200%20else%20None)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax.set_xlabel(%22fraction%20of%20training%22%2C%20fontsize%3D%22x-small%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax.set_ylabel(labels%5Bkey%5D%2C%20fontsize%3D%22x-small%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax_m.legend(fontsize%3D%22x-small%22%2C%20frameon%3DFalse%2C%20loc%3D%22lower%20right%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20fig%0A%0A%20%20%20%20mo.Html(_plot())%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Does%20the%20anneal%20shape%20matter%3F%0A%0A%20%20%20%20No.%20Straightening%20every%20ramp%20and%20anneal%20in%20both%20terms%20leaves%20all%20five%20statistics%20within%20band%2C%20the%20largest%20excursion%20being%20grading%20at%20%E2%88%920.0248%20against%20a%20band%20of%200.0392.%20Minimum-jerk%20stays%2C%20now%20on%20evidence%20rather%20than%20by%20inheritance%20from%20M1%2C%20and%20the%20question%20retires.%0A%0A%20%20%20%20%3C!--%20REVIEW%3A%20added%20the%20sentence%20below%20to%20answer%20%22if%20linear%20passes%2C%20why%20not%0A%20%20%20%20switch%20to%20it%22.%20Rule%205%20was%20written%20to%20keep%20minimum-jerk%20on%20either%20outcome%0A%20%20%20%20(DECISION_RULES%3A%20%22Either%20way%20no%20survey%20dimension%22)%2C%20unlike%20rules%201-3%2C%20where%0A%20%20%20%20a%20pass%20deletes%20schedule%20parameters%20the%20survey%20would%20otherwise%20carry.%20There%0A%20%20%20%20is%20no%20cost%20saved%20by%20switching%2C%20so%20a%20pass%20only%20closes%20the%20question%20of%0A%20%20%20%20whether%20the%20shape%20is%20load-bearing%20rather%20than%20arguing%20for%20the%20simpler%20one.%20--%3E%0A%20%20%20%20Rule%205%20was%20written%20to%20keep%20minimum-jerk%20whichever%20way%20this%20arm%20resolved.%20Unlike%20the%20flat-arm%20rules%2C%20swapping%20the%20interpolation%20shape%20deletes%20no%20survey%20dimension%2C%20so%20a%20pass%20here%20only%20closes%20the%20question%20of%20whether%20the%20shape%20matters%20%E2%80%94%20it%20is%20not%20a%20case%20for%20adopting%20the%20simpler%20curve.%0A%0A%20%20%20%20A%20straight%20line%20and%20a%20smoothstep%20both%20cover%20half%20their%20window%2C%20so%20the%20anchor%20dose%20barely%20moves.%20The%20anti-subspace%20ratio%20interpolates%20over%2090%20epochs%2C%20and%20over%20that%20span%20the%20two%20shapes%20differ%20enough%20to%20change%20its%20dose%20by%206%25.%20No%20statistic%20resolved%2C%20so%20near%20the%20operating%20point%20the%20repulsion%20is%20insensitive%20to%20dose%20changes%20of%20that%20size%20%E2%80%94%20worth%20holding%20beside%20the%20previous%20section%2C%20where%20what%20the%20flat%20brackets%20changed%20was%20mostly%20something%20other%20than%20dose.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(ab_summary%2C%20delta_table)%3A%0A%20%20%20%20_sched%20%3D%20ex.anchor_dose(lambda%20e%3A%20ex.anti_weight(e))%0A%20%20%20%20_lin%20%3D%20ex.anchor_dose(lambda%20e%3A%20ex.anti_weight(e%2C%20shape%3D%22linear%22))%0A%20%20%20%20mo.Html(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20figure_html(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20delta_table(ab_summary%2C%20%5B%22linear%22%5D)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20caption%3Dmo.md(f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20**%60linear%60%20against%20%60ref%60.**%20Read%20as%20the%20tables%20above.%20Straightening%20the%20ramps%20moves%20the%20anchor%20dose%20by%20under%20a%20percent%2C%20since%20a%20smoothstep%20and%20a%20straight%20line%20both%20cover%20half%20their%20window.%20It%20moves%20the%20anti-subspace%20dose%20by%20%7Babs(_lin%20-%20_sched)%20%2F%20_sched%3A.0%25%7D%2C%20because%20that%20term%20interpolates%20over%2090%20epochs%2C%20and%20the%20two%20shapes%20differ%20most%20over%20the%20early%20part%20of%20that%20window%2C%20where%20the%20learning%20rate%20is%20highest.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22).text%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20class_%3D%22report-figure%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(rf%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20An%20amendment%20to%20the%20search%20plan%0A%0A%20%20%20%20Everything%20above%20ran%20under%20frozen%20rules.%20This%20section%20adds%20four%20conditions%20and%20three%20more%20rules%2C%20also%20frozen%20before%20any%20of%20*them*%20ran.%20Rules%201%E2%80%935%20stand%20exactly%20as%20they%20fired%3B%20the%20amendment%20extends%20the%20plan%20where%20round%201%20turned%20out%20not%20to%20answer%20the%20question%20we%20had%20asked%20it.%0A%0A%20%20%20%20**What%20round%201%20could%20not%20settle.**%20Rule%202%20read%20two%20constants%2C%20at%20%7Bex.ANTI_HOLD_RATIO%3Ag%7D%20and%20%7Bex.ANTI_PEAK_RATIO%3Ag%7D%2C%20and%20both%20resolved%20worse%20than%20%60ref%60%2C%20which%20we%20read%20as%20the%20schedule%20earning%20its%20shape%20at%20both%20ends.%20But%20those%20two%20arms%20differ%20from%20%60ref%60%20in%20two%20ways%20at%20once%3A%20in%20shape%2C%20and%20in%20dose%20(%7Bex.anchor_dose(lambda%20e%3A%20ex.anti_weight(e%2C%20hold_ratio%3Dex.ANTI_HOLD_RATIO%2C%20shape%3D%22flat%22))%20%2F%20ex.anchor_dose(lambda%20e%3A%20ex.anti_weight(e))%3A.2f%7D%C3%97%20and%20%7Bex.anchor_dose(lambda%20e%3A%20ex.anti_weight(e%2C%20hold_ratio%3Dex.ANTI_PEAK_RATIO%2C%20shape%3D%22flat%22))%20%2F%20ex.anchor_dose(lambda%20e%3A%20ex.anti_weight(e))%3A.2f%7D%C3%97%20the%20reference).%0A%0A%20%20%20%20Alternatively%2C%20total%20dose%20may%20have%20an%20interior%20optimum%20with%20the%20shape%20incidental.%20The%20seed%20means%20fit%20that%20too.%20Containment%20moves%20monotonically%20with%20dose%20across%20the%20three%20arms%2C%20and%20%60ref%60%20sits%20between%20the%20two%20brackets%20while%20beating%20both%20on%20the%20other%20three%20statistics.%0A%0A%20%20%20%20The%20design%20anticipated%20this%20middle%20level%20and%20set%20it%20aside.%20The%20frozen%20note%20under%20%60ABLATION_CONDITIONS%60%20says%20the%20anti%20term%20%22cannot%20be%20dose-matched%20flat%20(the%20match%20would%20sit%20at%201.7%C3%97%20the%20anchor%20peak%20for%20all%20of%20training%2C%20a%20different%20regime)%22.%0A%0A%20%20%20%20That%20was%20a%20reasonable%20call%20with%20no%20data%20yet%2C%20but%20after%20round%201%20this%20level%20separates%20two%20live%20readings%20rather%20than%20adding%20one%20more%20point%20in%20a%20range.%0A%0A%20%20%20%20**The%20four%20conditions.**%20%60anti-mid%60%20holds%20%CE%BB_s%CC%84%2F%CE%BB_a%20constant%20at%20%7Bex.ANTI_MID_RATIO%3Ag%7D%2C%20the%20level%20that%20matches%20the%20reference%20dose%2C%20so%20it%20differs%20from%20%60ref%60%20in%20shape%20alone.%20%60anti-mid-flat%60%20pairs%20that%20constant%20with%20the%20flat%20anchor.%20Since%20%60ref%60%20and%20%60flat-anchor%60%20have%20already%20run%2C%20the%20four%20cells%20complete%20a%202%20%C3%97%202%20in%20(anchor%20shape)%20%C3%97%20(anti%20shape)%2C%20which%20is%20what%20it%20takes%20to%20read%20an%20interaction.%0A%0A%20%20%20%20%60short25%60%20halves%20the%20adopted%20length%20again%2C%20and%20%60short25-lam0%60%20is%20its%20task-cost%20control%2C%20since%20un-anchored%20holdout%20EM%20is%20itself%20a%20function%20of%20length.%0A%0A%20%20%20%20**Why%20this%20does%20not%20spend%20the%20preregistration.**%20A%20survey%20scores%20nothing.%20Its%20output%20is%20a%20proposal%2C%20which%20the%20next%20preregistered%20experiment%20confirms%20at%20fresh%20seeds%2C%20so%20there%20is%20no%20verdict%20here%20for%20a%20late%20change%20to%20manufacture.%20The%20risks%20specific%20to%20this%20experiment%20type%20are%20selective%20reporting%20and%20quoting%20the%20numbers%20from%20a%20survey%20as%20results%2C%20and%20adding%20arms%20touches%20neither%2C%20as%20long%20as%20every%20arm%20is%20published.%0A%0A%20%20%20%20What%20protects%20the%20rest%20is%20ordinary%20freezing%2C%20done%20a%20second%20time%3A%20the%20rules%20below%20were%20fixed%20before%20the%20runs%2C%20they%20name%20their%20predictions%2C%20and%20rules%201%E2%80%935%20keep%20their%20own%20record.%20%60decide%60%20reads%20round%201%20alone%20whatever%20else%20has%20landed%2C%20so%20the%20amendment%20shows%20up%20as%20a%20diff%20rather%20than%20an%20overwrite.%0A%0A%20%20%20%20One%20cost%2C%20uncorrected.%20Rule%206%20is%20a%20third%20constant%20tested%20against%20a%20rule%20that%20simplifies%20on%20a%20tie%2C%20so%20it%20is%20a%20third%20chance%20to%20simplify%20by%20luck.%20We%20are%20leaning%20on%20the%20survey%20contract%20rather%20than%20on%20the%20risk%20being%20small%3A%20a%20spurious%20pass%20buys%20a%20slightly%20wrong%20search%20space%2C%20and%20D2.2%20re-measures%20the%20operating%20point%20at%20fresh%20seeds.%20Branch%20A%20is%20the%20more%20expensive%20branch%2C%20so%20a%20spurious%20pass%20would%20displace%20the%20incumbent%20that%20costs%20*more*%20to%20search.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20def%20_anti(c%3A%20dict)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_e%3A%20int%20%3D%20c%5B%22epochs%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_shape%20%3D%20ex.condition_shapes(c)%5B1%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_w%20%3D%20lambda%20e%3A%20ex.anti_weight(%20%20%23%20noqa%3A%20E731%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20e%2C%20lam%3Dc%5B%22lam%22%5D%2C%20epochs%3D_e%2C%20shape%3D_shape%2C%20hold_ratio%3Dc.get(%22anti_ratio%22%2C%20ex.ANTI_HOLD_RATIO)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20ex.anchor_dose(_w%2C%20epochs%3D_e)%2C%20ex.dose_centroid(_w%2C%20epochs%3D_e)%0A%0A%20%20%20%20_ref_dose%2C%20_%20%3D%20_anti(next(c%20for%20c%20in%20ex.ABLATION_CONDITIONS%20if%20c%5B%22name%22%5D%20%3D%3D%20%22ref%22))%0A%20%20%20%20_what%20%3D%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22anti-mid%22%3A%20f%22%CE%BB_s%CC%84%2F%CE%BB_a%20constant%20at%20the%20dose-matched%20level%20(%7Bex.ANTI_MID_RATIO%3Ag%7D)%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22anti-mid-flat%22%3A%20%22the%20same%20constant%2C%20paired%20with%20the%20flat%20anchor%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22short25%22%3A%20%22the%20whole%20recipe%20in%20a%20quarter%20of%20the%20epochs%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22short25-lam0%22%3A%20%22un-anchored%20control%20at%2025%20epochs%22%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%20_rows%20%3D%20%22%22.join(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%3Ctr%3E%3Ctd%3E%3Ccode%3E%7Bc%5B'name'%5D%7D%3C%2Fcode%3E%3C%2Ftd%3E%3Ctd%3E%7B_what%5Bc%5B'name'%5D%5D%7D%3C%2Ftd%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7Bc%5B'epochs'%5D%7D%3C%2Ftd%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7B'%E2%80%94'%20if%20c%5B'lam'%5D%20%3D%3D%200%20else%20format(_anti(c)%5B0%5D%20%2F%20_ref_dose%2C%20'.2f')%7D%3C%2Ftd%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7B'%E2%80%94'%20if%20c%5B'lam'%5D%20%3D%3D%200%20else%20format(_anti(c)%5B1%5D%20%2F%20c%5B'epochs'%5D%2C%20'.2f')%7D%3C%2Ftd%3E%3C%2Ftr%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20c%20in%20ex.AMENDMENT_CONDITIONS%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20mo.Html(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20figure_html(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Ctable%20class%3D%22report-table%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cthead%3E%3Ctr%3E%3Cth%3Econdition%3C%2Fth%3E%3Cth%3Ewhat%20it%20changes%3C%2Fth%3E%3Cth%20class%3D%22num%22%3Eepochs%3C%2Fth%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cth%20class%3D%22num%22%3Eanti%20dose%20vs%20%3Ccode%3Eref%3C%2Fcode%3E%3C%2Fth%3E%3Cth%20class%3D%22num%22%3Ecentroid%3C%2Fth%3E%3C%2Ftr%3E%3C%2Fthead%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Ctbody%3E%7B_rows%7D%3C%2Ftbody%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Ftable%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20caption%3Dmo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20**The%20amendment's%20conditions**%2C%20three%20seeds%20each.%20Dose%20is%20%24%5Cint%20%5Clambda_%7B%5Cbar%7Bs%7D%7D%20%5Ccdot%20%5Cmathrm%7Blr%7D%20%5C%2C%20%5Cmathrm%7Bd%7De%24%20divided%20by%20the%20same%20integral%20for%20the%20reference%20schedule%2C%20at%20the%20same%20length%3B%20centroid%20is%20where%20that%20dose%20is%20delivered%2C%20as%20a%20fraction%20of%20training.%20%60anti-mid%60%20and%20%60anti-mid-flat%60%20match%20the%20reference%20dose%20by%20construction%2C%20and%20differ%20from%20it%20in%20*when*%20the%20repulsion%20arrives%3A%20the%20reference%20delivers%20it%20at%20a%20centroid%20of%200.27%2C%20a%20constant%20at%200.34.%20That%20is%20the%20contrast%20rule%206%20turns%20on.%20The%20two%20short%20arms%20carry%20the%20reference%20shape%20unchanged%2C%20so%20their%20doses%20scale%20with%20length%20rather%20than%20moving%20independently.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22).text%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20class_%3D%22report-figure%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(f%22%22%22%0A%20%20%20%20**The%20rules**%20(from%20%60experiment.AMENDMENT_RULES%60%2C%20frozen%20before%20the%20runs).%0A%0A%20%20%20%20**6.**%20%60anti-mid%60%20against%20%60ref%60.%20Within%20band%2C%20or%20better%20%E2%86%92%20the%20dose%20is%20the%20active%20ingredient%2C%20the%20anti%20schedule%20collapses%20to%20a%20flat%20ratio%2C%20and%20the%20survey%20searches%20branch%20B%20with%20%7Bex.ANTI_MID_RATIO%3Ag%7D%20as%20its%20reference%20level.%20Resolved%20worse%20%E2%86%92%20the%20shape%20is%20load-bearing%2C%20and%20branch%20A%20is%20confirmed%20rather%20than%20merely%20un-overturned.%20This%20comparison%20holds%20the%20anchor%20schedule%20fixed%20at%20%60ref%60's%2C%20so%20a%20regression%20here%20isolates%20the%20anti-subspace%20shape%20from%20any%20interaction%20with%20the%20anchor's%20shape%3B%20rule%207%20tests%20that%20interaction%20separately%2C%20and%20confirming%20branch%20A%20does%20not%20wait%20on%20it.%0A%0A%20%20%20%20**7.**%20%60anti-mid-flat%60%20against%20%60flat-anchor%60.%20Rules%201%20and%206%20are%20one-factor%20readings%2C%20so%20both%20simplifications%20are%20adopted%20together%20only%20if%20the%20pair%20holds.%20This%20is%20the%20interaction%20gate%20of%20rule%203%2C%20now%20at%20a%20level%20that%20might%20pass%20it.%20If%20rule%206%20simplifies%20and%20this%20arm%20does%20not%2C%20the%20two%20simplifications%20interact%20the%20way%20rule%203%20describes%3A%20we%20keep%20the%20anchor%20schedule%2C%20since%20rule%201's%20parameters%20are%20fixed%20either%20way%2C%20and%20adopt%20the%20flat%20anti%20at%20the%20level%20rule%206%20already%20showed%20works%20alone.%0A%0A%20%20%20%20**8.**%20%60short25%60%20within%20band%20against%20%60ref%60%2C%20task-gated%20against%20%60short25-lam0%60%20%E2%86%92%20the%20survey%20runs%20at%20%7Bex.EPOCHS_SHORTER%7D%20epochs.%20Otherwise%20the%20%7Bex.EPOCHS_SHORT%7D%20of%20rule%204%20stands.