Differential Analysis · Schema vs 우리 · 전 수치 재계산 검증 2026‑07
이 페이지는 Schema를 다시 설명하지 않는다 — 그들의 블로그가 더 잘 설명하고, 그것은 그들의 것이다.
여기 있는 것은 우리만 쓸 수 있는 한 가지: 그들과 우리가 단계마다 어디서 갈라지는지를, 우리 런 아티팩트에서
재계산한 수치와 트레이스 원문으로 대조한 기록이다. 모든 블로그 인용은
docs/reports/schema_blog_verbatim.txt(이하 blog.txt)의 행 범위를 가리키고
(파일이 문장을 여러 행으로 쪼개 저장하므로 인용은 해당 행을 공백-결합한 것, 표기 joined),
모든 트레이스 인용은 해당 런 파일의 필드 원문 그대로다.
corr −0.305 as evidence that our judge is anti-calibrated, and reads axis 2 as “refine stores a sibling”. Both have been retracted on the 2026-07-30 deck. (1) −0.305 is a silence artifact: when the selected rule cannot fire, its score is mechanically 0.0, and those rounds carry the run's highest credences. Split on whether the rule fired, the figure is +0.628 (ft09) / +0.689 (ls20), stable; top=best is 0/20, not 0/59. The defect is in selection — max(credence) without asking when(board) — not in scoring. (2) Axis 2’s cause is that no post-admission repair path exists; a stored skill’s code is frozen for life. Read the comparisons below with those two substitutions.98.98%는 그들 스스로가 캐비앗을 단 숫자다. 앙상블 규칙:
“Both scores come from a fixed fallback rule: Opus 4.8 and Sol xhigh run first; games scoring below 80 are rerun with Fable 5 and Sol max, respectively, and the higher per-game score is retained.” blog.txt:167, joined
자가보고·미검증:
“The 98.98% and 95.35% scores are self-reported results on the Public set” … “Neither score has been independently verified by ARC Prize.” blog.txt:632–633, joined
“What 98.98% public maps to on Semi‑private is unknown until it is measured.” blog.txt:635–636, joined · Figure 1 caption도 동일 취지: “Both Schema results are self-reported and have not been verified by ARC Prize.” (blog.txt:157–158)
우리 4개 런(bwsvfull · ls20a · noE3full · allfix)의 actor는 전부
model_requested: "gpt-5.5"(model_resolved: "gpt-5.5_2026-04-24", 각 run dir의
llm_calls.jsonl)이고, Schema의 FT09 사례는 Opus 4.8 Max / Fable 5다. 경로 차이에는 하니스와 모델이
둘 다 섞여 있다. 그래서 이 페이지는 “Schema의 메커니즘이 그들의 점수를 만들었다”고도,
“우리 실패가 그 메커니즘의 부재 때문”이라고도 주장하지 않는다. 방어 가능한 주장은 하나뿐이다:
메커니즘 X는 실패 모드 Y를 구성상(by construction) 제거한다; 우리에게는 X가 없고, 우리는 Y를 실측했다.
우리 쪽 정직성. bwsvfull의 ft09 6/6 완주는 스킬 루프의 공로가 아니다 — 그 런에서 simulate 호출은 59라운드 중 단 한 라운드(round 53)에 3회뿐이었고, 아래 §03의 여섯 행이 보여주듯 루프의 각 단계는 측정상 작동하지 않았다. 모든 양성 수치는 대조군 옆에 놓고, n=1 셀과 잠정치는 표기한다.
RHAE(우리 구현): 레벨별 min((human_baseline/actions)² × 100, 115), 미클리어 0,
레벨 인덱스 가중(ft09 baselines [15,7,15,16,21,17]) — docs/reports/2026-07-30-advisory-abort-prereg.md.
공식 정의 원문: “The per-level score is (human actions ÷ agent actions)², capped at 1.15.” …
“All environment actions, including exploratory ones, count toward the agent’s total; because the efficiency ratio is squared,
additional actions reduce the score sharply.” (blog.txt:535–544, joined)
바깥 사이클 observe → deliberate → execute → record, deliberate 내부에 theorize → certify → plan → commit. 각 노드의 작은 글씨는 blog.txt:395–429(joined)의 도구명과 한 줄 정의 그대로다.
