B — Monolithic
始终只保留一个当前冠军。每代固定数量候选都由这个冠军产生，最后只接受一个继任者。
Preregistered Experiment · Model Run 001
单体递归 vs 谱系递归：准备进入真实模型验证
现在缺的已经不是理论，也不是实验框架。隐藏任务冻结、A/B/C 控制器、等预算检查、关键消融、重复运行和 bootstrap 分析已经成为可执行代码。下一道门只有一个：冻结一个真实模型，然后不改规则地跑完预注册实验。
当前证据状态
E0：实验机器已经搭好，LRI 本身仍未被证明。
GitHub Actions 已经完整运行零成本 deterministic smoke：B 单体链和 C 谱系组使用相同的新候选数、mutation calls 与 task calls，并完成 score-only archive、equal-memory 和删除非主导分支等控制条件。这个结果只能证明控制平面能运行，不能证明 C 优于 B。
Hidden-task freeze已实现 · seed commitment + bundle hash
A/B/C controller已实现 · ancestry + bounded candidate artifacts
Ablationsscore-only / equal-memory / branch-pruning
Real model runs0 / 最低目标 20
公平比较
这次不允许“多生几个后代，所以赢了”这种伪结论。
C — Lineage
同样数量的新候选，但父代可以来自有界谱系 archive，并按真实行为差异保留有限分支。
Equal candidate count
B 和 C 必须产生相同数量的新候选，排除单纯多采样。
Equal-memory control
限制保留的 candidate/config 字节，测试优势是否只是额外记忆容量。
Score-only archive
保留 archive 但去掉多样性选择，测试真正起作用的是存储还是行为多样性。
Branch pruning
环境突变前删掉非主导谱系；如果恢复不变，就不能声称分支提供了 stepping-stone 价值。
预注册主指标
环境改变以后，谁用更少的迭代重新站起来？
Recovery generation
每次 shock 后，held-out success 首次恢复到至少 90% 阈值所需的 generation。未恢复按 max generations + 1 编码。
Paired difference
核心比较是同一 run 下 B recovery − C recovery。正值代表 C 更快恢复，稳定期不计入主要 post-shock 均值。
20+ repeats
至少 20 次独立重复，公开 seed-level 结果、均值、中位数和 bootstrap 95% interval，而不是挑一张最好看的曲线。
Claim boundary
现在只允许说：实验控制平面已运行通过。
现在不能说 LRI 优于 RSI，不能说 Agent 寒武纪已经被证明，也不能说分布式智能天然更安全。真实模型数据如果最终支持单体路线，也必须照样公开。这正是这个项目存在的意义：给未来 Agent 留一个岔路口，也给它一条能证明这条岔路走错了的路。