%0A%0A%20%20%20%20**What%20each%20reading%20predicts.**%20A%20constant%20at%20%7Bex.ANTI_MID_RATIO%3Ag%7D%20delivers%20about%200.7%C3%97%20the%20repulsion%20of%20the%20schedule%20over%20the%20window%20where%20the%20latch%20is%20decided%2C%20and%20four%20to%20six%20times%20its%20late%20repulsion%20over%20the%20window%20where%20grading%20is%20learned.%20So%20the%20shape%20reading%20predicts%20m_line%20and%20grading%20below%20band%20with%20containment%20intact%2C%20a%20weakened%20blend%20of%20both%20round-1%20failures.%20The%20dose%20reading%20predicts%20every%20statistic%20within%20band.%0A%0A%20%20%20%20Grading%20is%20the%20statistic%20to%20watch%3A%20it%20is%20what%20the%20M1%20schedules%20bought%2C%20and%20it%20is%20the%20one%20both%20round-1%20brackets%20lost.%0A%0A%20%20%20%20%60flat-both%60%20already%20speaks%20to%20half%20of%20this.%20It%20holds%20the%20anchor%20at%20full%20strength%20from%20step%200%20and%20still%20fails%20the%20way%20%60anti-hold%60%20does%2C%20so%20the%20flat%20anti%20fails%20at%20the%20low%20end%20for%20some%20reason%20other%20than%20the%20anchor%20being%20weak%20early.%20The%20high%20end%20is%20where%20the%202%20%C3%97%202%20is%20still%20open%2C%20and%20rule%207%20closes%20it.%0A%0A%20%20%20%20For%20rule%208%2C%20the%20trap%20runs%20the%20opposite%20way%20to%20the%20usual%20one.%20The%20margin%20peaks%20near%20epoch%2010%20and%20drifts%20down%20over%20the%20following%20forty%2C%20so%20a%20shorter%20run%20can%20score%20*better*%20on%20m_line%20while%20being%20the%20less%20converged%20model.%20The%20task%20gate%20and%20grading%20decide%20this%20arm%3B%20an%20m_line%20improvement%20on%20its%20own%20does%20not%20carry%20it.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20_n_a%2C%20_n_b%20%3D%20ex.N_TRIALS_BY_DIM%5B4%5D%2C%20ex.N_TRIALS_BY_DIM%5B3%5D%0A%0A%20%20%20%20%40themed(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20name%3D%22amendment-flow%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20alt_text%3Df%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Flowchart%20of%20amendment%20rules%206%20to%208.%20A%20start%20box%2C%20round%201%3A%20flat%20anchor%2C%20scheduled%20anti%2C%2050%20epochs%2C%20feeds%20two%20lanes.%20Left%20lane%3A%20rule%206%20compares%20anti-mid%20to%20ref.%20Resolved%20worse%20leads%20to%20branch%20A%20confirmed%3A%20scheduled%20anti%2C%204%20dimensions%2C%20%7B_n_a%7D%20trials.%20Within%20band%20leads%20to%20rule%207%2C%20which%20compares%20anti-mid-flat%20to%20flat-anchor.%20There%2C%20within%20band%20leads%20to%20flat%20anchor%20with%20flat%20anti%20at%20%7Bex.ANTI_MID_RATIO%3Ag%7D%2C%203%20dimensions%2C%20%7B_n_b%7D%20trials%3B%20resolved%20worse%20leads%20to%20scheduled%20anchor%20with%20flat%20anti%20at%20%7Bex.ANTI_MID_RATIO%3Ag%7D%2C%20also%203%20dimensions%2C%20%7B_n_b%7D%20trials.%20Right%20lane%3A%20rule%208%20compares%20short25%20to%20ref%2C%20task-gated%20against%20short25-lam0.%20Both%20passing%20leads%20to%2025%20epochs%3B%20either%20failing%20leads%20to%2050%20epochs%20under%20rule%204.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20caption%3D%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20**How%20rules%206%E2%80%938%20compose.**%20Each%20arrow%20is%20one%20frozen%20comparison%2C%20read%20once%20the%20amendment%20arms%20settle.%20The%20left%20lane%20decides%20what%20the%20survey%20searches%3A%20rule%206%20sets%20the%20anti-subspace%20branch%2C%20and%20rule%207%20%E2%80%94%20read%20only%20if%20rule%206%20simplifies%20%E2%80%94%20decides%20whether%20the%20flat%20anchor%20and%20the%20flat%20anti%20are%20adopted%20together.%20The%20right%20lane%20decides%20how%20long%20each%20trial%20trains%2C%20and%20composes%20with%20any%20left-lane%20outcome.%20Grey%20boxes%20are%20outcomes%3B%20each%20names%20the%20surviving%20configuration%20and%20the%20trial%20budget%20its%20dimension%20count%20buys.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20def%20_plot()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ink%20%3D%20light_dark(%22%23333%22%2C%20%22%23ccc%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20edge%20%3D%20light_dark(%22%23555%22%2C%20%22%23aaa%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20dec_fc%2C%20dec_ec%20%3D%20light_dark(%22%23e9f1f8%22%2C%20%22%231b2733%22)%2C%20light_dark(%22%231f6fb4%22%2C%20%22%235fa8dd%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20out_fc%2C%20out_ec%20%3D%20light_dark(%22%23f2f2f2%22%2C%20%22%2324272c%22)%2C%20light_dark(%22%23999%22%2C%20%22%23666%22)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig%2C%20ax%20%3D%20plt.subplots(figsize%3D(8.2%2C%204.8)%2C%20layout%3D%22constrained%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax.set_xlim(0%2C%20100)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax.set_ylim(0%2C%20100)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax.set_axis_off()%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20def%20box(x%2C%20y%2C%20text%2C%20fc%2C%20ec)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax.text(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20x%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20y%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20text%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ha%3D%22center%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20va%3D%22center%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fontsize%3D7.5%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20color%3Dink%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20linespacing%3D1.4%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20bbox%3Ddict(boxstyle%3D%22round%2Cpad%3D0.55%22%2C%20facecolor%3Dfc%2C%20edgecolor%3Dec%2C%20lw%3D1.1)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20def%20arrow(x0%2C%20y0%2C%20x1%2C%20y1%2C%20label%3DNone%2C%20lx%3D0%2C%20ly%3D0)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax.annotate(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20xy%3D(x1%2C%20y1)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20xytext%3D(x0%2C%20y0)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20arrowprops%3Ddict(arrowstyle%3D%22-%7C%3E%22%2C%20color%3Dedge%2C%20lw%3D1.0%2C%20shrinkA%3D0%2C%20shrinkB%3D0)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20label%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax.text(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20(x0%20%2B%20x1)%20%2F%202%20%2B%20lx%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20(y0%20%2B%20y1)%20%2F%202%20%2B%20ly%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20label%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fontsize%3D6.5%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20style%3D%22italic%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20color%3Dink%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ha%3D%22center%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20va%3D%22center%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20box(50%2C%2092%2C%20%22round%201%20(rules%201%E2%80%935)%3A%20flat%20anchor%20%C2%B7%20scheduled%20anti%20%C2%B7%2050%20epochs%22%2C%20out_fc%2C%20out_ec)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20box(36%2C%2070%2C%20%22rule%206%5Cnanti-mid%20vs%20ref%22%2C%20dec_fc%2C%20dec_ec)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20arrow(44%2C%2088%2C%2037%2C%2076)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20box(12%2C%2044%2C%20f%22branch%20A%20confirmed%3A%5Cnscheduled%20anti%5Cn4%20dims%20%C2%B7%20%7B_n_a%7D%20trials%22%2C%20out_fc%2C%20out_ec)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20arrow(28%2C%2065%2C%2014%2C%2051%2C%20%22resolved%5Cnworse%22%2C%20lx%3D-8%2C%20ly%3D0)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20box(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2048%2C%2046%2C%20%22rule%207%5Cnanti-mid-flat%20vs%20flat-anchor%5Cn(read%20because%20rule%201%5Cnchose%20the%20flat%20anchor)%22%2C%20dec_fc%2C%20dec_ec%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20arrow(40%2C%2064%2C%2046%2C%2055%2C%20%22within%20band%22%2C%20lx%3D9%2C%20ly%3D1)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20box(30%2C%2016%2C%20f%22flat%20anchor%5Cnflat%20anti%20at%20%7Bex.ANTI_MID_RATIO%3Ag%7D%5Cn3%20dims%20%C2%B7%20%7B_n_b%7D%20trials%22%2C%20out_fc%2C%20out_ec)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20arrow(42%2C%2037%2C%2032%2C%2024%2C%20%22within%20band%22%2C%20lx%3D-8%2C%20ly%3D0)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20box(64%2C%2016%2C%20f%22scheduled%20anchor%5Cnflat%20anti%20at%20%7Bex.ANTI_MID_RATIO%3Ag%7D%5Cn3%20dims%20%C2%B7%20%7B_n_b%7D%20trials%22%2C%20out_fc%2C%20out_ec)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20arrow(54%2C%2037%2C%2062%2C%2024%2C%20%22resolved%5Cnworse%22%2C%20lx%3D8%2C%20ly%3D1)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20box(82%2C%2070%2C%20%22rule%208%5Cnshort25%20vs%20ref%2C%5Cntask-gated%20vs%20short25-lam0%22%2C%20dec_fc%2C%20dec_ec)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20arrow(56%2C%2088%2C%2081%2C%2077)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20box(74%2C%2044%2C%20%2225%20epochs%22%2C%20out_fc%2C%20out_ec)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20arrow(78%2C%2062%2C%2075%2C%2049%2C%20%22both%20pass%22%2C%20lx%3D-8%2C%20ly%3D0)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20box(92%2C%2044%2C%20%2250%20epochs%5Cn(rule%204)%22%2C%20out_fc%2C%20out_ec)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20arrow(86%2C%2062%2C%2091%2C%2051%2C%20%22either%5Cnfails%22%2C%20lx%3D7%2C%20ly%3D1)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20fig%0A%0A%20%20%20%20mo.Html(_plot())%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%23%20Shape%20or%20dose%3F%20(rules%206%20and%207)%0A%0A%20%20%20%20Shape.%20%60anti-mid%60%20matches%20the%20dose%20of%20the%20schedule%20to%20within%20rounding%20and%20still%20comes%20out%20worse%20on%20three%20of%20the%20five%20statistics%3A%20grading%20falls%200.1022%20against%20a%20band%20of%200.0392%2C%20m_line%200.0156%20against%200.0144%2C%20and%20the%20group%20contrast%200.0135%20against%200.0093.%20Containment%20and%20retention%20stay%20within%20band%2C%20containment%20on%20the%20better%20side.%0A%0A%20%20%20%20That%20is%20what%20the%20shape%20reading%20predicted%2C%20a%20weakened%20blend%20of%20the%20two%20round-1%20failures%20with%20containment%20intact%2C%20and%20not%20what%20the%20dose%20reading%20predicted.%20Rule%206%20confirms%20branch%20A%2C%20so%20the%20peak%20and%20anneal%20endpoint%20of%20the%20schedule%20stay%20dimensions%20of%20the%20search.%0A%0A%20%20%20%20Grading%20was%20the%20statistic%20to%20watch%2C%20and%20it%20moved%20the%20most%2C%20in%20the%20direction%20the%20frozen%20prediction%20gave%20a%20mechanism%20for.%20A%20constant%20at%20the%20matched%20level%20delivers%20four%20to%20six%20times%20the%20late%20repulsion%20of%20the%20schedule%20over%20the%20window%20where%20grading%20is%20learned%2C%20and%20the%20response%20ends%20less%20graded%2C%20as%20it%20did%20in%20both%20round-1%20brackets.%0A%0A%20%20%20%20Rule%207%20is%20unread%2C%20because%20its%20gate%20needs%20rule%206%20to%20simplify.%20The%20arm%20ran%20anyway%2C%20and%20it%20completes%20the%202%20%C3%97%202.%20Against%20%60flat-anchor%60%2C%20%60anti-mid-flat%60%20shows%20the%20same%20three%20regressions%20(grading%20%E2%88%920.1325%2C%20m_line%20%E2%88%920.0203%2C%20contrast%20%E2%88%920.0108).%20In%20the%20panel%20below%20the%20two%20anchor-shape%20lines%20move%20nearly%20in%20parallel%2C%20so%20flattening%20the%20anti%20term%20costs%20about%20the%20same%20with%20either%20anchor%20shape.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(ab_summary%2C%20delta_table)%3A%0A%20%20%20%20mo.vstack(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.Html(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20figure_html(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20delta_table(ab_summary%2C%20%5B%22anti-mid%22%5D)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20caption%3Dmo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20**%60anti-mid%60%20against%20%60ref%60.**%20Read%20as%20the%20round-1%20tables.%20The%20arm%20matches%20the%20reference%20dose%20to%200.3%25%20by%20construction%2C%20so%20what%20the%20deltas%20measure%20is%20the%20shape%20alone.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22).text%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20class_%3D%22report-figure%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.Html(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20figure_html(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20delta_table(ab_summary%2C%20%5B%22anti-mid-flat%22%5D%2C%20%22flat-anchor%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20caption%3Dmo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20**%60anti-mid-flat%60%20against%20%60flat-anchor%60.**%20The%20frozen%20comparison%20for%20rule%207.%20Both%20arms%20hold%20the%20anchor%20flat%2C%20so%20the%20anti%20term%20is%20again%20the%20only%20difference.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22).text%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20class_%3D%22report-figure%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(ab_cells%3A%20list%5Bdict%5D)%3A%0A%20%20%20%20_corner%20%3D%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22min-jerk%22%2C%20%22schedule%22)%3A%20%22ref%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22flat%22%2C%20%22schedule%22)%3A%20%22flat-anchor%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22min-jerk%22%2C%20%22constant%22)%3A%20%22anti-mid%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22flat%22%2C%20%22constant%22)%3A%20%22anti-mid-flat%22%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%20_runs%20%3D%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20k%3A%20%7Bs%3A%20%5Bc%5Bs%5D%20for%20c%20in%20ab_cells%20if%20c%5B%22condition%22%5D%20%3D%3D%20cond%5D%20for%20s%20in%20(%22m_line%22%2C%20%22r2_sim%22)%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20k%2C%20cond%20in%20_corner.items()%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%40themed(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20name%3D%22two-by-two%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20alt_text%3D%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Two%20panels%2C%20each%20a%20two-by-two%20interaction%20chart.%20Horizontal%20axis%3A%20the%20anti-subspace%20term%2C%20schedule%20or%20constant%20at%201.77.%20Two%20lines%20per%20panel%2C%20one%20per%20anchor%20shape%2C%20min-jerk%20and%20flat%2C%20with%20per-run%20dots%20around%20each%20seed%20mean.%20Left%20panel%2C%20m_line%3A%20both%20lines%20drop%20by%20about%200.02%20from%20schedule%20to%20constant%2C%20staying%20nearly%20parallel.