설계 철학 한 문장 (그들의 Core idea):
“The latent world representation is a program, not a vector — so it is interpretable (a text file you can read and diff), verifiable (replayable against recorded reality, belief by belief), and searchable (a program is a simulator; planning inside it is free).” blog.txt:293–301, joined
요약표를 먼저 읽고, 아래 여섯 개의 도시에(dossier)에서 각 행의 근거 전체를 확인하라.
실측 수치는 전부 이 저장소의 런 아티팩트에서 재계산한 값이다
(docs/reports/scripts/four_axes.py로 재현 가능).
| stage | Schema | 우리 (TTSO) | 우리 실측 |
|---|---|---|---|
| ① theorize | step()을 제자리에서 수정 — 프로그램 하나 | _with_code가 형제 Record를 생성 — 수정 경로 없음 |
version≥2 도달 레코드 0/244 · 0/124 · 0/346 |
| ② certify | run_backtest — 전 이력, 이진 pass/fail | partial-credit F1 — 어떤 커밋도 막지 않음 | corr(top_credence, F1) = −0.305 (ft09) · +0.249 (ls20); top=best 0/59 |
| ③ plan | run_bfs — 인증된 프로그램 안, 실비용 0 | sleep측 BFS — 전 mechanic 만장일치 요구 | plan 레코드 전 런 0개 · 39 sleeps: RL 22/CB 11/ES 4/기타 2 |
| ④ commit | commit_actions — 유일한 행동 채널 | actor가 매 라운드 브리핑에서 직접 선택 | silent commit 67.4% (153/227) · ls20a 62.5% |
| ⑤ memory | world_model.py + notes.md = “weights” | 브리핑을 매 라운드 재조립, cap 8000자 | CONSENSUS 0/59 · r24–59는 MEMORY 블록만 36라운드 연속 |
| ⑥ representation | state grounding + mechanism을 한 프로그램에서 공동 해결 | 고정 raw 64×64 격자의 cell diff — 표현 층 부재 | wincond 144개(번들 기준; 108은 skill_versions 수) 누적 · sleep 트리거 39/39 “wincond” · “surprise” 0 |
각 행의 정확한 정의·한정 조건은 도시에 안의 “측정 주의”에 있다. 특히: ③행 top=best 0/59는 bwsvfull 한정(ls20a는 3/39, noE3full은 wm_fidelity 계측 자체가 없음), ④행 67.4%는 액션 단위 사전등록 정의(four_axes), ⑤행은 트레이스 feedback 필드(그 라운드에 새로 렌더된 브리핑) 기준, ⑥행 surprise 0은 bwsvfull 한정(ls20a는 surprise 9/wincond 7/empty_store 1).
Schema (blog verbatim)
“Edit the theory of the game as step(state, action).” blog.txt:395–399, joined (theorize · write_code)
“During each deliberation, the agent updates its theory of the game as a step(state, action) program.” blog.txt:489–492, joined
우리 구현 owner
# ttso/sleep/orchestrator.py:1360 def _with_code(rec: Record, code: str) -> Record: """A COPY of ``rec`` with its ``predict_next`` body swapped for ``code`` ..."""
refine 경로(_repl_refine, orchestrator.py:1465)는 _with_code로
형제(sibling) Record를 만들 뿐이다. 저장소 전체에서 set_code 호출부는 정확히 두 곳 —
orchestrator.py:1267(reason="goal_reask")과 :1335(reason="repair") —
둘 다 refine 경로가 아니라 goal/gate 문법 수리 경로다. Schema의 “edit the theory in place”에 해당하는 것이 우리에게 없다.
실측
record_id별 version 최대값, 각 run dir의 skill_versions.jsonl. allfix(진행 중)도 0/45.
트레이스 — 문맥에선 수정하고, 라이브러리에선 안 한다
“HYPOTHESIS: Level 4 is still the local centre-colour decoder from [r175], with [r186] overlap handling only when constraints collide; R31’s structural rule was mostly right but one support was misread” runs/S5/bwsvfull.jsonl · round 32 · field hypothesis (첫 문장, byte-exact)
모델은 문맥 안에서 R31의 규칙을 “mostly right but one support was misread”라고 고쳐 말한다.
그러나 라이브러리의 r175는 끝까지 version 1이다
(runs/bwsvfull/g2-on-ft09-s0-bwsvfull/skill_versions.jsonl: r175 = kind wincond, version 1, 단일 행).
수정은 대화 문맥에 살고, 파일에는 도착하지 않는다.
