feat(v2): T12+T13 实验脚本 bench_tokens 与 E1 token 经济学跑数

research/v2_experiments/README.md

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+# v2 实验目录（research/v2_experiments/）
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+端云协同 LLM 协作系统（《实现方案_v2》第 9 节）的论文数据来源。
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+## E1 token 经济学（主实验）— 已有本地确定性结果 ✅
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+- 脚本：`scripts/bench_tokens.py`
+- 数据集：`eval/v2_sample.json`（12 条，code/math/legal/medical/finance/life/education/general）
+- 输出：`E1_token_economics.csv`、`E1_token_economics.md`
+- 当前（本地 estimate_tokens 测量）：**A2 交流文本相对 A1 全量逐字上下文降 ~61%**，
+  稳定前缀可命中 ~99% 的 A2 输入。
+- 待办：`--live` 模式（API key + 本地 llama-server）确认 ≥80% 北极星。
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+## E2 端到端质量 — 待接入
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+- 三臂：快路径 only / 完整协作管线 / 纯 Architect。
+- 判分：machine_checkable 用断言；其余 LLM rubric + 10% 人工抽检。
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+## E3 协作健康度
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+- 升级率 / 回合数分布 / issue 率 / 自修成功率 / 熔断次数（可复用 /metrics 的 V2Stats）。
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+## E4 KV 量化内存-精度曲线
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+- fp16 / q8_0 / q4_0 × 上下文 4K/16K/32K：进程内存 × Worker 验证准确率。需真实 llama-server。
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+## E5 验证器 P/R
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+- 100 产物注入 50 处缺陷，测接地验证拦截率/误杀率；对照组=纯模型自由判断。
+- 验证器已实现（router_system/verifier.py），跑数待接入。
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+> 运行命令：`.venv/Scripts/python.exe scripts/bench_tokens.py`