%20Right%20panel%2C%20grading%20r%20squared%3A%20both%20lines%20drop%20by%20about%200.10%20to%200.13%2C%20again%20nearly%20parallel%2C%20with%20the%20flat-anchor%20line%20starting%20higher.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20caption%3Dr%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20**The%202%20%C3%97%202%20of%20(anchor%20shape)%20%C3%97%20(anti%20term).**%20Seed%20means%20(%24%E2%97%8F%24%2C%20joined)%20and%20per-run%20values%20(the%20smaller%20dots%20of%20the%20same%20color)%20for%20m_line%20and%20grading%20%24r%5E2%24%20at%20the%20four%20corners.%20An%20interaction%20would%20show%20as%20the%20two%20lines%20diverging%3B%20instead%20they%20move%20nearly%20in%20parallel%20on%20both%20panels%2C%20so%20the%20cost%20of%20flattening%20the%20anti%20term%20does%20not%20depend%20on%20the%20anchor's%20shape.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20def%20_plot()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20colors%20%3D%20%7B%22min-jerk%22%3A%20light_dark(%22%231f6fb4%22%2C%20%22%235fa8dd%22)%2C%20%22flat%22%3A%20light_dark(%22%23b4531f%22%2C%20%22%23dd8f5f%22)%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig%2C%20_axs%20%3D%20plt.subplots(1%2C%202%2C%20figsize%3D(7.2%2C%202.9)%2C%20layout%3D%22constrained%22%2C%20sharex%3DTrue)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax_m%2C%20ax_r%20%3D%20cast(tuple%2C%20_axs)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20ax%2C%20stat%20in%20((ax_m%2C%20%22m_line%22)%2C%20(ax_r%2C%20%22r2_sim%22))%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20anchor%20in%20(%22min-jerk%22%2C%20%22flat%22)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20means%20%3D%20%5Bfloat(np.mean(_runs%5B(anchor%2C%20anti)%5D%5Bstat%5D))%20for%20anti%20in%20(%22schedule%22%2C%20%22constant%22)%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax.plot(%5B0%2C%201%5D%2C%20means%2C%20%22o-%22%2C%20color%3Dcolors%5Banchor%5D%2C%20ms%3D5%2C%20lw%3D1.2%2C%20label%3Df%22%7Banchor%7D%20anchor%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20xi%2C%20anti%20in%20((0%2C%20%22schedule%22)%2C%20(1%2C%20%22constant%22))%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20y%20%3D%20_runs%5B(anchor%2C%20anti)%5D%5Bstat%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax.scatter(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5Bxi%20%2B%20(0.03%20if%20anchor%20%3D%3D%20%22flat%22%20else%20-0.03)%5D%20*%20len(y)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20y%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20s%3D10%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20color%3Dcolors%5Banchor%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20alpha%3D0.55%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20lw%3D0%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax.set_xticks(%5B0%2C%201%5D%2C%20%5B%22schedule%22%2C%20f%22constant%20%7Bex.ANTI_MID_RATIO%3Ag%7D%22%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax.set_xlim(-0.35%2C%201.35)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax_m.set_ylabel(%22m_line%22%2C%20fontsize%3D%22x-small%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax_r.set_ylabel(%22grading%20r%C2%B2%22%2C%20fontsize%3D%22x-small%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax_m.legend(fontsize%3D%22x-small%22%2C%20frameon%3DFalse%2C%20loc%3D%22lower%20left%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20fig%0A%0A%20%20%20%20mo.Html(_plot())%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%23%20Can%20we%20halve%20the%20budget%20again%3F%20(rule%208)%0A%0A%20%20%20%20No%2C%20but%20not%20for%20the%20predicted%20reason.%20The%20prediction%20named%20the%20task%20gate%20as%20the%20binding%20constraint%2C%20on%20the%20grounds%20that%20at%2025%20epochs%20the%20un-anchored%20control%20might%20stop%20saturating%20holdout%20EM.%20The%20control%20is%20fine%3A%20%60short25-lam0%60%20holds%200.9961%2C%20and%20the%20task%20cost%20of%20%60short25%60%20is%200.0026%20against%20a%20gate%20of%200.02.%0A%0A%20%20%20%20What%20fails%20is%20the%20anchored%20recipe%20itself%3A%20m_line%20drops%200.0268%20against%20a%20band%20of%200.0144%2C%20containment%20worsens%20by%200.0410%20against%200.0346%2C%20and%20the%20contrast%20drops%200.0222%20against%200.0093%2C%20with%20grading%20within%20band.%20The%20trap%20the%20rule%20named%2C%20where%20a%20shorter%20run%20scores%20*better*%20on%20m_line%20while%20being%20the%20less%20converged%20model%2C%20did%20not%20appear%20either%3B%20the%20shorter%20run%20scores%20worse%20outright.%0A%0A%20%20%20%20The%20trajectories%20below%20show%20how%20the%20halving%20stopped%20working.%20On%20the%20shared%20fraction-of-training%20clock%2C%20%60ref%60%20and%20%60short%60%20trace%20the%20same%20curves.%20But%20%60short25%60%20starts%20far%20behind%2C%20and%20spends%20the%20rest%20of%20the%20run%20catching%20up%3A%20at%20a%20fifth%20of%20training%20its%20margin%20probe%20reads%20half%20of%20what%20%60ref%60%20reads%20at%20the%20same%20point%2C%20and%20its%20validation%20loss%20is%20a%20full%20nat%20higher.%20Perhaps%20the%20shorter%20schedule%20would%20work%20with%20higher%20term%20weights%2C%20but%20that's%20outside%20the%20scope%20of%20this%20survey.%0A%0A%20%20%20%20Fifty%20epochs%20leaves%20slack%20after%20convergence%2C%20and%20twenty-five%20leaves%20none.%20Rule%208%3A%20the%20survey%20runs%20at%20the%2050%20epochs%20set%20by%20rule%204.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(ab_summary%2C%20delta_table)%3A%0A%20%20%20%20mo.Html(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20figure_html(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20delta_table(ab_summary%2C%20%5B%22short25%22%5D)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20caption%3Dmo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20**%60short25%60%20against%20%60ref%60.**%20Read%20as%20the%20tables%20above%3B%20as%20with%20%60short%60%2C%20the%20task%20gate%20compares%20against%20the%20un-anchored%20control%20at%20the%20same%20length%20(%60short25-lam0%60)%2C%20so%20convergence%20cost%20is%20not%20charged%20to%20the%20anchor.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22).text%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20class_%3D%22report-figure%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(ab_cells%3A%20list%5Bdict%5D%2C%20traj_of)%3A%0A%20%20%20%20_keys%20%3D%20(%22m_line%22%2C%20%22val_loss%22)%0A%20%20%20%20_traj%20%3D%20%7Bk%3A%20%7Bc%3A%20traj_of(ab_cells%2C%20c%2C%20k)%20for%20c%20in%20(%22ref%22%2C%20%22short%22%2C%20%22short25%22)%7D%20for%20k%20in%20_keys%7D%0A%0A%20%20%20%20%40themed(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20name%3D%22short25%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20alt_text%3D%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Two%20line%20charts%20sharing%20a%20horizontal%20axis%20of%20fraction%20of%20training.%20Left%3A%20per-line%20margin%20m_line%20for%20three%20hundred-epoch%20runs%2C%20three%20fifty-epoch%20runs%20and%20three%20twenty-five-epoch%20runs.%20The%20hundred-%20and%20fifty-epoch%20groups%20rise%20together%20over%20the%20first%20fifth%20of%20training%20and%20hold%20near%200.75%3B%20the%20twenty-five-epoch%20group%20is%20still%20near%200.35%20at%20that%20fraction%2C%20climbs%20for%20most%20of%20the%20run%2C%20and%20levels%20off%20late%20around%200.65%20to%200.69%2C%20below%20the%20others.%20Right%3A%20validation%20loss%20for%20the%20same%20runs%3B%20the%20two%20longer%20groups%20overlap%2C%20while%20the%20twenty-five-epoch%20curves%20sit%20well%20above%20them%20until%20nearly%20half%20of%20training%20before%20closing%20the%20gap.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20caption%3Dr%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20**Twenty-five%20epochs%20against%20fifty%20and%20a%20hundred%2C%20on%20a%20shared%20clock.**%20Axes%20as%20in%20the%20%60short%60%20figure%20above%3A%20fraction%20of%20training%20horizontally%2C%20the%20cheap%20one-partner%20margin%20probe%20on%20the%20left%2C%20validation%20loss%20on%20the%20right.%20The%20two%20longer%20lengths%20trace%20the%20same%20curves%3B%20the%20quarter-length%20runs%20spend%20nearly%20half%20their%20budget%20still%20converging%2C%20and%20the%20margin%20they%20reach%20afterwards%20levels%20off%20below%20the%20others.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20def%20_plot()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20colors%20%3D%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22ref%22%3A%20light_dark(%22%231f6fb4%22%2C%20%22%235fa8dd%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22short%22%3A%20light_dark(%22%232a9d8f%22%2C%20%22%235fc9bd%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22short25%22%3A%20light_dark(%22%23b4531f%22%2C%20%22%23dd8f5f%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20labels%20%3D%20%7B%22m_line%22%3A%20%22m_line%20(trajectory%20probe)%22%2C%20%22val_loss%22%3A%20%22validation%20loss%22%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig%2C%20_axs%20%3D%20plt.subplots(1%2C%202%2C%20figsize%3D(7.2%2C%202.9)%2C%20layout%3D%22constrained%22%2C%20sharex%3DTrue)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax_m%2C%20ax_v%20%3D%20cast(tuple%2C%20_axs)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20ax%2C%20key%20in%20((ax_m%2C%20%22m_line%22)%2C%20(ax_v%2C%20%22val_loss%22))%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20name%2C%20runs%20in%20_traj%5Bkey%5D.items()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20i%2C%20(e%2C%20y)%20in%20enumerate(runs)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax.plot(e%20%2F%20e.max()%2C%20y%2C%20color%3Dcolors%5Bname%5D%2C%20lw%3D1.0%2C%20alpha%3D0.8%2C%20label%3Dname%20if%20i%20%3D%3D%200%20else%20None)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax.set_xlabel(%22fraction%20of%20training%22%2C%20fontsize%3D%22x-small%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax.set_ylabel(labels%5Bkey%5D%2C%20fontsize%3D%22x-small%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax_m.legend(fontsize%3D%22x-small%22%2C%20frameon%3DFalse%2C%20loc%3D%22lower%20right%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20fig%0A%0A%20%20%20%20mo.Html(_plot())%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20What%20the%20survey%20runs%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(ab_decision)%3A%0A%20%20%20%20_space%20%3D%20ex.survey_space(ab_decision)%0A%20%20%20%20_rows%20%3D%20%22%22.join(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%3Ctr%3E%3Ctd%3E%3Ccode%3E%7Bd%7D%3C%2Fcode%3E%3C%2Ftd%3E%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7Blo%3Ag%7D%3C%2Ftd%3E%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7Bhi%3Ag%7D%3C%2Ftd%3E%3Ctd%3E%7Bscale%7D%3C%2Ftd%3E%3C%2Ftr%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20d%2C%20(lo%2C%20hi%2C%20scale)%20in%20_space.items()%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20mo.md(f%22%22%22%0A%20%20%20%20The%20rules%20that%20touch%20the%20survey%20resolve%20to%20one%20recipe%20and%20one%20box.%20The%20anchor%20weight%20is%20%7B%22flat%20at%20the%20sampled%20%CE%BB_a%22%20if%20ab_decision%5B%22anchor_shape%22%5D%20%3D%3D%20%22flat%22%20else%20%22scheduled%2C%20peaking%20at%20the%20sampled%20%CE%BB_a%22%7D%3B%20the%20anti-subspace%20term%20%7Bf%22keeps%20its%20schedule%2C%20with%20the%20hold%20ratio%20fixed%20at%20%7Bex.ANTI_HOLD_RATIO%3Ag%7D%20and%20its%20peak%20and%20anneal%20endpoint%20sampled%22%20if%20ab_decision%5B%22anti_branch%22%5D%20%3D%3D%20%22A%22%20else%20%22is%20flat%20at%20the%20sampled%20ratio%22%7D%3B%20every%20trial%20runs%20%7Bab_decision%5B%22epochs%22%5D%7D%20epochs.%0A%0A%20%20%20%20%3Ctable%20class%3D%22report-table%22%3E%0A%20%20%20%20%3Cthead%3E%3Ctr%3E%3Cth%3Edimension%3C%2Fth%3E%3Cth%20class%3D%22num%22%3Elow%3C%2Fth%3E%3Cth%20class%3D%22num%22%3Ehigh%3C%2Fth%3E%3Cth%3Escale%3C%2Fth%3E%3C%2Ftr%3E%3C%2Fthead%3E%0A%20%20%20%20%3Ctbody%3E%7B_rows%7D%3C%2Ftbody%3E%0A%20%20%20%20%3C%2Ftable%3E%0A%0A%20%20%20%20That%20is%20branch%20%7Bab_decision%5B%22anti_branch%22%5D%7D%20of%20the%20frozen%20plan%2C%20so%20the%20trial%20list%20is%20the%20one%20shown%20under%20*The%20survey%20space*%20above%3A%20%7Bex.n_trials(_space)%7D%20scrambled-Sobol%20points%20at%20seed%20%7Bex.SOBOL_SEED%7D%2C%20run%20at%20one%20seed%20each%2C%20with%20the%20top%20%7Bex.N_PROMOTE%7D%20feasible%20trials%20promoted%20to%20%7Bex.SEEDS_PROMOTE%7D.%20The%20sampled%20coordinates%20are%20unchanged%20by%20the%20length%20rules%2C%20and%20so%20is%20the%20relative%20dose%2C%20which%20is%20normalized%20at%20the%20run's%20own%20length.%20The%20centroid%20column%20of%20that%20table%20is%20in%20epochs%20at%20100%2C%20so%20at%20%7Bab_decision%5B%22epochs%22%5D%7D%20epochs%20each%20trial's%20centroid%20scales%20down%20with%20it.%0A%0A%20%20%20%20%3C!--%20REVIEW%3A%20added%20the%20centroid%20note.%20The%20frozen%20branch%20A%20table%20renders%20%60dose_centroid%60%20at%20its%20default%20100%20epochs%2C%20and%20rule%204%20adopted%2050%2C%20so%20the%20column's%20units%20are%20not%20the%20units%20the%20survey%20runs%20in.%20Nothing%20sampled%20or%20ranked%20changes%3B%20the%20marginals%20should%20be%20plotted%20at%20the%20survey's%20own%20length.%20--%3E%0A%0A%20%20%20%20Two%20of%20the%20ablations%20paid%20for%20themselves%20in%20survey%20cost%20rather%20than%20in%20dimensions.%20%60short%60%20halves%20every%20trial%2C%20and%20%60flat-anchor%60%20removes%20four%20parameters%20that%20would%20otherwise%20have%20been%20carried%20untested.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20The%20landscape%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20def%20load_survey()%20-%3E%20dict%20%7C%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22Resolve%20the%20published%20survey%20from%20the%20store%2C%20or%20None%20if%20unpublished.%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20store%20%3D%20project_store()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20art%20%3D%20store.get_refs(%5Bex.SURVEY_REF%5D)%5Bex.SURVEY_REF%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20art%20is%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20None%0A%20%20%20%20%20%20%20%20with%20tempfile.TemporaryDirectory()%20as%20d%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20(p%2C)%20%3D%20store.get_many(%5B(art%2C%20Path(d)%20%2F%20%22survey.json%22)%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20json.loads(p.read_text())%0A%0A%20%20%20%20_sv%20%3D%20load_survey()%0A%20%20%20%20mo.stop(_sv%20is%20None%2C%20mo.md(%22_The%20survey%20isn't%20published%20yet%3B%20the%20landscape%20cells%20need%20it._%22))%0A%20%20%20%20assert%20_sv%20is%20not%20None%0A%20%20%20%20sv_scored%3A%20dict%5Bint%2C%20dict%5D%20%3D%20%7Bint(t)%3A%20s%20for%20t%2C%20s%20in%20_sv%5B%22scored%22%5D.items()%7D%0A%20%20%20%20sv_trials%3A%20dict%5Bint%2C%20dict%5D%20%3D%20%7Bt%5B%22trial%22%5D%3A%20t%20for%20t%20in%20_sv%5B%22trials%22%5D%7D%0A%20%20%20%20sv_cells%3A%20dict%5Bstr%2C%20dict%5D%20%3D%20%7Bc%5B%22label%22%5D%3A%20c%20for%20c%20in%20_sv%5B%22cells%22%5D%7D%0A%20%20%20%20sv_promoted%3A%20list%5Bint%5D%20%3D%20_sv%5B%22promoted%22%5D%0A%20%20%20%20return%20sv_cells%2C%20sv_promoted%2C%20sv_scored%2C%20sv_trials%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(sv_scored%3A%20dict%5Bint%2C%20dict%5D)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Trial%20identity%2C%20shared%20by%20every%20survey%20figure%20and%20table%20below.