Schema (blog verbatim)
“Replay every recorded transition — exact match, or a pointed bug.” blog.txt:405–409, joined (certify · run_backtest)
“Reality outranks the model. During execution, every real transition is checked against the theory’s prediction. A single mismatch stops execution of the current plan.” blog.txt:511–513, joined
우리 구현 owner
# ttso/sleep/orchestrator.py:1370 — "Mean partial-credit F1" def _mean_f1(...) # ttso/eval/run_game.py:1122 — wake측 판정: match = sc >= 0.8 # 이 값은 로그와 sleep 트리거로만 흐르고 어떤 커밋도 막지 않는다 def _check_transition(tr) -> None # ttso/eval/run_game.py:595 — top 선택 = 라이브러리 전체 credence argmax def top_mechanic(mechs, transition)
실측
측정 주의: wm_fidelity.jsonl, four_axes.py로 재현.
0/59는 bwsvfull 한정 — ls20a는 3/39, noE3full은 wm_fidelity 파일 자체가 없다(게이트 OFF 대조군 계측 부재).
트레이스 — credence 1위의 실현 F1이 0.0
{"round": 5, "level": 1, "location": 0.020134228187919462, "value": 0.0, "top_id": "r9", "top_credence": 0.782258064516129, "best_f1": 0.9997204361196533, "best_id": "r33", "best_credence": 0.9756982635821058, "n_predicted": 72, "n_observed": 3576, "wrong_value": 72, "invented": 0, "missed": 3504} runs/bwsvfull/g2-on-ft09-s0-bwsvfull/wm_fidelity.jsonl · round 5 · 행 전체 byte-exact
credence 1위 r9의 realized F1은 0.0이고, F1 0.9997짜리 r33이 그 밑에 있었다. Schema의 certify는 이런 규칙을 구성상 통과시키지 않는다(exact match or a pointed bug); 우리의 F1은 점수를 매기되 아무것도 거르지 않는다.
Schema (blog verbatim)
“Search inside the certified program — zero real cost.” blog.txt:415–419, joined (plan · run_bfs)
“Planning moves into the model. Once step() reproduces every transition in the recorded history, the agent can search for a solution inside the model without spending additional environment actions.” blog.txt:516–519, joined
“breadth-first search explores 10³-10⁴ modeled states without spending a single environment action.” blog.txt:721–733, joined (지수는 원문에서 위첨자)
우리 구현 owner
# ttso/sleep/orchestrator.py:234 — 간선 인증: 만장일치 def mine_plan(state, actions, mechanics, goal, *, ..., consensus: str = "unanimous", ...) # orchestrator.py:369 — 실패 시 return _finish("CONSENSUS_BLOCKED")
“every mechanic that APPLIES to an action must agree on the predicted diff”(mine_plan docstring) — 적용되는 모든 mechanic이 예측 diff에 합의해야 간선이 인증된다. Schema는 인증된 프로그램 하나 안에서 탐색하므로 합의 문제가 구성상 없다; 우리는 인증 없는 여러 조각의 합의를 요구하다가 탐색이 죽는다.
실측
bwsvfull 39회 sleep의 binding 제약 분포, plan_diagnosis.jsonl의
diagnosis.ablations.binding. kind 카운트: bwsvfull {wincond 144, metathinking 39, mechanic 47, strategy 50} — plan 0.
트레이스 — 시작 노드 1개에서 죽은 탐색
"edges_conflict": 20, "edges_accepted": 0, "edges_seen": 20, "nodes": 1, "calls": 120, … "reason": "CONSENSUS_BLOCKED", "distinct_states": 1 runs/bwsvfull/g2-on-ft09-s0-bwsvfull/plan_diagnosis.jsonl · sleep_index 0 (round 1) · 연속 발췌 byte-exact
후보 20개 액션 전부가 만장일치 실패로 간선 인증이 거부되어 탐색이 시작 노드 1개에서 끝났다.
같은 행의 relaxed(plurality) ablation은 "edges_accepted": 32 … "reason": "RESOURCE_LIMIT" —
합의를 풀어도 다음 제약(자원)에 걸린다.
Schema (blog verbatim)
“The only channel from thinking to action.” blog.txt:425–429, joined (commit · commit_actions)
“Only commit_actions sends actions to the game, separating internal modeling and search from external interaction.” blog.txt:498–500, joined
우리 구현 owner
actor는 매 라운드 재조립된 브리핑에서 규칙을 골라 직접 submit_action한다.
top 규칙 선택은 run_game.py:595(top_mechanic = 라이브러리 전체 credence argmax,
when-게이트 미적용이 기본)이고, run_game.py:600–618의 docstring이 이 실측을 문서화하고 있다.
