EXP-3D-CAJU3D-FUSENET-REPL-V1：冻结的学习式读出在另一批场所上的复现
结论：REPLICATED。 FUSENET-V1 的三个冻结的 FUSE_BASE 网络只在 SYSTEM + SYSTEM2 上训练过。把它们原样用到 CAJU-V1 的 58 个场所上：
- Core B 从 0.1176 降到 0.0979（−17%），+0.0197 [+0.0072, +0.0380]；
- 58 个场所中 48 个变好，判定 SUPPORTED。
设计（PROTOCOL.md，2026-10-14 22:34:28 锁定，见 audit/locked_at.txt）
- 场所：CAJU_PILOT、CAJU_SEL、CAJU_EVAL，共 58 个 ARKit 训练折场所、232 个查询，与 FUSENET-V1 的训练、验证和确认场所都不重叠。
- 输入：与 FUSENET-V1 相同的基础图像。来源是 CAJU-V1 的 100 步 TTT 回放和几何封存，每个文件核对哈希。
- 模型：三个 BASE 网络按 FUSENET-V1 的 fit_log 核对哈希，读出取 log 平均；不跑 GPU，不重新训练。
- H-JEPA 不参与：这些场所在 H-JEPA 的训练集里，所以不评估 FUSE_JEPA。
- 完整性：分析运行两次，逐字节一致。
| 臂 |
58 个场所 |
CAJU_EVAL（34） |
CAJU_SEL（16） |
CAJU_PILOT（8） |
| CORE_B |
0.11760 |
0.10817 |
0.10947 |
0.17394 |
| KF_BASE |
0.11488 |
0.10609 |
0.10646 |
0.16911 |
| FUSE_BASE_W（关掉未覆盖修正） |
0.11533 |
0.10655 |
0.10674 |
0.16980 |
| FUSE_BASE |
0.09787 |
0.08586 |
0.09869 |
0.14728 |
| 对比（> 0：右边更好） |
结果 |
| P：CORE_B − FUSE_BASE |
+0.01973 [+0.00716, +0.03795]，48/0/10，SUPPORTED |
| KF_BASE − FUSE_BASE |
+0.01701 [+0.00488, +0.03501]，41/0/17，PARTIAL |
| FUSE_BASE_W − FUSE_BASE（未覆盖修正的贡献） |
+0.01746 [+0.00537, +0.03542]，43/0/15，PARTIAL |
- 像素级 AbsRel：
- 已覆盖：0.0479 → 0.0447；
- 未覆盖：0.288 → 0.228。
- 逐场所改善的分位数：最小 −0.055，25% +0.0014，中位 +0.0048，75% +0.019，最大 +0.44；10 个场所变差。
合起来看
学到的读出对 Core B 的改善，已在三批互不重叠的场所上出现：
| 场所 |
Core B → FUSE_BASE |
场所 好/坏 |
判定 |
| SYSTEM3（160） |
0.1569 → 0.1143 |
119/41 |
PARTIAL |
| VAL（80） |
0.1161 → 0.0984 |
63/17 |
SUPPORTED |
| CAJU 场所（58） |
0.1176 → 0.0979 |
48/10 |
SUPPORTED |
- 收益主要来自未覆盖区域的修正。
- 中位改善只有约 +0.005 到 +0.008，均值被 R7 填充严重出错的场所拉高。
- 每批都有 13–26% 的场所略变差。