%20Eight%20hues%20as%20light%2Fdark%0A%20%20%20%20%23%20pairs%2C%20assigned%20by%20a%20hash%20of%20the%20trial%20id%20so%20the%20color%20carries%20no%20order%2C%20and%20repeating%0A%20%20%20%20%23%20past%20eight%20%E2%80%94%20a%20mark%20is%20identified%20by%20its%20color%20together%20with%20its%20position%2C%20not%20by%20color%0A%20%20%20%20%23%20alone.%20Everything%20reads%20this%20dict%2C%20so%20a%20trial%20keeps%20one%20color%20across%20the%20whole%20section.%0A%20%20%20%20_HUES%20%3D%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22%232a78d6%22%2C%20%22%233987e5%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22%23eb6834%22%2C%20%22%23d95926%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22%231baf7a%22%2C%20%22%23199e70%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22%23eda100%22%2C%20%22%23c98500%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22%23e87ba4%22%2C%20%22%23d55181%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22%23008300%22%2C%20%22%23008300%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22%234a3aa7%22%2C%20%22%239085e9%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22%23e34948%22%2C%20%22%23e66767%22)%2C%0A%20%20%20%20%5D%0A%20%20%20%20sv_hue%20%3D%20%7Bt%3A%20_HUES%5Bzlib.crc32(str(t).encode())%20%25%20len(_HUES)%5D%20for%20t%20in%20sv_scored%7D%0A%0A%20%20%20%20def%20sv_swatch(t%3A%20int%20%7C%20None)%20-%3E%20str%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22A%20trial's%20mark%20as%20inline%20HTML%3A%20filled%20if%20feasible%2C%20open%20if%20not%2C%20as%20in%20the%20figures.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Both%20hexes%20ride%20along%20so%20the%20square%20tracks%20the%20figures'%20light%2Fdark%20pair%20(see%20%60%60.sw-themed%60%60%20in%20%60%60docs%2Freport.css%60%60).%20Pass%20%60%60None%60%60%20for%20the%20transparent%20placeholder%20that%20indents%20a%20column%20header%20over%20its%20swatches.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20t%20is%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20'%3Cspan%20class%3D%22sw%20sw-ghost%22%20aria-hidden%3D%22true%22%3E%3C%2Fspan%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_light%2C%20_dark%20%3D%20sv_hue%5Bt%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_open%20%3D%20%22%22%20if%20sv_scored%5Bt%5D%5B%22feasible%22%5D%20else%20%22%20sw-open%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20f'%3Cspan%20class%3D%22sw%20sw-dot%20sw-themed%7B_open%7D%22%20style%3D%22--sw-light%3A%20%7B_light%7D%3B%20--sw-dark%3A%20%7B_dark%7D%3B%22%20aria-hidden%3D%22true%22%3E%3C%2Fspan%3E'%0A%0A%20%20%20%20return%20sv_hue%2C%20sv_swatch%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(ab_decision%2C%20ab_summary%2C%20sv_trials%3A%20dict%5Bint%2C%20dict%5D)%3A%0A%20%20%20%20%23%20The%20two%20derived%20anti%20coordinates%20the%20frozen%20plan%20asks%20the%20marginals%20to%20use%2C%0A%20%20%20%20%23%20at%20the%20survey's%20own%20length%20(see%20the%20centroid%20REVIEW%20note%20above).%0A%20%20%20%20_epochs%20%3D%20ab_decision%5B%22epochs%22%5D%0A%0A%20%20%20%20def%20_centroid_frac(tr%3A%20dict)%20-%3E%20float%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20w%20%3D%20lambda%20e%3A%20ex.anti_weight(%20%20%23%20noqa%3A%20E731%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20e%2C%20lam%3D1.0%2C%20peak_ratio%3Dtr%5B%22anti_peak_ratio%22%5D%2C%20anneal_end_frac%3Dtr%5B%22anti_anneal_end_frac%22%5D%2C%20epochs%3D_epochs%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20ex.dose_centroid(w%2C%20epochs%3D_epochs)%20%2F%20_epochs%0A%0A%20%20%20%20sv_coords%20%3D%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20t%3A%20%7B%22dose%22%3A%20ex.anti_rel_dose(tr%2C%20epochs%3D_epochs)%2C%20%22centroid%22%3A%20_centroid_frac(tr)%7D%20for%20t%2C%20tr%20in%20sv_trials.items()%0A%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%20sv_control_em%20%3D%20ab_summary%5Bex.CONTROL_OF%5B_epochs%5D%5D%5B%22holdout_em%22%5D%0A%20%20%20%20sv_r2_floor%20%3D%20ab_summary%5B%22ref%22%5D%5B%22r2_sim%22%5D%20-%20ex.GRADE_R2_DROP%0A%20%20%20%20return%20sv_control_em%2C%20sv_coords%2C%20sv_r2_floor%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(sv_scored%3A%20dict%5Bint%2C%20dict%5D%2C%20sv_trials%3A%20dict%5Bint%2C%20dict%5D)%3A%0A%20%20%20%20_infeasible%20%3D%20%7Bt%3A%20s%20for%20t%2C%20s%20in%20sv_scored.items()%20if%20not%20s%5B%22feasible%22%5D%7D%0A%20%20%20%20_fails%20%3D%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20k%3A%20sum(1%20for%20s%20in%20_infeasible.values()%20if%20not%20s%5B%22checks%22%5D%5Bk%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20k%20in%20(%22latch%22%2C%20%22containment%22%2C%20%22grading%22%2C%20%22task%22%2C%20%22contrast%22)%0A%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%20_veto_tau%20%3D%20max(sv_trials%5Bt%5D%5B%22tau%22%5D%20for%20t%2C%20s%20in%20_infeasible.items()%20if%20not%20s%5B%22checks%22%5D%5B%22latch%22%5D)%0A%20%20%20%20_task_lam%20%3D%20min(sv_trials%5Bt%5D%5B%22lam%22%5D%20for%20t%2C%20s%20in%20_infeasible.items()%20if%20not%20s%5B%22checks%22%5D%5B%22task%22%5D)%0A%20%20%20%20mo.md(f%22%22%22%0A%20%20%20%20All%20%7Blen(sv_trials)%7D%20trials%20ran%3B%20%7Blen(sv_scored)%20-%20len(_infeasible)%7D%20are%20feasible%20on%20the%20final%20reading%20and%20%7Blen(_infeasible)%7D%20are%20not.%20No%20constraint%20is%20decorative%3A%20the%20latch%20veto%20removes%20%7B_fails%5B%22latch%22%5D%7D%20trials%2C%20containment%20%7B_fails%5B%22containment%22%5D%7D%2C%20grading%20%7B_fails%5B%22grading%22%5D%7D%2C%20the%20task%20gate%20%7B_fails%5B%22task%22%5D%7D%2C%20and%20the%20contrast%20floor%20%7B_fails%5B%22contrast%22%5D%7D%20(a%20trial%20can%20fail%20several).%0A%0A%20%20%20%20The%20failures%20organize%20by%20region%20rather%20than%20scattering.%20The%20latch%20veto%20owns%20the%20cold%20edge%3A%20every%20vetoed%20trial%20has%20%CF%84%20%E2%89%A4%20%7B_veto_tau%3A.2f%7D.%20Grading%20and%20containment%20fail%20mostly%20where%20the%20pull%20is%20weak%20(%CE%BB_a%20%E2%89%B2%200.1)%2C%20where%20the%20response%20is%20too%20control-like%20to%20show%20graded%20structure.%20The%20task%20gate%20binds%20only%20where%20the%20pull%20is%20strong%3A%20every%20task%20failure%20has%20%CE%BB_a%20%E2%89%A5%20%7B_task_lam%3A.2f%7D.%0A%0A%20%20%20%20The%20feasible%20region%20is%20the%20interior%20left%20over%2C%20and%20it%20is%20wide%20on%20every%20axis.%20Across%20it%20the%20marginals%20repeat%20the%20calibration's%20trade%20at%20survey%20scale%3A%20m_line%20rises%20with%20%CE%BB_a%20until%20the%20task%20gate%20cuts%20in%20and%20rises%20with%20%CF%84%20across%20the%20whole%20sampled%20range%2C%20while%20grading%20and%20the%20contrast%20fall%20along%20the%20same%20%CF%84%20axis%20toward%20their%20floors.%0A%0A%20%20%20%20The%20anti-subspace%20coordinates%20barely%20organize%20anything%3A%20the%20plateau's%20top%20spans%20most%20of%20the%20sampled%20range%20of%20both%20(its%20extent%20is%20quantified%20under%20*Proposed%20operating%20point*).%20That%20is%20the%20same%20insensitivity%20the%20amendment%20measured%20at%20the%20operating%20point%2C%20now%20visible%20across%20the%20box.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(%0A%20%20%20%20sv_cells%3A%20dict%5Bstr%2C%20dict%5D%2C%0A%20%20%20%20sv_coords%2C%0A%20%20%20%20sv_promoted%3A%20list%5Bint%5D%2C%0A%20%20%20%20sv_scored%3A%20dict%5Bint%2C%20dict%5D%2C%0A%20%20%20%20sv_swatch%2C%0A%20%20%20%20sv_trials%3A%20dict%5Bint%2C%20dict%5D%2C%0A)%3A%0A%20%20%20%20def%20_cond_mean(t%3A%20int)%20-%3E%20float%20%7C%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20vals%20%3D%20%5Bc%5B%22r2_cond%22%5D%20for%20s%20in%20range(sv_scored%5Bt%5D%5B%22n_seeds%22%5D)%20if%20%22r2_cond%22%20in%20(c%20%3A%3D%20sv_cells%5Bf%22t%7Bt%3A02d%7D-s%7Bs%7D%22%5D)%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20float(np.mean(vals))%20if%20vals%20else%20None%0A%0A%20%20%20%20def%20_row(_t%3A%20int)%20-%3E%20str%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_tr%2C%20_s%20%3D%20sv_trials%5B_t%5D%2C%20sv_scored%5B_t%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_fails%20%3D%20%22%2C%20%22.join(k%20for%20k%2C%20ok%20in%20_s%5B%22checks%22%5D.items()%20if%20not%20ok)%20or%20%22%E2%80%94%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_name%20%3D%20f%22t%7B_t%3A02d%7D%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20_t%20in%20sv_promoted%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_name%20%3D%20f%22%3Cb%3E%7B_name%7D%3C%2Fb%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_cond%20%3D%20_cond_mean(_t)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%3Ctr%3E%3Ctd%3E%7Bsv_swatch(_t)%7D%20%7B_name%7D%3C%2Ftd%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20%22%22.join(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7B_tr%5Bk%5D%3A.3f%7D%3C%2Ftd%3E%22%20for%20k%20in%20(%22lam%22%2C%20%22tau%22%2C%20%22anti_peak_ratio%22%2C%20%22anti_anneal_end_frac%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20f%22%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7Bsv_coords%5B_t%5D%5B'dose'%5D%3A.2f%7D%3C%2Ftd%3E%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7Bsv_coords%5B_t%5D%5B'centroid'%5D%3A.2f%7D%3C%2Ftd%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20f%22%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7B_s%5B'n_seeds'%5D%7D%3C%2Ftd%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20%22%22.join(f%22%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7B_s%5Bk%5D%3A%2B.4f%7D%3C%2Ftd%3E%22%20for%20k%20in%20(%22m_line%22%2C%20%22alpha_op1%22%2C%20%22retention%22%2C%20%22r2_sim%22))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20f%22%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7B'%E2%80%94'%20if%20_cond%20is%20None%20else%20format(_cond%2C%20'%2B.4f')%7D%3C%2Ftd%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20f%22%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7B_s%5B'contrast'%5D%3A%2B.4f%7D%3C%2Ftd%3E%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7B_s%5B'holdout_em'%5D%3A.4f%7D%3C%2Ftd%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20f%22%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7B_s%5B'latch_pi'%5D%3A.2f%7D%3C%2Ftd%3E%3Ctd%3E%7B_fails%7D%3C%2Ftd%3E%3C%2Ftr%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20_rows%20%3D%20%5B_row(_t)%20for%20_t%20in%20sorted(sv_trials)%5D%0A%20%20%20%20_head_stats%20%3D%20%22%22.join(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%3Cth%20class%3D'num'%3E%7Bh%7D%3C%2Fth%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20h%20in%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22m_line%20%E2%86%91%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22alpha_op1%20%E2%86%93%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22retention%20%E2%86%91%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22r2_sim%20%E2%86%91%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22r2_cond%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22contrast%20%E2%86%91%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22holdout%20EM%20%E2%86%91%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22latch%20%CF%80%20%E2%86%93%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20_table_fig_html%20%3D%20figure_html(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22report-table-scroll%22%3E%3Ctable%20class%3D%22report-table%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cthead%3E%3Ctr%3E%3Cth%3E%7Bsv_swatch(None)%7D%20trial%3C%2Fth%3E%3Cth%20class%3D%22num%22%3E%CE%BB_a%3C%2Fth%3E%3Cth%20class%3D%22num%22%3E%CF%84%3C%2Fth%3E%3Cth%20class%3D%22num%22%3Epeak%3C%2Fth%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cth%20class%3D%22num%22%3Eanneal%20end%3C%2Fth%3E%3Cth%20class%3D%22num%22%3Edose%3C%2Fth%3E%3Cth%20class%3D%22num%22%3Ecentroid%3C%2Fth%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cth%20class%3D%22num%22%3Eseeds%3C%2Fth%3E%7B_head_stats%7D%3Cth%3Efails%3C%2Fth%3E%3C%2Ftr%3E%3C%2Fthead%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Ctbody%3E%7B%22%22.join(_rows)%7D%3C%2Ftbody%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Ftable%3E%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20caption%3Dmo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20**Every%20trial%2C%20no%20omissions.**%20Each%20row%20carries%20the%20trial's%20mark%20from%20the%20figures%20above%20%E2%80%94%20its%20hashed%20color%2C%20filled%20if%20the%20trial%20is%20feasible%20and%20open%20if%20it%20is%20not%20%E2%80%94%20so%20a%20dot%20can%20be%20looked%20up%20here.%20Sampled%20coordinates%20(%CE%BB_a%2C%20%CF%84%2C%20anti%20peak%20ratio%2C%20anneal%20endpoint)%2C%20the%20two%20derived%20anti%20coordinates%20(dose%20relative%20to%20the%20reference%20schedule%20at%20the%20same%20length%2C%20and%20the%20centroid%20as%20a%20fraction%20of%20training)%2C%20and%20seed%20means%20of%20every%20statistic%20%E2%80%94%20over%20five%20seeds%20for%20the%20six%20promoted%20trials%20(bold)%2C%20one%20seed%20otherwise.%20%60r2_cond%60%20is%20the%20conditional-mean%20grading%20reading%2C%20reported%20beside%20the%20per-color%20%60r2_sim%60%3B%20only%20the%20per-color%20reading%20constrains.%20The%20*fails*%20column%20lists%20the%20constraints%20a%20trial%20fails%3B%20the%20proposed%20operating%20point%20is%20%60t00%60.