修正案 1（事后补充）：在最强结构里，TTT 是否必要

性质：本修正案在看到 Gate A、Gate B 的结果之后撰写，属于探索性补充分析。它不修改任何预注册门槛，也不改变 Gate A（V2_METHOD_NECESSITY=NOT_ESTABLISHED）和 Gate B（TTT_ADDED_VALUE=NOT_ESTABLISHED）的结论。修正案在运行前锁定：文档和代码的哈希写入 AMENDMENT_1.lock.json。

为什么要补这一项

• Gate B 让三个系统共用同一种读出：log R7 + tanh(网络)，覆盖所有像素。
• 分区结果显示，这种读出在已覆盖像素（TTT α ≥ 0.5，约占有效像素的 72%）上明显弱于冻结的 KF 表：
• SYS_C 为 0.0504，SYS_B 为 0.0518；
• B1–B7 的 KF 表为 0.0420。
• 当前最强的系统 B7（V2 配方）正是"KF 表 + 未覆盖修正"的结构，它比 SYS_C 好 0.0079。
• 所以 Gate B 可能低估了 TTT 在最强结构中的作用。要判断 TTT 是否必要，还需要在这个结构里做一次输入匹配的对照。

方法

把 B1、B7 结构中所有来自 TTT 的量，换成发布版 DepthSplat 前馈渲染（CACHE 状态，不做 TTT）的对应量，其余全部不变：

• KF_FF 表：
• 与冻结表相同的 KF_BASE 结构：DIS 8 × α 4 × near7 2。
• 在同样的 FIT_SYSTEM + FIT_SYSTEM2（160 个场所）上，用 KFUSE-V1 的同一段代码（kf_logic）拟合：已覆盖像素上的分位数边界，每箱在 21 个权重中选使场所加权 AbsRel 最小者。
• 只是把 F7 和 α 换成前馈渲染的。
• 复现检查：用同一条代码路径、从同一缓存重拟 TTT 表，报告它与冻结表的一致程度（边界最大差、64 个箱中权重相同的个数）。
• B1_FF：前馈覆盖像素（前馈 α ≥ 0.5）用 KF_FF 表，其余像素用 R7。
• B7_FF：V2 配方用于前馈渲染。
• 输入：V2Net，前馈渲染的 8 通道基图。
• 读出：前馈覆盖像素用 KF_FF 表，其余像素用未覆盖修正。
• 训练设置与 B7 完全相同：留一队列的折、内部验证场所、30 个 epoch、Adam 1e-3、权重衰减 1e-4、每批 8 个查询。
• 种子 20261631–20261633。
• 评分：
• 分区仍按协议的 TTT α 定义，与 B7 的分层是同一批像素；ALL 指标与分区无关。
• 同时重放 B1（冻结表），核对它与 Phase 1 中 B1 的逐查询误差是否一致。

判定（运行前锁定）

• 主比较 P1：B7_FF − B7，> 0 表示 TTT 在最强结构里有帮助。使用 V1 的配对场所 bootstrap（10,000 次，种子 20260928），合并 350 个场所。
• 门槛与 Gate B 相同。下列全部满足时，标为 TTT_ADDED_VALUE_IN_KF_V2_STRUCTURE=SUPPORTED：
  • CI 下界 > 0；
  • 均值 ≥ 0.002；
  • 中位场所改善 > 0；
  • 最大单个场所正向贡献 ≤ 0.5。
• 若 CI 上界 < 0（不做 TTT 反而显著更好），标为 HARMFUL。
• 其余情况标为 NOT_ESTABLISHED。
• 次要（描述性）：
• B1_FF − B1：只用 KF 表时 TTT 的作用；
• SYS_B − B7_FF：KF 结构对前馈系统的作用；
• B7_FF − SYS_C；
• 各折均值、分区像素误差；
• 运行时间：B7_FF 每个场景约 0.37 s，B7 约 16.6 s，见 RUNTIME_PROFILE.json。

完整性

• 评价折与 Phase 1–2 相同，都已在本实验中看过，结论只能算探索性证据。
• 锁定前做过一次代码冒烟运行：用 FIT_SYSTEM 训练、在 FIT_SYSTEM2（训练队列）上评分，1 个种子、1 个 epoch，没有评分任何评价折。
• 只用 GPU 4，不下载数据，不打开受保护的保留集；权重不保存，预测不进 git。