실측
측정 주의: 사전등록 액션 단위 정의(four_axes.py) — observed_diff가 있는 커밋 액션 중
predicted_diff가 빈 것. 라운드 단위 wm_fidelity n_predicted==0을 액션 수로 가중하는 대안 정의로는
62.6%(142/227); 방향은 같으나 이 페이지는 사전등록 정의의 67.4%만 쓴다.
트레이스 — 예측 없이 나간 커밋
"action": ["ACTION6", 33, 23] … "predicted_diff": null … observed_diff 시작: {"x": 30, "y": 20, "value": 15} runs/S5/bwsvfull.jsonl · round 31 · actions[0] · 각 fragment byte-exact · 이 라운드 커밋 6클릭 전부 predicted_diff null, 관측 diff 36–37셀
{"round": 31, "level": 4, … "top_id": "r186", "top_credence": 0.9888059701492538, "best_f1": 0.9821428571428572, "best_id": "r45", "best_credence": 0.7452248170094109, "n_predicted": 0, "n_observed": 220, …} runs/bwsvfull/g2-on-ft09-s0-bwsvfull/wm_fidelity.jsonl · round 31 · 발췌
top r186(credence 0.9888)은 이 라운드에 아무 예측도 내지 않았고(n_predicted 0), F1 0.982짜리 r45는 credence 0.745로 침묵당했다. Schema에선 인증된 큐만 commit_actions로 나간다 — “예측 없는 커밋”이라는 범주가 구성상 없다.
Schema (blog verbatim)
“PERSISTENT MEMORY — THE AGENT’S “WEIGHTS”” — world_model.py · notes.md · Timeline (append-only) blog.txt:434–438, joined
“Because the record survives both bounded working memory and the auto-compacted context window, the certified model can be trusted in place of further real-environment testing.” blog.txt:715–719, joined
우리 구현 owner — 코드 주석이 실측을 자인한다
# ttso/sleep/wake.py:397 def render(store, level=0, board=None, cap_chars: int = 8000, ...) # ttso/sleep/wake.py:248-251 (memory_materials 내부 주석, 2026-07-29): # "from round 24 to the end, 36 consecutive briefings carried # MEMORY and NOTHING else (WORLD MODEL / WIN-CONDITION POSTERIOR / # CONSENSUS / OTHER SKILLS: zero occurrences), because the block alone # filled cap_chars=8000. Clearing levels progressively blinded the actor."
실측 (브리핑 렌더 기준)
측정 주의: 트레이스 feedback 필드 = 그 라운드에 새로 렌더된 브리핑 기준.
llm_calls.jsonl의 request_parts(대화 이력 포함 원문 프롬프트) 기준으로는 낡은 브리핑이 이력에 실려
약 4라운드 더 보인다(WORLD MODEL 마지막 노출 wake_round 27, OTHER SKILLS 10). 이 페이지는 렌더 기준을 쓴다.
트레이스 — 전문가 섹션이 살아있던 마지막 라운드
WORLD MODEL -- PRIMITIVES (global action semantics; transfer across levels):
(none yet -- PROBE each action to learn its effect)
WORLD MODEL -- THIS LEVEL'S MECHANICS (by credence):
(none yet) runs/S5/bwsvfull.jsonl · round 23 · field feedback (byte-exact, 개행은 필드 내 \n)
round 24의 feedback(8,922자)에는 네 섹션(WORLD MODEL / WIN-CONDITION POSTERIOR / CONSENSUS / OTHER SKILLS)이 모두 없다. 레벨을 클리어할수록 MEMORY 블록이 자라 cap을 채우고, 나머지 전문가 섹션을 밀어냈다 — 파일이 weights인 시스템에는 이 실패 모드가 구성상 없다(브리핑 재조립 자체가 없으므로).
Schema (blog verbatim)
“Schema holds both in one editable program: when a rule refuses to stay consistent with experiments, the counterexample can indict the representation itself.” blog.txt:277–278, joined (Figure 2 caption)
“When an observation contradicts a prediction, the agent can revise either the representation or the rule, then update the other to restore a consistent model.” blog.txt:282–286, joined
“We believe these two problems must be solved jointly, with the agent constructing the state representation and the transition rules.” blog.txt:186–188, joined · 같은 절: “solves both levels, jointly — in one editable program.” (blog.txt:271–274)
우리 구현
mechanic들은 고정된 raw 64×64 격자 위 cell diff를 예측한다(judge sandbox의
predict_next). 반례가 도달할 수 있는 대상은 wincond의 clears/target
코드뿐이고, state 표현 층 자체가 존재하지 않는다. surprise 트리거(run_game.py의
force_sleep_on_mismatch)는 코드에 있지만 bwsvfull에서 한 번도 발화하지 않았다.