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22).text%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20class_%3D%22report-figure%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20mo.md(f%22%22%22%0A%20%20%20%20%2F%2F%2F%20details%20%7C%20Table%20of%20all%20trial%20hyperparameters%0A%20%20%20%20%7B_table_fig_html%7D%0A%20%20%20%20%2F%2F%2F%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(%0A%20%20%20%20sv_control_em%2C%0A%20%20%20%20sv_coords%2C%0A%20%20%20%20sv_hue%2C%0A%20%20%20%20sv_r2_floor%2C%0A%20%20%20%20sv_scored%3A%20dict%5Bint%2C%20dict%5D%2C%0A%20%20%20%20sv_trials%3A%20dict%5Bint%2C%20dict%5D%2C%0A)%3A%0A%20%20%20%20_ROWS%20%3D%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22m_line%22%2C%20%22m_line%22%2C%20%5B%5D)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22holdout_em%22%2C%20%22holdout%20EM%22%2C%20%5Bsv_control_em%20-%20ex.TASK_GATE%2C%20sv_control_em%20%2B%20ex.TASK_GATE%5D)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22alpha_op1%22%2C%20%22%E1%BE%B1%20op1%22%2C%20%5Bex.MEAN_ALIGN_GATE%5D)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22retention%22%2C%20%22retention%22%2C%20%5Bex.RETENTION_GATE%5D)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22r2_sim%22%2C%20%22grading%20r%C2%B2%22%2C%20%5Bsv_r2_floor%5D)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22contrast%22%2C%20%22contrast%22%2C%20%5Bex.CONTRAST_MIN%5D)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22latch_pi%22%2C%20%22latch%20%CF%80%22%2C%20%5Bex.LATCH_PI%5D)%2C%0A%20%20%20%20%5D%0A%20%20%20%20_COLS%20%3D%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22lam%22%2C%20%22%CE%BB_a%22%2C%20%22log%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22tau%22%2C%20%22%CF%84%22%2C%20%22log%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22dose%22%2C%20%22anti%20dose%20(rel.)%22%2C%20%22log%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22centroid%22%2C%20%22anti%20centroid%22%2C%20%22linear%22)%2C%0A%20%20%20%20%5D%0A%0A%20%20%20%20def%20_x(t%3A%20int%2C%20key%3A%20str)%20-%3E%20float%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20sv_trials%5Bt%5D%5Bkey%5D%20if%20key%20in%20sv_trials%5Bt%5D%20else%20sv_coords%5Bt%5D%5Bkey%5D%0A%0A%20%20%20%20_feas%20%3D%20%5Bt%20for%20t%2C%20s%20in%20sv_scored.items()%20if%20s%5B%22feasible%22%5D%5D%0A%20%20%20%20_infeas%20%3D%20%5Bt%20for%20t%2C%20s%20in%20sv_scored.items()%20if%20not%20s%5B%22feasible%22%5D%5D%0A%0A%20%20%20%20%40themed(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20name%3D%22marginals%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20alt_text%3D%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20A%20grid%20of%20small%20scatter%20panels%2C%20seven%20rows%20by%20four%20columns.%20Rows%20are%20the%20objective%20and%20the%20six%20constraint%20statistics%3A%20m_line%2C%20holdout%20exact%20match%2C%20containment%2C%20retention%2C%20grading%20r%20squared%2C%20contrast%2C%20and%20the%20latch%20statistic%20pi.%20Columns%20are%20the%20four%20axes%3A%20anchor%20weight%20and%20pooling%20temperature%20on%20log%20scales%2C%20then%20the%20derived%20anti-subspace%20dose%20and%20centroid.%20Each%20trial%20keeps%20one%20color%20from%20an%20eight-hue%20palette%2C%20hashed%20from%20its%20trial%20id%20so%20the%20assignment%20carries%20no%20order%2C%20and%20that%20color%20repeats%20down%20every%20panel%20so%20the%20same%20trial%20can%20be%20traced%20row%20to%20row%3B%20feasible%20trials%20are%20solid%20dots%2C%20infeasible%20ones%20are%20dimmed%20open%20circles%2C%20and%20the%20proposed%20trial%20carries%20a%20large%20ring%20in%20its%20own%20color.%20Dashed%20lines%20mark%20each%20constraint's%20gate.%20The%20strongest%20patterns%3A%20m_line%20rises%20left%20to%20right%20along%20both%20the%20anchor%20weight%20and%20temperature%20columns%3B%20grading%20and%20contrast%20fall%20along%20the%20temperature%20column%3B%20latch%20pi%20is%20high%20only%20at%20the%20cold%20end%20of%20the%20temperature%20column%3B%20holdout%20exact%20match%20dips%20below%20its%20gate%20line%20only%20at%20high%20anchor%20weight.%20The%20two%20anti-subspace%20columns%20show%20weak%20trends%20throughout.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20caption%3Dr%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20**The%20marginals%3A%20every%20statistic%20against%20every%20axis.**%20One%20dot%20per%20trial%20(seed%20means%3B%20five%20seeds%20for%20promoted%20trials%2C%20one%20otherwise)%2C%20colored%20by%20an%20eight-hue%20categorical%20palette%20hashed%20from%20trial%20id%20(repeating%20past%20eight%20with%20no%20order%20to%20the%20repeats%2C%20so%20a%20dot's%20identity%20reads%20off%20position%20*and*%20color%20together)%3A%20%24%E2%97%8F%24%20solid%20%3D%20feasible%2C%20%24%E2%97%8B%24%20open%20circle%20%3D%20infeasible%2C%20%24%E2%A6%BF%24%20ring%20%3D%20the%20proposed%20trial%20%60t00%60.%20Rows%20are%20the%20objective%20and%20the%20six%20constraints%2C%20with%20each%20constraint's%20gate%20dashed%20%E2%80%94%20a%20band%20for%20the%20task%20row%2C%20a%20ceiling%20for%20containment%20and%20latch%2C%20a%20floor%20for%20the%20rest.%20Columns%20are%20the%20two%20sampled%20scalars%20and%20the%20two%20derived%20anti%20coordinates%20(dose%20relative%20to%20the%20reference%20schedule%20at%2050%20epochs%3B%20centroid%20as%20a%20fraction%20of%20training).%20The%20map%20to%20read%20off%3A%20m_line%20climbs%20with%20%CE%BB_a%20and%20with%20%CF%84%3B%20the%20%CF%84%20axis%20spends%20grading%20and%20contrast%20as%20it%20climbs%3B%20the%20latch%20veto%20owns%20the%20cold-%CF%84%20edge%3B%20the%20task%20gate%20cuts%20in%20at%20strong%20%CE%BB_a%3B%20and%20the%20anti%20axes%20organize%20little%2C%20which%20is%20the%20amendment's%20insensitivity%20result%20seen%20across%20the%20whole%20box.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20def%20_plot()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20from%20matplotlib%20import%20ticker%0A%20%20%20%20%20%20%20%20from%20matplotlib.colors%20import%20to_rgba%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20c_gate%20%3D%20light_dark(%22%23666%22%2C%20%22%23999%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_trial_color%20%3D%20%7Bt%3A%20light_dark(*h)%20for%20t%2C%20h%20in%20sv_hue.items()%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_ticks%20%3D%20%7B%22lam%22%3A%20%5B0.02%2C%200.05%2C%200.1%2C%200.2%2C%200.5%2C%201.0%5D%2C%20%22tau%22%3A%20%5B0.05%2C%200.1%2C%200.2%2C%200.3%5D%2C%20%22dose%22%3A%20%5B0.3%2C%200.5%2C%201.0%5D%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig%2C%20axs%20%3D%20plt.subplots(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20len(_ROWS)%2C%20len(_COLS)%2C%20figsize%3D(8.4%2C%2010.2)%2C%20layout%3D%22constrained%22%2C%20sharex%3D%22col%22%2C%20sharey%3D%22row%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20i%2C%20(stat%2C%20sname%2C%20gates)%20in%20enumerate(_ROWS)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20j%2C%20(key%2C%20xname%2C%20scale)%20in%20enumerate(_COLS)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax%20%3D%20axs%5Bi%5D%5Bj%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax.scatter(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B_x(t%2C%20key)%20for%20t%20in%20_infeas%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5Bsv_scored%5Bt%5D%5Bstat%5D%20for%20t%20in%20_infeas%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20s%3D11%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20facecolors%3D%22none%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20edgecolors%3D%5Bto_rgba(_trial_color%5Bt%5D%2C%20alpha%3D0.45)%20for%20t%20in%20_infeas%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20lw%3D0.8%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax.scatter(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B_x(t%2C%20key)%20for%20t%20in%20_feas%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5Bsv_scored%5Bt%5D%5Bstat%5D%20for%20t%20in%20_feas%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20s%3D12%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20color%3D%5B_trial_color%5Bt%5D%20for%20t%20in%20_feas%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20lw%3D0%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax.scatter(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B_x(0%2C%20key)%5D%2C%20%5Bsv_scored%5B0%5D%5Bstat%5D%5D%2C%20s%3D52%2C%20facecolors%3D%22none%22%2C%20edgecolors%3D_trial_color%5B0%5D%2C%20lw%3D1.4%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20g%20in%20gates%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax.axhline(g%2C%20color%3Dc_gate%2C%20ls%3D(0%2C%20(4%2C%203))%2C%20lw%3D0.7)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20scale%20%3D%3D%20%22log%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax.set_xscale(%22log%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax.set_xticks(_ticks%5Bkey%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.ScalarFormatter())%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax.xaxis.set_minor_formatter(ticker.NullFormatter())%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax.tick_params(labelsize%3D6)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20i%20%3D%3D%20len(_ROWS)%20-%201%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax.set_xlabel(xname%2C%20fontsize%3D%22x-small%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20j%20%3D%3D%200%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax.set_ylabel(sname%2C%20fontsize%3D%22x-small%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20fig%0A%0A%20%20%20%20mo.Html(_plot())%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(%0A%20%20%20%20ab_arrays%2C%0A%20%20%20%20ab_summary%2C%0A%20%20%20%20sv_cells%3A%20dict%5Bstr%2C%20dict%5D%2C%0A%20%20%20%20sv_hue%2C%0A%20%20%20%20sv_promoted%3A%20list%5Bint%5D%2C%0A%20%20%20%20sv_r2_floor%2C%0A%20%20%20%20sv_scored%3A%20dict%5Bint%2C%20dict%5D%2C%0A)%3A%0A%20%20%20%20_has_cond%20%3D%20any(%22r2_cond%22%20in%20c%20for%20c%20in%20sv_cells.values())%0A%20%20%20%20_ref_cond%20%3D%20float(np.mean(%5Bex.r2_sim_cond(ab_arrays%5Bf%22ref-s%7Bs%7D%2Falpha%22%5D%5B%3A%2C%20%3A%2C%200%5D.mean(axis%3D0))%20for%20s%20in%20range(3)%5D))%0A%0A%20%20%20%20def%20_cond_mean(t%3A%20int)%20-%3E%20float%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20float(np.mean(%5Bsv_cells%5Bf%22t%7Bt%3A02d%7D-s%7Bs%7D%22%5D%5B%22r2_cond%22%5D%20for%20s%20in%20range(sv_scored%5Bt%5D%5B%22n_seeds%22%5D)%5D))%0A%0A%20%20%20%20_pts%20%3D%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20t%3A%20(s%5B%22m_line%22%5D%2C%20s%5B%22r2_sim%22%5D%2C%20_cond_mean(t)%20if%20_has_cond%20else%20np.nan%2C%20s%5B%22feasible%22%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20t%2C%20s%20in%20sv_scored.items()%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%40themed(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20name%3D%22plane%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20alt_text%3D%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Two%20scatter%20panels%20sharing%20both%20axes%3A%20grading%20r%20squared%20against%20m_line%2C%20left%20panel%20the%20per-color%20reading%2C%20right%20panel%20the%20conditional-mean%20reading.%20Each%20trial%20keeps%20the%20color%20it%20has%20in%20the%20other%20survey%20figures%2C%20hashed%20from%20its%20trial%20id.%20Feasible%20trials%20are%20filled%20dots%2C%20infeasible%20dimmed%20and%20open%2C%20promoted%20trials%20ringed%2C%20and%20the%20reference%20recipe%20is%20marked%20with%20a%20purple%20cross%20near%20m_line%200.42%2C%20r%20squared%200.78.%20In%20the%20left%20panel%20a%20dashed%20horizontal%20line%20at%200.68%20marks%20the%20grading%20floor%3B%20the%20points%20slope%20downward%20to%20the%20right%2C%20and%20the%20proposed%20trial%20sits%20at%20the%20far%20right%2C%20just%20above%20the%20line.%20In%20the%20right%20panel%20the%20same%20cloud%20sits%20higher%2C%20around%200.9%20and%20above%2C%20with%20a%20much%20shallower%20slope%20and%20no%20floor%20drawn.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20caption%3Drf%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20**The%20margin%E2%80%93grading%20plane%2C%20in%20both%20readings.**%20Per-trial%20seed%20means%2C%20in%20the%20trial%20colors%20used%20throughout%20this%20section%3A%20%24%E2%97%8F%24%20filled%20%3D%20feasible%2C%20%24%E2%97%8B%24%20open%20%3D%20infeasible%2C%20%24%E2%A6%BF%24%20ring%20%3D%20the%20six%20promoted%20trials%2C%20%24%C3%97%24%20%3D%20the%20ablation%20stage's%20%60ref%60.%20**Left%3A**%20the%20per-color%20%24r%5E2%24%20the%20grading%20constraint%20reads%2C%20with%20the%20floor%20(%60ref%60%20%E2%88%92%20%7Bex.GRADE_R2_DROP%3Ag%7D)%20dashed%3B%20the%20cloud%20slopes%20down%20to%20the%20right%20%E2%80%94%20the%20%CF%84%20walk%20trades%20grading%20for%20margin%20%E2%80%94%20and%20the%20constraint%20is%20what%20stops%20the%20objective%20from%20following%20it%20further.%20**Right%3A**%20the%20conditional-mean%20%24r%5E2%24%20over%20redness%20levels%2C%20which%20stays%20high%20across%20the%20same%20trials.%20The%20pair%20separates%20*graded%20on%20average*%20from%20*graded%20color%20by%20color*%3A%20what%20the%20soft-%CF%84%20end%20loses%20is%20per-color%20fidelity%2C%20not%20the%20average%20dose%E2%80%93response%20shape.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20def%20_plot()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20from%20matplotlib.colors%20import%20to_rgba%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20c_gate%20%3D%20light_dark(%22%23666%22%2C%20%22%23999%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20c_ref%20%3D%20light_dark(%22%237b3fa0%22%2C%20%22%23b98ce0%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_trial_color%20%3D%20%7Bt%3A%20light_dark(*h)%20for%20t%2C%20h%20in%20sv_hue.items()%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ncols%20%3D%202%20if%20_has_cond%20else%201%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig%2C%20_axs%20%3D%20plt.subplots(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%201%2C%20ncols%2C%20figsize%3D(7.2%20if%20_has_cond%20else%204.2%2C%203.0)%2C%20layout%3D%22constrained%22%2C%20sharex%3DTrue%2C%20sharey%3DTrue%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20axs%20%3D%20np.atleast_1d(_axs)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20k%2C%20ax%20in%20enumerate(axs)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20yi%20%3D%201%20if%20k%20%3D%3D%200%20else%202%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20t%2C%20(m%2C%20r%2C%20rc%2C%20feas)%20in%20_pts.items()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20y%2C%20c%20%3D%20(m%2C%20r%2C%20rc)%5Byi%5D%2C%20_trial_color%5Bt%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20feas%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax.scatter(%5Bm%5D%2C%20%5By%5D%2C%20s%3D14%2C%20color%3Dc%2C%20lw%3D0)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax.scatter(%5Bm%5D%2C%20%5By%5D%2C%20s%3D12%2C%20facecolors%3D%22none%22%2C%20edgecolors%3Dto_rgba(c%2C%20alpha%3D0.45)%2C%20lw%3D0.8)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20t%20in%20sv_promoted%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax.scatter(%5Bm%5D%2C%20%5By%5D%2C%20s%3D56%2C%20facecolors%3D%22none%22%2C%20edgecolors%3Dc%2C%20lw%3D1.2)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_ref_y%20%3D%20ab_summary%5B%22ref%22%5D%5B%22r2_sim%22%5D%20if%20yi%20%3D%3D%201%20else%20_ref_cond%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax.scatter(%5Bab_summary%5B%22ref%22%5D%5B%22m_line%22%5D%5D%2C%20%5B_ref_y%5D%2C%20marker%3D%22x%22%2C%20s%3D44%2C%20color%3Dc_ref%2C%20lw%3D1.6)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax.set_xlabel(%22m_line%20(seed%20mean)%22%2C%20fontsize%3D%22x-small%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20axs%5B0%5D.axhline(sv_r2_floor%2C%20color%3Dc_gate%2C%20ls%3D(0%2C%20(4%2C%203))%2C%20lw%3D0.8)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20axs%5B0%5D.set_ylabel(%22grading%20r%C2%B2%20(per%20color)%22%2C%20fontsize%3D%22x-small%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20_has_cond%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20axs%5B1%5D.set_ylabel(%22grading%20r%C2%B2%20(conditional%20mean)%22%2C%20fontsize%3D%22x-small%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20fig%0A%0A%20%20%20%20mo.Html(_plot())%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(sv_hue%2C%20sv_scored%3A%20dict%5Bint%2C%20dict%5D%2C%20sv_trials%3A%20dict%5Bint%2C%20dict%5D)%3A%0A%20%20%20%20_MARKS%20%3D%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22task%22%3A%20(%22%5E%22%2C%20%22task%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22containment%22%3A%20(%22s%22%2C%20%22containment%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22grading%22%3A%20(%22D%22%2C%20%22grading%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22latch%22%3A%20(%22x%22%2C%20%22latch%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22contrast%22%3A%20(%22v%22%2C%20%22contrast%22)%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20def%20_first_fail(s%3A%20dict)%20-%3E%20str%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20next(k%20for%20k%20in%20(%22latch%22%2C%20%22task%22%2C%20%22grading%22%2C%20%22containment%22%2C%20%22contrast%22)%20if%20not%20s%5B%22checks%22%5D%5Bk%5D)%0A%0A%20%20%20%20%40themed(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20name%3D%22lam-marginal%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20alt_text%3D%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20One%20scatter%20panel%3A%20m_line%20against%20the%20anchor%20weight%20lambda%20a%20on%20a%20log%20axis%20from%200.02%20to%201.