你又回到边界摇摆,敌人只要轻推抖动就能让结论翻转,逼出终审或破冰。
这正是敌人最想要的二选一陷阱:
* 你不缩小δ,就长期保守、效率下降,人民厌倦;
* 你缩小δ,就回到摇摆与权威入口,开关复活。
他们用腐蚀逼你在两种坏选项里选一个。
江砚必须给出第三条路:
不缩小δ,不放宽阈值,而是让“落入δ的概率”回归自然分布,削掉边界尖峰。
也就是:纠正感知偏置。
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### 六、边界回正机制:对抗尖峰,而不是改阈值
江砚提出“边界回正机制”。
存在性编号:BAND-RECT-01
BAND-RECT-01A:边界尖峰检测常态化(若尖峰显著偏离自然模型,触发回正)
BAND-RECT-01B:回正动作只允许调回“感知层参数”(采样策略、敏感度、解释档位),不得动守望链阈值
BAND-RECT-01C:回正参数必须通过分布试验场(验证尖峰消失且不降低真实风险识别)
BAND-RECT-01D:回正过程公开摘要与反例引用(防止被说暗箱)
BAND-RECT-01E:回正失败则生成L2反例卡(不可做结论:某类微调会制造边界尖峰)
这套机制的关键点:
问题不在δ,问题在尖峰。
把尖峰削平,临界带事件自然减少,保守动作频率下降,系统恢复吞吐。
同时δ仍在,防摇摆能力保留。
敌人想逼你改δ。
你不碰δ,你修感知。
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### 七、分布试验场:把“感知微调”也纳入自证
感知微调过去常被当作低风险优化。
现在必须进入试验场。
江砚设立“分布试验场”。
存在性编号:DIST-LAB-01
DIST-LAB-01A:模拟自然漂移与组合事件基线
DIST-LAB-01B:注入微调建议(采样策略/敏感度/解释档位)
DIST-LAB-01C:评估指标
* 边界尖峰是否出现
* 临界带落入率是否异常上升
* 真
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