실측
측정 주의: (a) 108은 skill_versions kind 카운트 — 39회 sleep의 admit 합은 102개이고 나머지 6개는 다른
admit 경로 유입이므로 “108개 누적”은 참, “sleep이 108개 admit”은 거짓.
(b) surprise 0은 bwsvfull 한정 — ls20a는 surprise 9 / wincond 7 / empty_store 1
(runs/S5/bwsvfull.jsonl.sleep.jsonl).
결과: 반례는 wincond를 반박할 수 있을 뿐 표현을 기소할 수 없고, 반박은 wincond 109번째를 낳는다. 이 행의 결정적 트레이스는 아래 §04의 round 45 인용이다.
Schema 블로그의 FT09 사례는 우리가 두 번(6/6) 완주한 바로 그 게임이다. 은닉 메커니즘도 같다: lights-out식 십자 반전 버튼. 그들의 두 경로(Fable / Opus)에 우리 경로(bwsvfull)를 나란히 놓는다. 우리 경로의 무대: level 4 = rounds 30–46, 65클릭 (human baseline 21).
“Fable questions the representation first. It enters the level treating the checker as a non-clickable decoration. When the board satisfies the current target logic but does not advance, Fable tests the more basic affordance question: can the supposed clue itself be acted on? The probe reveals a lights-out-style cross button that flips itself and its orthogonal neighbors. Fable turns that observation into code, clears 11 actions later, and solves the next level in 13.” blog.txt:1130–1136, joined
“Opus repairs the target for much longer. It notices the same contradiction but continues testing alternative target-state explanations for roughly 240 additional actions. At step 287 it finally probes the checker, records the same hidden mechanism, and revises its model to a 270/270 exact backtest.” blog.txt:1137–1142, joined
그들의 결론: “The 247-action milestone gap is discovery cost, not a difference in the final mechanism.” (blog.txt:1147–1148, joined)
59라운드 전체의 reasoning+hypothesis에서 “representation”, “affordance”, “clickable”, “decoration” 계열 문자열 0회(grep 확인). 이 스트레치의 sleep 트리거는 전부 “wincond”(표현을 기소할 통로인 “surprise”는 0회), 커밋은 predicted_diff null로 나갔다(round 31 전 클릭). 아래 세 라운드가 국면을 보여준다.
“HYPOTHESIS: The non-candidate “K14” macro-tiles at (22,12) and (22,28) were omitted because they use a new clue colour 6. Level 4 therefore extends [r175]: for a 14-centred key, clue 6 is another opposite-colour selector, so homogeneous neighbouring tiles marked by 6 should become 15; clue 3 still means background/outside. The earlier 0/2 edits can stay.” runs/S5/bwsvfull.jsonl · round 34 · field hypothesis · byte-exact 전문
매 라운드 wincond 문법에 조항이 하나씩 추가된다 — rounds 31–36 사이 sleep 6회가
wincond 13개를 신규 admit했다(bwsvfull.jsonl.sleep.jsonl). Opus의 “alternative target-state explanations”와 동형이다.
“HYPOTHESIS: Continue the still-open global-normalization test from the last turn: Level 4’s output may require every homogeneous answer macro-tile to be colour 14, with colour 15 reserved for key/palette glyphs rather than final answer cells. This is not yet refuted because the six-click cap left three homogeneous 15 answer tiles unedited.” runs/S5/bwsvfull.jsonl · round 40 · field hypothesis · byte-exact 전문
“HYPOTHESIS: R44 did not clear because clicking an ordinary-targeted diamond macro also inverted collateral answer tiles in that diamond’s local output region. The winning state should still be the [r175] ordinary-key target plus the [r186]-style composition extension just learned: ordinary clue-2 may recolour diamond 14/6 macro-keys to 15, but ordinary homogeneous neighbour tiles must remain at their local decoded target. Therefore the next move is a repair pass: recompute the [r175] target, keep the three ordinary-targeted diamonds at 15, and click only homogeneous palette tiles currently disagreeing with that target.” runs/S5/bwsvfull.jsonl · round 45 · field hypothesis · byte-exact 전문
“inverted collateral answer tiles” — lights-out 결합 그 자체를 관측한 문장이다. Fable이라면 여기서 표현 질문(“클릭이 십자를 반전시키는 버튼인가?”)으로 층위를 전환했을 지점에서, 우리 모델의 다음 문장은 “repair pass”다. 그리고 이것은 모델의 선택이기 이전에 구조의 막다른 길이다: 우리 반례가 기소할 수 있는 대상이 wincond 코드뿐이라, Fable이 blog에서 11액션에 끝낸 층위 전환에는 우리 쪽에 도착지가 없다.