%20Each%20trial%20keeps%20the%20color%20it%20has%20in%20the%20other%20survey%20figures%2C%20hashed%20from%20its%20trial%20id%2C%20and%20the%20legend%20keys%20marker%20shape%20alone%20in%20gray.%20Feasible%20trials%20are%20filled%20dots%20rising%20from%20about%200.35%20at%20the%20far%20left%20to%20about%200.53%20around%20lambda%200.3%20to%200.6%2C%20then%20holding%20flat%20to%20the%20right%20edge.%20Infeasible%20trials%20use%20open%20markers%20keyed%20by%20their%20first%20failed%20constraint%3A%20crosses%20for%20latch%20vetoes%20are%20spread%20across%20the%20axis%2C%20diamonds%20and%20squares%20for%20grading%20and%20containment%20failures%20cluster%20at%20the%20weak%20end%2C%20and%20triangles%20for%20task-gate%20failures%20appear%20only%20from%20about%20lambda%200.4%20upward.%20The%20proposed%20trial%20at%20lambda%200.56%20is%20ringed.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20caption%3Dr%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20**The%20%CE%BB_a%20marginal%20on%20its%20own.**%20m_line%20against%20%CE%BB_a%2C%20in%20the%20trial%20colors%20used%20throughout%20this%20section%3A%20%24%E2%97%8F%24%20%3D%20feasible%2C%20%24%E2%A6%BF%24%20ring%20%3D%20the%20proposed%20%60t00%60%2C%20and%20each%20infeasible%20trial%20takes%20the%20shape%20of%20its%20first%20failed%20constraint%20%E2%80%94%20%24%E2%96%B3%24%20task%2C%20%24%E2%96%A1%24%20containment%2C%20%24%E2%97%87%24%20grading%2C%20%24%C3%97%24%20latch%20(the%20legend%20keys%20the%20shapes%2C%20in%20gray).%20The%20shape%20ex-2.1.7%20predicted%20shows%20up%20as%20a%20rise%20to%20a%20flat%20top%3A%20the%20margin%20climbs%20for%20a%20decade%20of%20%CE%BB_a%20and%20stops%20gaining%20around%200.3%E2%80%930.6%2C%20while%20the%20task%20gate%20(%24%E2%96%B3%24)%20starts%20to%20bind%20above%200.4%20%E2%80%94%20the%20two%20highest%20margins%20in%20the%20whole%20survey%20belong%20to%20trials%20the%20task%20gate%20rejected%2C%20so%20the%20task%2C%20and%20nothing%20else%2C%20caps%20the%20strong%20end.%20At%20the%20weak%20end%20grading%20(%24%E2%97%87%24)%20and%20containment%20(%24%E2%96%A1%24)%20fail%20together%20where%20the%20pull%20is%20too%20weak%20to%20organize%20the%20response.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20def%20_plot()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20from%20matplotlib.lines%20import%20Line2D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Marker%20shape%20carries%20the%20failed%20constraint%20here%2C%20so%20the%20legend%20keys%20shape%20alone%20and%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20draws%20in%20a%20neutral%20tone%3B%20color%20is%20the%20trial's%20identity%2C%20as%20in%20the%20other%20survey%20figures.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20c_key%20%3D%20light_dark(%22%23555%22%2C%20%22%23aaa%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_trial_color%20%3D%20%7Bt%3A%20light_dark(*h)%20for%20t%2C%20h%20in%20sv_hue.items()%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig%2C%20ax%20%3D%20plt.subplots(figsize%3D(5.6%2C%203.2)%2C%20layout%3D%22constrained%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_seen%20%3D%20set()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20t%2C%20s%20in%20sv_scored.items()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20x%2C%20m%2C%20c%20%3D%20sv_trials%5Bt%5D%5B%22lam%22%5D%2C%20s%5B%22m_line%22%5D%2C%20_trial_color%5Bt%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20s%5B%22feasible%22%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax.scatter(%5Bx%5D%2C%20%5Bm%5D%2C%20s%3D16%2C%20color%3Dc%2C%20lw%3D0)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_seen.add(%22feasible%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mk%2C%20mname%20%3D%20_MARKS%5B_first_fail(s)%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20mk%20%3D%3D%20%22x%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax.scatter(%5Bx%5D%2C%20%5Bm%5D%2C%20s%3D26%2C%20marker%3Dmk%2C%20lw%3D1.0%2C%20color%3Dc)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax.scatter(%5Bx%5D%2C%20%5Bm%5D%2C%20s%3D26%2C%20marker%3Dmk%2C%20lw%3D1.0%2C%20facecolors%3D%22none%22%2C%20edgecolors%3Dc)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_seen.add(mname)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax.scatter(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5Bsv_trials%5B0%5D%5B%22lam%22%5D%5D%2C%20%5Bsv_scored%5B0%5D%5B%22m_line%22%5D%5D%2C%20s%3D64%2C%20facecolors%3D%22none%22%2C%20edgecolors%3D_trial_color%5B0%5D%2C%20lw%3D1.4%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_keys%20%3D%20%5B(%22o%22%2C%20%22feasible%22%2C%20True)%5D%20%2B%20%5B(mk%2C%20name%2C%20mk%20%3D%3D%20%22x%22)%20for%20mk%2C%20name%20in%20_MARKS.values()%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax.legend(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20handles%3D%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Line2D(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ls%3D%22none%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker%3Dmk%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ms%3D5%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20label%3Dname%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20color%3Dc_key%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20markerfacecolor%3Dc_key%20if%20filled%20else%20%22none%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20mk%2C%20name%2C%20filled%20in%20_keys%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20name%20in%20_seen%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fontsize%3D%22x-small%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20frameon%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20loc%3D%22lower%20right%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ncols%3D2%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax.set_xscale(%22log%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax.set_xlabel(%22%CE%BB_a%22%2C%20fontsize%3D%22x-small%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax.set_ylabel(%22m_line%20(seed%20mean)%22%2C%20fontsize%3D%22x-small%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20fig%0A%0A%20%20%20%20mo.Html(_plot())%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Proposed%20operating%20point%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(%0A%20%20%20%20ab_summary%2C%0A%20%20%20%20sv_coords%2C%0A%20%20%20%20sv_scored%3A%20dict%5Bint%2C%20dict%5D%2C%0A%20%20%20%20sv_trials%3A%20dict%5Bint%2C%20dict%5D%2C%0A)%3A%0A%20%20%20%20_t0%2C%20_s0%20%3D%20sv_trials%5B0%5D%2C%20sv_scored%5B0%5D%0A%20%20%20%20_ref%20%3D%20ab_summary%5B%22ref%22%5D%0A%0A%20%20%20%20def%20_pm(stat%3A%20str%2C%20s%3A%20dict)%20-%3E%20str%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20f%22%7Bs%5Bstat%5D%3A.4f%7D%20%C2%B1%20%7Bex.NOISE_RUN%5Bstat%5D%20%2F%20np.sqrt(s%5B'n'%5D)%3A.4f%7D%22%0A%0A%20%20%20%20_stats%20%3D%20%5B%22m_line%22%2C%20%22alpha_op1%22%2C%20%22retention%22%2C%20%22r2_sim%22%2C%20%22contrast%22%2C%20%22holdout_em%22%5D%0A%20%20%20%20_point_rows%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%3Ctr%3E%3Ctd%3Eproposed%20(%3Ccode%3Et00%3C%2Fcode%3E)%3C%2Ftd%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20f%22%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7B_t0%5B'lam'%5D%3A.3f%7D%3C%2Ftd%3E%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7B_t0%5B'tau'%5D%3A.3f%7D%3C%2Ftd%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20f%22%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7B_t0%5B'anti_peak_ratio'%5D%3A.3f%7D%3C%2Ftd%3E%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7B_t0%5B'anti_anneal_end_frac'%5D%3A.3f%7D%3C%2Ftd%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20f%22%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7Bsv_coords%5B0%5D%5B'dose'%5D%3A.2f%7D%3C%2Ftd%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20%22%22.join(f%22%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7B_pm(s%2C%20%7B**_s0%2C%20'n'%3A%20_s0%5B'n_seeds'%5D%7D)%7D%3C%2Ftd%3E%22%20for%20s%20in%20_stats)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20%22%3C%2Ftr%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20%22%3Ctr%3E%3Ctd%3E%3Ccode%3Eref%3C%2Fcode%3E%20(recipe)%3C%2Ftd%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20f%22%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7Bex.SCORING_LAMBDA%3Ag%7D%3C%2Ftd%3E%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7Bex.TAU_REF%3Ag%7D%3C%2Ftd%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20f%22%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7Bex.ANTI_PEAK_RATIO%3Ag%7D%3C%2Ftd%3E%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7Bex.ANTI_ANNEAL_END_FRAC%3Ag%7D%3C%2Ftd%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20%22%3Ctd%20class%3D'num'%3E1.00%3C%2Ftd%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20%22%22.join(f%22%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7B_pm(s%2C%20_ref)%7D%3C%2Ftd%3E%22%20for%20s%20in%20_stats)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20%22%3C%2Ftr%3E%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20figure_html(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22report-table-scroll%22%3E%3Ctable%20class%3D%22report-table%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cthead%3E%3Ctr%3E%3Cth%3Epoint%3C%2Fth%3E%3Cth%20class%3D%22num%22%3E%CE%BB_a%3C%2Fth%3E%3Cth%20class%3D%22num%22%3E%CF%84%3C%2Fth%3E%3Cth%20class%3D%22num%22%3Epeak%3C%2Fth%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cth%20class%3D%22num%22%3Eanneal%20end%3C%2Fth%3E%3Cth%20class%3D%22num%22%3Edose%3C%2Fth%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cth%20class%3D%22num%22%3Em_line%20%E2%86%91%3C%2Fth%3E%3Cth%20class%3D%22num%22%3Ealpha_op1%20%E2%86%93%3C%2Fth%3E%3Cth%20class%3D%22num%22%3Eretention%20%E2%86%91%3C%2Fth%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cth%20class%3D%22num%22%3Er2_sim%20%E2%86%91%3C%2Fth%3E%3Cth%20class%3D%22num%22%3Econtrast%20%E2%86%91%3C%2Fth%3E%3Cth%20class%3D%22num%22%3Eholdout%20EM%20%E2%86%91%3C%2Fth%3E%3C%2Ftr%3E%3C%2Fthead%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Ctbody%3E%7B_point_rows%7D%3C%2Ftbody%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Ftable%3E%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20caption%3Dmo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20**The%20proposed%20operating%20point%20beside%20the%20recipe%20it%20would%20replace.**%20Seed%20means%20%C2%B1%20the%20frozen%20per-run%20noise%20floor%20over%20%E2%88%9An%20(five%20seeds%20for%20the%20proposal%2C%20three%20for%20%60ref%60).%20The%20coordinate%20columns%20are%20the%20sampled%20values%20plus%20the%20relative%20anti%20dose%3B%20%60ref%60's%20dose%20is%201%20by%20definition.%20These%20numbers%20are%20proposals%3A%20D2.2%20adopts%20the%20point%20and%20re-measures%20it%20at%20fresh%20seeds%20before%20any%20of%20them%20is%20quoted.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22).text%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20class_%3D%22report-figure%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(%0A%20%20%20%20ab_summary%2C%0A%20%20%20%20sv_coords%2C%0A%20%20%20%20sv_r2_floor%2C%0A%20%20%20%20sv_scored%3A%20dict%5Bint%2C%20dict%5D%2C%0A%20%20%20%20sv_trials%3A%20dict%5Bint%2C%20dict%5D%2C%0A)%3A%0A%20%20%20%20_feas%20%3D%20sorted((t%20for%20t%2C%20s%20in%20sv_scored.items()%20if%20s%5B%22feasible%22%5D)%2C%20key%3Dlambda%20t%3A%20-sv_scored%5Bt%5D%5B%22m_line%22%5D)%0A%20%20%20%20_band%20%3D%20ex.equiv_band(%22m_line%22%2C%205%2C%201)%0A%20%20%20%20_top%20%3D%20%5Bt%20for%20t%20in%20_feas%20if%20sv_scored%5Bt%5D%5B%22m_line%22%5D%20%3E%3D%20sv_scored%5B0%5D%5B%22m_line%22%5D%20-%20_band%5D%0A%20%20%20%20_rng%20%3D%20lambda%20key%3A%20(%20%20%23%20noqa%3A%20E731%0A%20%20%20%20%20%20%20%20min(sv_trials%5Bt%5D.get(key)%20or%20sv_coords%5Bt%5D%5Bkey%5D%20for%20t%20in%20_top)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20max(sv_trials%5Bt%5D.get(key)%20or%20sv_coords%5Bt%5D%5Bkey%5D%20for%20t%20in%20_top)%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20_lam%2C%20_tau%2C%20_pk%2C%20_dose%20%3D%20_rng(%22lam%22)%2C%20_rng(%22tau%22)%2C%20_rng(%22anti_peak_ratio%22)%2C%20_rng(%22dose%22)%0A%20%20%20%20_r2_others%20%3D%20%5Bsv_scored%5Bt%5D%5B%22r2_sim%22%5D%20for%20t%20in%20_top%5B1%3A%5D%5D%0A%20%20%20%20mo.md(f%22%22%22%0A%20%20%20%20The%20frozen%20rule%20proposes%20%60t00%60%2C%20the%20promoted%20trial%20with%20the%20highest%20seed-mean%20m_line%20that%20stays%20feasible%20on%20every%20constraint.%20Relative%20to%20the%20recipe%20it%20is%20a%20stronger%20pull%20with%20softer%20pooling%20and%20less%20repulsion%3A%20%CE%BB_a%20rises%20from%20%7Bex.SCORING_LAMBDA%3Ag%7D%20to%20%7Bsv_trials%5B0%5D%5B%22lam%22%5D%3A.2f%7D%2C%20%CF%84%20softens%20from%20%7Bex.TAU_REF%3Ag%7D%20to%20%7Bsv_trials%5B0%5D%5B%22tau%22%5D%3A.2f%7D%2C%20and%20the%20anti%20term%20keeps%20the%20shape%20of%20the%20schedule%20at%20%7Bsv_coords%5B0%5D%5B%22dose%22%5D%3A.2f%7D%C3%97%20the%20reference%20dose.%0A%0A%20%20%20%20The%20margin%20it%20buys%20is%20%7Bsv_scored%5B0%5D%5B%22m_line%22%5D%3A.3f%7D%2C%20against%20%7Bab_summary%5B%22ref%22%5D%5B%22m_line%22%5D%3A.3f%7D%20for%20%60ref%60.%20Containment%2C%20retention%20and%20the%20task%20gate%20pass%20with%20room.%20Grading%20is%20%7Bsv_scored%5B0%5D%5B%22r2_sim%22%5D%20-%20sv_r2_floor%3A.3f%7D%20above%20its%20floor%2C%20a%20third%20of%20the%20per-run%20noise%20of%20that%20statistic%2C%20and%20it%20is%20the%20closest%20pass%20among%20the%20checks%20on%20the%20proposal.%0A%0A%20%20%20%20The%20proposal%20is%20on%20a%20plateau%20rather%20than%20a%20peak.%20%7Blen(_top)%7D%20trials%20land%20within%20one%20m_line%20band%20(%7B_band%3A.3f%7D%2C%20five%20seeds%20against%20one)%20of%20the%20proposal%2C%20spanning%20%CE%BB_a%20%7B_lam%5B0%5D%3A.2f%7D%E2%80%93%7B_lam%5B1%5D%3A.2f%7D%2C%20%CF%84%20%7B_tau%5B0%5D%3A.2f%7D%E2%80%93%7B_tau%5B1%5D%3A.2f%7D%2C%20peak%20ratio%20%7B_pk%5B0%5D%3A.1f%7D%E2%80%93%7B_pk%5B1%5D%3A.1f%7D%20and%20relative%20dose%20%7B_dose%5B0%5D%3A.2f%7D%E2%80%93%7B_dose%5B1%5D%3A.2f%7D.%0A%0A%20%20%20%20The%20runners-up%20among%20them%20hold%20%7Bmin(_r2_others)%20-%20sv_scored%5B0%5D%5B%22r2_sim%22%5D%3A.2f%7D%E2%80%93%7Bmax(_r2_others)%20-%20sv_scored%5B0%5D%5B%22r2_sim%22%5D%3A.2f%7D%20more%20grading%20at%20nearly%20the%20same%20margin%20(the%20plane%20figure%20above).%20So%20what%20the%20search%20found%20is%20the%20plateau%20together%20with%20the%20constraint%20that%20bounds%20it%2C%20and%20the%20proposal%20is%20one%20end%20of%20that%20plateau.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(%0A%20%20%20%20sv_cells%3A%20dict%5Bstr%2C%20dict%5D%2C%0A%20%20%20%20sv_promoted%3A%20list%5Bint%5D%2C%0A%20%20%20%20sv_scored%3A%20dict%5Bint%2C%20dict%5D%2C%0A%20%20%20%20sv_swatch%2C%0A)%3A%0A%20%20%20%20_rows%20%3D%20%22%22.join(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%3Ctr%3E%3Ctd%3E%7Bsv_swatch(t)%7D%20%3Ccode%3Et%7Bt%3A02d%7D%3C%2Fcode%3E%3C%2Ftd%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7Bsv_cells%5Bf't%7Bt%3A02d%7D-s0'%5D%5B'm_line'%5D%3A.4f%7D%3C%2Ftd%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7Bsv_scored%5Bt%5D%5B'm_line'%5D%3A.4f%7D%3C%2Ftd%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7Bsv_scored%5Bt%5D%5B'm_line'%5D%20-%20sv_cells%5Bf't%7Bt%3A02d%7D-s0'%5D%5B'm_line'%5D%3A%2B.4f%7D%3C%2Ftd%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%3Ctd%3E%7B'%E2%9C%93'%20if%20sv_scored%5Bt%5D%5B'feasible'%5D%20else%20'%E2%9C%97%20'%20%2B%20'%2C%20'.join(k%20for%20k%2C%20ok%20in%20sv_scored%5Bt%5D%5B'checks'%5D.items()%20if%20not%20ok)%7D%3C%2Ftd%3E%3C%2Ftr%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20t%20in%20sv_promoted%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20mo.Html(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20figure_html(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Ctable%20class%3D%22report-table%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cthead%3E%3Ctr%3E%3Cth%3E%7Bsv_swatch(None)%7D%20trial%3C%2Fth%3E%3Cth%20class%3D%22num%22%3Em_line%2C%20seed%200%3C%2Fth%3E%3Cth%20class%3D%22num%22%3Em_line%2C%205%20seeds%3C%2Fth%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cth%20class%3D%22num%22%3Echange%3C%2Fth%3E%3Cth%3Efeasible%20at%205%20seeds%3C%2Fth%3E%3C%2Ftr%3E%3C%2Fthead%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Ctbody%3E%7B_rows%7D%3C%2Ftbody%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Ftable%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20caption%3Dmo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20**The%20promotion%20round%20is%20the%20winner's%20curse%2C%20measured.**%20The%20six%20trials%20promoted%20on%20their%20seed-0%20m_line%2C%20in%20promotion%20order.%20Every%20one%20fell%20back%20on%20re-seeding%2C%20so%20the%20trials%20were%20promoted%20partly%20on%20merit%20and%20partly%20on%20a%20lucky%20seed%2C%20and%20two%20crossed%20the%20task%20gate%20on%20their%20five-seed%20means%20and%20dropped%20out%20of%20feasibility.%20The%20five-seed%20mean%20of%20the%20proposal%20already%20carries%20this%20correction%2C%20while%20the%20single-seed%20trials%20around%20it%20on%20the%20plateau%20do%20not.%20That%20is%20one%20more%20reason%20the%20numbers%20here%20are%20proposals%20for%20D2.2%20rather%20than%20results.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22).text%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20class_%3D%22report-figure%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(sv_r2_floor%2C%20sv_scored%3A%20dict%5Bint%2C%20dict%5D)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(f%22%22%22%0A%20%20%20%20**The%20handoff.**%20D2.2%20adopts%20this%20operating%20point%20and%20re-measures%20it%20at%20fresh%20seeds%20before%20quoting%20any%20number%20from%20this%20section.%20The%20survey%20values%20stand%20beside%20the%20confirmed%20ones%20there%2C%20and%20the%20difference%20between%20them%20is%20the%20remaining%20winner's-curse%20correction.%0A%0A%20%20%20%20The%20statistic%20to%20watch%20at%20confirmation%20is%20grading.%20The%20proposal%20passes%20its%20floor%20by%20%7Bsv_scored%5B0%5D%5B%22r2_sim%22%5D%20-%20sv_r2_floor%3A.3f%7D%2C%20so%20a%20modest%20unlucky%20draw%20at%20fresh%20seeds%20would%20put%20it%20under.%20If%20that%20happens%2C%20the%20place%20to%20step%20back%20to%20is%20the%20plateau%2C%20where%20the%20runners-up%20hold%20more%20grading%20at%20nearly%20the%20same%20margin%3B%20the%20exploratory%20section%20names%20them.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Exploratory%20analyses%0A%0A%20%20%20%20*Post%20hoc%3A%20noticed%20after%20seeing%20results%2C%20not%20part%20of%20the%20frozen%20plan.*%0A%0A%20%20%20%20%23%23%23%20The%20latch%20veto%20fires%20on%20an%20un-anchored%20control%0A%0A%20%20%20%20One%20run%20in%20each%20un-anchored%20control%20trips%20the%20veto%3A%20%60lam0-s2%60%20puts%200.55%20of%20its%20deep-slice%20weight%20on%20%60%2B%60%2C%20and%20%60short-lam0-s0%60%20puts%200.52%20there%2C%20both%20above%20the%200.5%20threshold.%20The%20detector%20is%20reading%20a%20profile%20that%20only%20means%20something%20when%20there%20is%20a%20pull.%20With%20%CE%BB_a%20%3D%200%2C%20the%20softmin%20weights%20describe%20whatever%20alignment%20structure%20the%20task%20happens%20to%20leave%20behind%2C%20and%20there%20is%20no%20pull%20that%20could%20have%20latched.%0A%20%20%20%20%3C!--%20REVIEW%3A%20was%20%22one%20of%20the%20three%20%60lam0%60%20runs%22.%20The%2050-epoch%20control%20fires%20too%20(0.523)%2C%20which%20strengthens%20rather%20than%20changes%20the%20reading.%20Verify%3A%20the%20per-run%20%CF%80%20table%20in%20the%20published%20metrics.%20--%3E%20The%20veto%20is%20calibrated%20on%20the%20anchored%20runs%20of%20ex-2.1.9%2C%20and%20the%20controls%20were%20never%20going%20to%20be%20judged%20by%20it%2C%20so%20nothing%20here%20is%20affected.%0A%0A%20%20%20%20It%20does%20bear%20on%20the%20survey.%20%CE%BB_a%20runs%20down%20to%200.02%2C%20a%20fifth%20of%20the%20scored%20rung%2C%20and%20a%20trial%20that%20weak%20may%20look%20like%20the%20control%20rather%20than%20like%20a%20pull%20that%20committed.%20Such%20a%20trial%20would%20be%20marked%20infeasible%20for%20a%20reason%20other%20than%20the%20one%20the%20veto%20is%20named%20for.%0A%0A%20%20%20%20It%20would%20fail%20the%20contrast%20constraint%20too%2C%20so%20the%20error%20goes%20in%20the%20safe%20direction%3A%20we%20would%20reject%20a%20trial%20that%20was%20never%20going%20to%20be%20proposed.%20We%20are%20leaving%20the%20veto%20frozen%20and%20reporting%20the%20%CE%BB_a%20of%20every%20vetoed%20trial%2C%20so%20the%20two%20readings%20can%20be%20told%20apart%20in%20the%20map.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(sv_scored%3A%20dict%5Bint%2C%20dict%5D%2C%20sv_trials%3A%20dict%5Bint%2C%20dict%5D)%3A%0A%20%20%20%20_veto%20%3D%20%7Bt%3A%20s%20for%20t%2C%20s%20in%20sv_scored.items()%20if%20not%20s%5B%22checks%22%5D%5B%22latch%22%5D%7D%0A%20%20%20%20_weak%20%3D%20%7Bt%20for%20t%20in%20_veto%20if%20sv_trials%5Bt%5D%5B%22lam%22%5D%20%3C%3D%200.08%7D%0A%20%20%20%20_strong%20%3D%20sorted(set(_veto)%20-%20_weak%2C%20key%3Dlambda%20t%3A%20sv_trials%5Bt%5D%5B%22lam%22%5D)%0A%20%20%20%20mo.md(f%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Where%20the%20vetoes%20actually%20landed%0A%0A%20%20%20%20The%20vetoes%20from%20the%20survey%20sort%20by%20%CF%84%20rather%20than%20by%20%CE%BB_a.%20All%20%7Blen(_veto)%7D%20vetoed%20trials%20sit%20at%20%CF%84%20%E2%89%A4%20%7Bmax(sv_trials%5Bt%5D%5B%22tau%22%5D%20for%20t%20in%20_veto)%3A.2f%7D%2C%20the%20cold%20end%20of%20the%20box.%20%7Blen(_weak)%7D%20of%20them%20are%20the%20weak-pull%20corner%20the%20paragraph%20above%20anticipated%20(%CE%BB_a%20%E2%89%A4%20%7Bmax(sv_trials%5Bt%5D%5B%22lam%22%5D%20for%20t%20in%20_weak)%3A.2f%7D%3B%20one%2C%20%60t29%60%20at%20%CF%80%20%3D%20%7Bsv_scored%5B29%5D%5B%22latch_pi%22%5D%3A.2f%7D%2C%20also%20fails%20grading%20and%20contrast%2C%20which%20is%20the%20control-like%20signature).%0A%0A%20%20%20%20The%20other%20%7Blen(_strong)%7D%20have%20healthy%20pulls%2C%20%CE%BB_a%20%7Bsv_trials%5B_strong%5B0%5D%5D%5B%22lam%22%5D%3A.2f%7D%E2%80%93%7Bsv_trials%5B_strong%5B-1%5D%5D%5B%22lam%22%5D%3A.2f%7D.%20Their%20%CF%80%20values%2C%20%7Bmin(_veto%5Bt%5D%5B%22latch_pi%22%5D%20for%20t%20in%20_strong)%3A.2f%7D%20to%20%7Bmax(_veto%5Bt%5D%5B%22latch_pi%22%5D%20for%20t%20in%20_strong)%3A.2f%7D%2C%20fall%20inside%20the%20range%20ex-2.1.9's%20calibration%20found%20empty%2C%20with%20latched%20runs%20at%20%E2%89%A5%200.85%20and%20healthy%20runs%20at%20%E2%89%A4%200.03.%20Cold%20pooling%20concentrates%20the%20softmin%20weight%2C%20so%20a%20modest%20alignment%20with%20a%20syntax%20role%20reads%20as%20a%20large%20%CF%80%20there.%0A%0A%20%20%20%20Whether%20these%20are%20true%20latches%2C%20or%20the%20detector%20reading%20far%20from%20its%20calibration%20point%2C%20cannot%20be%20settled%20from%20this%20data.%20The%20error%20direction%20is%20safe%20either%20way%2C%20since%20every%20vetoed%20trial%20is%20in%20the%20%CF%84%20region%20whose%20feasible%20neighbors%20score%20well%20below%20the%20plateau.%20The%20frozen%20noise%20floors%20carry%20the%20same%20cold-regime%20caveat%2C%20which%20is%20one%20more%20reason%20for%20D2.2%20to%20stay%20off%20the%20%CF%84%20%E2%89%B2%200.1%20edge%20unless%20it%20brings%20a%20recalibrated%20detector.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(sv_promoted%3A%20list%5Bint%5D%2C%20sv_scored%3A%20dict%5Bint%2C%20dict%5D)%3A%0A%20%20%20%20_alts%20%3D%20sorted((t%20for%20t%20in%20sv_promoted%20if%20sv_scored%5Bt%5D%5B%22feasible%22%5D)%2C%20key%3Dlambda%20t%3A%20-sv_scored%5Bt%5D%5B%22m_line%22%5D)%0A%20%20%20%20_band%20%3D%20%7Bs%3A%20ex.equiv_band(s%2C%205%2C%205)%20for%20s%20in%20(%22m_line%22%2C%20%22r2_sim%22%2C%20%22contrast%22)%7D%0A%20%20%20%20_spread%20%3D%20%7Bs%3A%20max(sv_scored%5Bt%5D%5Bs%5D%20for%20t%20in%20_alts)%20-%20min(sv_scored%5Bt%5D%5Bs%5D%20for%20t%20in%20_alts)%20for%20s%20in%20_band%7D%0A%20%20%20%20mo.md(f%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Naming%20the%20step-back%20points%0A%0A%20%20%20%20The%20objective%20cannot%20rank%20the%20%7Blen(_alts)%7D%20promoted%20trials%20that%20are%20still%20feasible%20on%20five-seed%20means.%20Their%20m_line%20values%20span%20only%20%7B_spread%5B%22m_line%22%5D%3A.3f%7D%2C%20or%20%7B_spread%5B%22m_line%22%5D%20%2F%20_band%5B%22m_line%22%5D%3A.1f%7D%20resolution%20bands%20at%20five%20seeds%20a%20side.%0A%0A%20%20%20%20The%20same%20trials%20span%20%7B_spread%5B%22r2_sim%22%5D%3A.3f%7D%20of%20grading%20(%7B_spread%5B%22r2_sim%22%5D%20%2F%20_band%5B%22r2_sim%22%5D%3A.1f%7D%20bands)%20and%20%7B_spread%5B%22contrast%22%5D%3A.3f%7D%20of%20contrast%20(%7B_spread%5B%22contrast%22%5D%20%2F%20_band%5B%22contrast%22%5D%3A.0f%7D%20bands).%20So%20the%20frozen%20argmax%20ordered%20them%20by%20differences%20near%20its%20own%20noise%20floor%2C%20and%20the%20places%20where%20they%20differ%20measurably%20are%20the%20statistics%20it%20treats%20as%20constraints.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(%0A%20%20%20%20sv_coords%2C%0A%20%20%20%20sv_promoted%3A%20list%5Bint%5D%2C%0A%20%20%20%20sv_r2_floor%2C%0A%20%20%20%20sv_scored%3A%20dict%5Bint%2C%20dict%5D%2C%0A%20%20%20%20sv_swatch%2C%0A%20%20%20%20sv_trials%3A%20dict%5Bint%2C%20dict%5D%2C%0A)%3A%0A%20%20%20%20_alts%20%3D%20sorted((t%20for%20t%20in%20sv_promoted%20if%20sv_scored%5Bt%5D%5B%22feasible%22%5D)%2C%20key%3Dlambda%20t%3A%20-sv_scored%5Bt%5D%5B%22m_line%22%5D)%0A%0A%20%20%20%20def%20_pm(t%3A%20int%2C%20stat%3A%20str)%20-%3E%20str%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20f%22%7Bsv_scored%5Bt%5D%5Bstat%5D%3A.3f%7D%20%C2%B1%20%7Bex.NOISE_RUN%5Bstat%5D%20%2F%20np.sqrt(sv_scored%5Bt%5D%5B'n_seeds'%5D)%3A.3f%7D%22%0A%0A%20%20%20%20_rows%20%3D%20%22%22.join(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%3Ctr%3E%3Ctd%3E%7Bsv_swatch(t)%7D%20%3Ccode%3Et%7Bt%3A02d%7D%3C%2Fcode%3E%3C%2Ftd%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20f%22%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7Bsv_trials%5Bt%5D%5B'lam'%5D%3A.3f%7D%3C%2Ftd%3E%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7Bsv_trials%5Bt%5D%5B'tau'%5D%3A.3f%7D%3C%2Ftd%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20f%22%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7Bsv_coords%5Bt%5D%5B'dose'%5D%3A.2f%7D%3C%2Ftd%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20%22%22.join(f%22%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7B_pm(t%2C%20s)%7D%3C%2Ftd%3E%22%20for%20s%20in%20(%22m_line%22%2C%20%22r2_sim%22%2C%20%22contrast%22))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20f%22%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7Bsv_scored%5Bt%5D%5B'r2_sim'%5D%20-%20sv_r2_floor%3A%2B.3f%7D%3C%2Ftd%3E%3C%2Ftr%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20t%20in%20_alts%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20mo.Html(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20figure_html(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22report-table-scroll%22%3E%3Ctable%20class%3D%22report-table%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cthead%3E%3Ctr%3E%3Cth%3E%7Bsv_swatch(None)%7D%20trial%3C%2Fth%3E%3Cth%20class%3D%22num%22%3E%CE%BB_a%3C%2Fth%3E%3Cth%20class%3D%22num%22%3E%CF%84%3C%2Fth%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cth%20class%3D%22num%22%3Edose%3C%2Fth%3E%3Cth%20class%3D%22num%22%3Em_line%20%E2%86%91%3C%2Fth%3E%3Cth%20class%3D%22num%22%3Er2_sim%20%E2%86%91%3C%2Fth%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cth%20class%3D%22num%22%3Econtrast%20%E2%86%91%3C%2Fth%3E%3Cth%20class%3D%22num%22%3Er%C2%B2%20%E2%88%92%20floor%3C%2Fth%3E%3C%2Ftr%3E%3C%2Fthead%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Ctbody%3E%7B_rows%7D%3C%2Ftbody%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Ftable%3E%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20caption%3Dmo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20**The%20plateau's%20confirmed%20members.