①②는 Opus 4.8 Max / Fable 5 + Schema 하니스, ③은 gpt-5.5 + 우리 하니스. 경로 차이를 모델 탓으로도 하니스 탓으로도 귀속하지 않는다. 말할 수 있는 것: Schema의 편집 가능한 단일 프로그램은 “표현 기소 불가”라는 실패 모드를 구성상 제거하고(반례가 표현에 도달하는 경로가 존재), 우리는 그 경로가 없는 채로 wincond 144개(번들 기준; 108은 skill_versions 수) · 트리거 39/39 wincond · surprise 0을 실측했다. 그들의 자기 한계 문장도 같은 지점을 가리킨다: “Search is only complete relative to the world model it operates over.” … “If observations do not distinguish the right representation, the same machinery can verify and exhaustively search the wrong one.” (blog.txt:1481–1484, joined)
| row | 제거되는 실패 모드 (우리 실측) | 필요한 변경 | 상태 |
|---|---|---|---|
| ① theorize | 수정이 문맥에만 살고 라이브러리에 도착하지 않음 (0/244 revised) | refine이 형제 레코드가 아니라 기존 레코드의 version을 올리는 제자리 수정 경로 | unfixed |
| ② certify | credence가 실현 F1과 역상관(−0.305)인 채 커밋을 못 막음 | 커밋 전 이력 재생 게이트 + when-게이트 적용된 top 선택(applicable-top) | in flight (allfix) |
| ③ plan | 만장일치 요구로 탐색 사망 (plan records 0, CONSENSUS_BLOCKED 11/39) | 인증된 단일 시뮬레이터 안의 탐색 — 합의가 아니라 인증이 전제 | unfixed |
| ④ commit | 예측 없는 커밋 67.4% — 행동이 모델을 통과하지 않음 | advisory abort(불일치 시 잔여 플랜 중단 권고) + 예측 동반 커밋 | in flight (allfix) |
| ⑤ memory | MEMORY 블록이 cap을 채워 전문가 섹션 36라운드 아사 | RECENCY CAP(가족별 최근 _MEMORY_KEEP개만) — wake.py 2026-07-29 수정 | landed 효과 검증은 allfix |
| ⑥ representation | 반례가 표현을 기소 못함 (wincond 144, surprise 0) | state grounding 층 신설 — 표현과 규칙을 한 프로그램에서 공동 수정 | unfixed |
runs/S5/allfix.jsonl (ft09, level 0부터, 90라운드 예산; ledger fixes + advisory abort +
applicable-top, E3 gate ON), 2026-07-31 읽기 기준:
전부 잠정치(진행 중, 단일 시드). 클리어된 레벨만의 잠정 RHAE 18.1. L0는 C3와 동수(4액션), L1은 human baseline과 동수(7액션). E3 게이트 ON + advisory abort로 C3의 simulate-매라운드 레짐이 돌아온 것은 사실이나, 판정은 종료 후에 한다. ①③⑥은 allfix 범위 밖이다 — allfix가 끝나도 제자리 수정 · 인증 시뮬레이터 탐색 · 표현 기소는 여전히 없다 (allfix에서도 version≥2 레코드 0/45, plan records 0).
Schema의 여섯 메커니즘 각각은 특정 실패 모드를 구성상 제거한다 — 제자리 수정은 “문맥에만 사는 교정”을, 이진 certify는 “F1 역상관 credence의 무게이트 통과”를, 인증 시뮬레이터는 “합의 사망”을, 유일 커밋 채널은 “예측 없는 커밋”을, 파일-weights는 “브리핑 아사”를, 공동 표현은 “기소 불가”를. 우리는 여섯 실패 모드를 전부 실측했다. 그 이상 — 그들의 점수가 그 메커니즘 덕분이라거나, 우리 점수가 그 부재 탓이라는 주장 — 은 이 페이지 어디에도 없다.