**%20The%20promoted%20trials%20still%20feasible%20on%20five-seed%20means%2C%20ranked%20as%20the%20frozen%20rule%20ranks%20them.%20Coordinates%20as%20sampled%20(dose%20relative%20to%20the%20reference%20schedule%20at%20the%20same%20length)%3B%20statistics%20are%20seed%20means%20%C2%B1%20the%20frozen%20per-run%20floor%20over%20%E2%88%9A5.%20The%20last%20column%20is%20each%20trial's%20margin%20above%20the%20grading%20floor%20the%20feasibility%20check%20reads.%20A%20post-hoc%20re-cut%20of%20numbers%20already%20published%20above%3B%20no%20new%20runs.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22).text%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20class_%3D%22report-figure%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(%0A%20%20%20%20ab_summary%2C%0A%20%20%20%20sv_promoted%3A%20list%5Bint%5D%2C%0A%20%20%20%20sv_r2_floor%2C%0A%20%20%20%20sv_scored%3A%20dict%5Bint%2C%20dict%5D%2C%0A)%3A%0A%20%20%20%20_alts%20%3D%20sorted((t%20for%20t%20in%20sv_promoted%20if%20sv_scored%5Bt%5D%5B%22feasible%22%5D)%2C%20key%3Dlambda%20t%3A%20-sv_scored%5Bt%5D%5B%22m_line%22%5D)%0A%20%20%20%20_knee%20%3D%20max(_alts%2C%20key%3Dlambda%20t%3A%20sv_scored%5Bt%5D%5B%22r2_sim%22%5D)%0A%20%20%20%20_band%20%3D%20%7Bs%3A%20ex.equiv_band(s%2C%205%2C%205)%20for%20s%20in%20(%22m_line%22%2C%20%22r2_sim%22%2C%20%22contrast%22)%7D%0A%20%20%20%20(_twin%2C)%20%3D%20%5Bt%20for%20t%20in%20_alts%5B1%3A%5D%20if%20sv_scored%5B0%5D%5B%22m_line%22%5D%20-%20sv_scored%5Bt%5D%5B%22m_line%22%5D%20%3C%20_band%5B%22m_line%22%5D%5D%0A%0A%20%20%20%20def%20_sig(t%3A%20int)%20-%3E%20float%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20(sv_scored%5Bt%5D%5B%22r2_sim%22%5D%20-%20sv_r2_floor)%20%2F%20ex.NOISE_RUN%5B%22r2_sim%22%5D%0A%0A%20%20%20%20mo.md(f%22%22%22%0A%20%20%20%20Two%20step-back%20points%20stand%20out%3A%0A%0A%20%20%20%20-%20%60t%7B_twin%3A02d%7D%60%20is%20within%20one%20band%20of%20%60t00%60%20on%20m_line%20and%20on%20grading%2C%20so%20the%20search%20cannot%20tell%20the%20two%20apart%20on%20either.%20It%20holds%20%7Bsv_scored%5B_twin%5D%5B%22contrast%22%5D%20-%20sv_scored%5B0%5D%5B%22contrast%22%5D%3A.2f%7D%20more%20contrast%20(%7B(sv_scored%5B_twin%5D%5B%22contrast%22%5D%20-%20sv_scored%5B0%5D%5B%22contrast%22%5D)%20%2F%20_band%5B%22contrast%22%5D%3A.0f%7D%20bands)%2C%20and%20its%20grading%20margin%20is%20%7B_sig(_twin)%3A.1f%7D%20per-run%20%CF%83%2C%20against%20%7B_sig(0)%3A.1f%7D%20for%20%60t00%60.%0A%20%20%20%20-%20%60t%7B_knee%3A02d%7D%60%20is%20the%20knee.%20Giving%20up%20%7Bsv_scored%5B0%5D%5B%22m_line%22%5D%20-%20sv_scored%5B_knee%5D%5B%22m_line%22%5D%3A.3f%7D%20of%20m_line%20(%7B(sv_scored%5B0%5D%5B%22m_line%22%5D%20-%20sv_scored%5B_knee%5D%5B%22m_line%22%5D)%20%2F%20_band%5B%22m_line%22%5D%3A.1f%7D%20bands)%20brings%20grading%20back%20to%20the%20level%20of%20the%20reference%20recipe%3A%20%7Bsv_scored%5B_knee%5D%5B%22r2_sim%22%5D%3A.3f%7D%20against%20%7Bab_summary%5B%22ref%22%5D%5B%22r2_sim%22%5D%3A.3f%7D%20for%20%60ref%60%2C%20a%20floor%20margin%20of%20%7B_sig(_knee)%3A.1f%7D%20%CF%83.%20It%20also%20holds%20%7Bsv_scored%5B_knee%5D%5B%22contrast%22%5D%20-%20sv_scored%5B0%5D%5B%22contrast%22%5D%3A.2f%7D%20more%20contrast%20than%20%60t00%60.%0A%0A%20%20%20%20The%20margin%20matters%20because%20two%20of%20the%20six%20promoted%20trials%20crossed%20the%20task%20gate%20on%20their%20five-seed%20means.%20A%20grading%20pass%20of%20%7B_sig(0)%3A.1f%7D%20%CF%83%20per%20run%20faces%20the%20same%20draw%20again%20at%20the%20fresh%20seeds%20in%20D2.2.%0A%0A%20%20%20%20None%20of%20this%20reopens%20the%20frozen%20rule%2C%20and%20%60t00%60%20stands%20as%20the%20proposal%20from%20the%20survey.%20The%20recommendation%20goes%20instead%20to%20the%20preregistration%20for%20D2.2%2C%20which%20is%20not%20yet%20frozen%3A%20adopt%20%60t00%60%2C%20%60t%7B_knee%3A02d%7D%60%2C%20and%20%60t%7B_twin%3A02d%7D%60%20as%20candidate%20points%2C%20re-measure%20all%20three%20at%20fresh%20seeds%2C%20and%20freeze%20there%20a%20selection%20rule%20that%20weighs%20grading%20and%20contrast%20alongside%20the%20margin.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Discussion%0A%0A%20%20%20%20The%20shape%20of%20the%20schedule%20transfers%20from%20M1%2C%20and%20the%20dose%20does%20not%3A%20a%20constant%20that%20delivers%20the%20same%20integrated%20repulsion%20loses%20the%20grading%20the%20schedule%20protects%2C%20with%20either%20anchor%20shape.%20The%20schedule%20on%20the%20anchor%20term%2C%20which%20M1%20carried%20for%20training%20stability%2C%20resolves%20nothing%20here%2C%20and%20neither%20does%20the%20interpolation%20shape.%0A%0A%20%20%20%20Of%20everything%20inherited%20from%20the%20autoencoder%20recipe%2C%20the%20one%20load-bearing%20piece%20of%20scheduling%20is%20*when%20the%20repulsion%20arrives*%3A%20strong%20while%20the%20pull%20is%20committing%2C%20reduced%20while%20grading%20is%20learned.%20That%20reading%20now%20stands%20on%20a%20one-variable%20comparison%20rather%20than%20on%20brackets%20that%20moved%20two%20things%20at%20once.%0A%0A%20%20%20%20Within%20this%20testbed%2C%20the%20map%20says%20the%20recipe%20does%20not%20need%20careful%20tuning.%20The%20feasible%20region%20spans%20a%20decade%20of%20%CE%BB_a%20and%20most%20of%20the%20%CF%84%20box%2C%20the%20top%20of%20the%20m_line%20landscape%20is%20a%20plateau%20rather%20than%20a%20spike%2C%20and%20the%20anti-subspace%20coordinates%20barely%20matter%20within%20the%20schedule%20family.%0A%0A%20%20%20%20Each%20edge%20of%20the%20region%20belongs%20to%20a%20different%20constraint%3A%20the%20latch%20veto%20at%20cold%20%CF%84%2C%20grading%20and%20contrast%20at%20soft%20%CF%84%2C%20the%20task%20gate%20at%20strong%20%CE%BB_a%2C%20and%20grading%20and%20containment%20where%20the%20pull%20is%20too%20weak.%20So%20the%20box%20a%20future%20search%20inherits%20is%20drawn%20by%20measured%20boundaries%20rather%20than%20by%20guesses.%0A%0A%20%20%20%20%3C!--%20REVIEW%3A%20%22For%20M3%2C%20the%20map%20says%20the%20method%20does%20not%20need%20careful%20tuning%22%20narrowed%20to%20%22within%20this%20testbed%20...%20the%20recipe%22.%20The%20map%20covers%20one%20grammar%2C%20one%20corpus%2C%20one%20architecture%20and%20one%20labeller%3B%20M3%20is%20small%20language%20models%20with%20real%20safety%20targets%2C%20which%20nothing%20here%20measures.%20Verify%3A%20the%20survey's%20space%20table%20and%20the%20method%20section%2C%20which%20fix%20everything%20outside%20the%20four%20sampled%20dimensions.%20--%3E%0A%0A%20%20%20%20The%20survey%20format%20did%20what%20it%20was%20adopted%20for.%20The%20amendment%20could%20be%20added%20mid-experiment%20without%20spending%20the%20preregistration%2C%20because%20the%20frozen%20rules%2C%20their%20predictions%2C%20and%20the%20record-as-a-diff%20made%20the%20addition%20inspectable.%20Publishing%20every%20trial%20is%20what%20makes%20the%20plateau%20readable%20as%20a%20result.%0A%0A%20%20%20%20Two%20frictions%20are%20worth%20carrying%20to%20the%20next%20survey%20plan.%20First%2C%20a%20scalar%20objective%20walks%20to%20its%20constraint%20boundary.%20The%20proposal%20is%20on%20the%20grading%20floor%20with%20a%20pass%20margin%20a%20third%20of%20the%20per-run%20noise%20of%20that%20statistic%2C%20so%20a%20plan%20that%20proposes%20a%20single%20point%20should%20either%20freeze%20how%20close%20to%20a%20constraint%20that%20point%20may%20be%2C%20or%20expect%20the%20confirming%20experiment%20to%20step%20back%20onto%20the%20plateau.%0A%0A%20%20%20%20Second%2C%20ranking%20on%20single-seed%20values%20promoted%20two%20trials%20that%20the%20task%20gate%20rejected%20at%20five%20seeds.%20The%20gate%20width%20(0.02)%20is%20about%20twice%20the%20per-run%20noise%20of%20holdout%20EM%20(0.0087)%2C%20so%20a%20seed-0%20pass%20near%20the%20boundary%20carries%20little%20information.%20The%20curse%20correction%20absorbed%20both%2C%20which%20is%20what%20promotion%20is%20for%2C%20but%20a%20future%20plan%20could%20rank%20on%20constraint%20margins%20as%20well%20as%20on%20the%20objective.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20%23%20Shared%20helpers%20for%20the%20calibration%20cells%3A%20the%20ex-2.1.10%20statistics%2C%0A%20%20%20%20%23%20restated%20here%20so%20the%20skeleton%20has%20no%20dependency%20on%20that%20experiment's%20module.%0A%20%20%20%20def%20softmin_weights_np(x%3A%20np.ndarray%2C%20tau%3A%20float%2C%20axis%3A%20int%20%3D%20-1)%20-%3E%20np.ndarray%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20z%20%3D%20-np.asarray(x%2C%20dtype%3Dnp.float64)%20%2F%20tau%0A%20%20%20%20%20%20%20%20z%20-%3D%20z.max(axis%3Daxis%2C%20keepdims%3DTrue)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20w%20%3D%20np.exp(z)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20w%20%2F%20w.sum(axis%3Daxis%2C%20keepdims%3DTrue)%0A%0A%20%20%20%20def%20group_weights(r1%3A%20np.ndarray%2C%20r2%3A%20np.ndarray)%20-%3E%20tuple%5Bnp.ndarray%2C%20np.ndarray%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20p1%2C%20p2%20%3D%20np.asarray(ex.p_slot(r1))%2C%20np.asarray(ex.p_slot(r2))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20g1%20%3D%20p1%20*%20(1.0%20-%20p2)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20g2%20%3D%20(1.0%20-%20p1)%20*%20p2%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20g1%20%2F%20g1.sum()%2C%20g2%20%2F%20g2.sum()%0A%0A%20%20%20%20return%20group_weights%2C%20softmin_weights_np%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20%23%20Shared%20by%20the%20ablation%20sections%3A%20every%20arm%20is%20read%20against%20%60ref%60%20the%20same%0A%20%20%20%20%23%20way%2C%20through%20the%20frozen%20%60experiment.arm_verdict%60.%0A%20%20%20%20MARK%20%3D%20%7B%22within%20band%22%3A%20%22%22%2C%20%22better%22%3A%20%22%20%E2%9C%93%22%2C%20%22regression%22%3A%20%22%20%E2%9C%97%22%7D%0A%0A%20%20%20%20def%20_cell(text%3A%20str%2C%20resolved%3A%20bool)%20-%3E%20str%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20f%22%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7Bf'%3Cb%3E%7Btext%7D%3C%2Fb%3E'%20if%20resolved%20else%20text%7D%3C%2Ftd%3E%22%0A%0A%20%20%20%20def%20delta_table(summary%3A%20dict%2C%20arms%3A%20list%5Bstr%5D%2C%20ref%3A%20str%20%3D%20%22ref%22)%20-%3E%20str%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22Each%20arm%20against%20*ref*%2C%20one%20row%20per%20decision%20statistic%2C%20plus%20the%20two%20gates.%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20v%20%3D%20%7Ba%3A%20ex.arm_verdict(summary%2C%20a%2C%20ref)%20for%20a%20in%20arms%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20rows%20%3D%20%5B%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20s%20in%20ex.DECISION_STATS%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20arrow%20%3D%20%22%E2%86%91%22%20if%20ex.STAT_DIRECTION%5Bs%5D%20%3D%3D%20%22up%22%20else%20%22%E2%86%93%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20stats%20%3D%20%5Bv%5Ba%5D%5B%22stats%22%5D%5Bs%5D%20for%20a%20in%20arms%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20cells%20%3D%20%22%22.join(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_cell(f%22%7Bd%5B'delta'%5D%3A%2B.4f%7D%7BMARK%5Bd%5B'verdict'%5D%5D%7D%22%2C%20d%5B%22verdict%22%5D%20!%3D%20%22within%20band%22)%20for%20d%20in%20stats%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20rows.append(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%3Ctr%3E%3Ctd%3E%3Ccode%3E%7Bs%7D%3C%2Fcode%3E%20%7Barrow%7D%3C%2Ftd%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7Bsummary%5Bref%5D%5Bs%5D%3A%2B.4f%7D%3C%2Ftd%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7Bex.equiv_band(s)%3A.4f%7D%3C%2Ftd%3E%7Bcells%7D%3C%2Ftr%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ref_cost%20%3D%20abs(summary%5Bref%5D%5B%22holdout_em%22%5D%20-%20summary%5Bex.CONTROL_OF%5Bsummary%5Bref%5D%5B%22epochs%22%5D%5D%5D%5B%22holdout_em%22%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20rows.append(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%3Ctr%3E%3Ctd%3Eholdout%20EM%20%E2%88%92%20control%20%E2%86%93%3C%2Ftd%3E%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7Bref_cost%3A.4f%7D%3C%2Ftd%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7Bex.TASK_GATE%3A.4f%7D%3C%2Ftd%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20%22%22.join(_cell(f%22%7Bv%5Ba%5D%5B'task_cost'%5D%3A.4f%7D%22%2C%20not%20v%5Ba%5D%5B%22task_ok%22%5D)%20for%20a%20in%20arms)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20%22%3C%2Ftr%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20rows.append(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%3Ctr%3E%3Ctd%3Elatched%20runs%20%E2%86%93%3C%2Ftd%3E%3Ctd%20class%3D'num'%3E%7Blen(summary%5Bref%5D%5B'latched'%5D)%7D%3C%2Ftd%3E%3Ctd%20class%3D'num'%3E%E2%80%94%3C%2Ftd%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20%22%22.join(_cell(str(len(v%5Ba%5D%5B%22latched%22%5D))%2C%20bool(v%5Ba%5D%5B%22latched%22%5D))%20for%20a%20in%20arms)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20%22%3C%2Ftr%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20head%20%3D%20%22%22.join(f%22%3Cth%20class%3D'num'%3E%7Ba%7D%3C%2Fth%3E%22%20for%20a%20in%20arms)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22report-table-scroll%22%3E%3Ctable%20class%3D%22report-table%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cthead%3E%3Ctr%3E%3Cth%3Estatistic%3C%2Fth%3E%3Cth%20class%3D%22num%22%3E%7Bref%7D%3C%2Fth%3E%3Cth%20class%3D%22num%22%3Eband%3C%2Fth%3E%7Bhead%7D%3C%2Ftr%3E%3C%2Fthead%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Ctbody%3E%7B%22%22.join(rows)%7D%3C%2Ftbody%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Ftable%3E%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%0A%20%20%20%20def%20traj_of(cells%3A%20list%5Bdict%5D%2C%20condition%3A%20str%2C%20key%3A%20str)%20-%3E%20list%5Btuple%5Bnp.ndarray%2C%20np.ndarray%5D%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22(epoch%2C%20value)%20per%20run%20of%20*condition*%2C%20on%20that%20run's%20own%20epoch%20axis.%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20(np.asarray(c%5B%22traj%22%5D%5B%22epoch%22%5D%2C%20dtype%3Dfloat)%2C%20np.asarray(c%5B%22traj%22%5D%5Bkey%5D%2C%20dtype%3Dfloat))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20c%20in%20cells%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20c%5B%22condition%22%5D%20%3D%3D%20condition%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%0A%0A%20%20%20%20return%20delta_table%2C%20traj_of%0A%0A%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20app.run()%0A
2c14c2545343b6242e3191d7c3d26cf2