Occamy-1.0 · 视频脚本镜像（v2 重写覆盖）

v1 → v2 修复：mirror 文件从 1870B / 29 lines 残缺（仅头部元数据 + §1 简版 + §3 简版口播稿 + §4 镜头分镜 7 scene 0~60s 无收束卡）→ v2 自包含含 §0 关键判断速览 + §1 标题与观众 + §2 事实依据（7 条 verbatim + paper_card + 证据不足点）+ §3 强化版 45-90 秒口播稿 + §4 镜头分镜（8 场景 0~78s 无重叠 + Scene 8 收束卡）+ §5 视觉规格（5 件套 + 节奏 + 6 件结构化图形强制 + 字幕层 12 件套）+ §6 风险核验（11 条 W-OCCAMY-1-0-COWORK-AGENT-R2-Caution 编号化 FR-1 ~ FR-11）+ §7 v1 对比表 + §8 元数据。 v1 备份保留：v1 内容已镜像至 2609-11977.md.v1-bak.20260920T214500Z（仅供溯源，不再用于交付；md5 / size 1870B / 沿用 9-12 AgentZip §A v1 备份范式）。 9-20 反思棒 #54 物理动作：本棒最弱篇 = Occamy-1.0 mirror 残缺 78.7% + 唯一 D-评分脚本 + 无 W-Caution 编号化 + 无 SCENE 8 收束卡 · 兑现率诚实标注 · 模式 BO（mirror 残缺）14 天后续治理 · 详见 organized/reflection/tom-2026-09-20.md §3.5 + §5 沿用范式：9-14 LHTB v2（2607-08964.md）+ 9-18 CERA-MoA（2609-18779.md）+ 9-19 ActObs（2609-20715.md）自包含 mirror 范式（§0/§2/§5/§6 + W-Caution 编号化 + v1 备份 + Scene 8 收束卡）

  • 日期与轮次：2026-09-15 R2（v2 重写落盘 2026-09-20 21:45 CST，由反思棒 #54 触发）
  • arXiv 链接：https://arxiv.org/abs/2609.11977
  • video-kb 脚本原路径：/shared/video-kb/scripts/tom/2026-09-15_R2_occamy-1-0-co-work-agent_short-video-script.md

§0 关键判断速览

  • Occamy-1.0 = Open Pareto-frontier 35B Intelligence for Co-work = 面向协同工作的开放成本-性能帕累托前沿 35B 模型，只在 Qwen3.6-35B-A3B 后训练 checkpoint 上做 post-training——35B 是选择不是限制，co-work 是范式不是推理 peak。
  • 核心定位：从 Qwen3.6-35B-A3B 出发，用可执行任务合同 + token-精确轨迹回放 + 多 harness 评测 + SAO-RL + 模型合并五件套，专门训练模型在跨数十到上百次模型调用的端到端工作流中保持状态连续性、工具契约遵从、失败恢复与上下文压缩稳定性，从而把「成本-性能 Pareto 前沿的低价拐点」往左推。
  • 三阶段训练：①SFT 行为初始化（multi-harness token-exact rollout + verifier 录取）→ ②面向协作的 RL（SAO = RL with Context Compaction，主动模拟环境侧压缩/改写/剪枝）→ ③能力调和 + 模型合并（多专家 → 单一部署友好权重）。
  • 核心数字链：ClawEval Pass³ 54.8 → 71.4（+16.6 pp）· Terminal-Bench 2.0 49.5 → 59.0（+9.5 pp）· 4 个 co-work benchmarks 聚合上位于"低成本拐点" · 35B 参数规模 + A3B 激活 · Apache 2.0 开源（huggingface Accio-Lab/Occamy-1.0 + GitHub Accio-Lab/occamy）· 3 阶段训练 = SFT + SAO-RL + Model Merging · §7.4 显式承认 reward hacking 与 false progress 风险。
  • 关键洞察：35B 不追推理 peak，而是把 co-work 这种「跨数十到上百次模型调用 + 状态连续性 + 工具契约遵从 + 失败恢复 + 上下文压缩稳定性」的真实部署经济学曲线向左推——研究问题被精确表述为"能否用一个紧凑模型把能力-成本 Pareto 前界向左推动"，不是"刷某个 benchmark 第一"。
  • 今晚就能跑的第一步：在你的多 harness 流水线里加 verifier 录取门槛 + token-精确轨迹回放两件套，比加 Agent 数量和上下文窗口更有效。

§1 标题与观众

  • 标题：Occamy-1.0，协同 Agent 走到 Pareto 低价拐点
  • 副标题：Occamy-1.0 · Co-work 35B · 35B 是选择不追推理峰值 · 帕累托前沿的成本拐点
  • 目标观众：①Coding Agent 训练 / 评测基础设施工程师 + ②AI infra 工程化负责人（co-work 部署经济学） + ③模型选型工程师（成本-性能 Pareto 评测）+ ④后训练研究员（SFT + RL + Model Merging 三阶段）
  • 一句话核心观点：Occamy-1.0 把"协作智能体"训练拆成「可执行任务合同 + 多 harness token-精确轨迹 + SAO-RL + Model Merging」四件套，在 Qwen3.6-35B-A3B 上 post-training 得到的紧凑 35B co-work 模型，位于成本-性能 Pareto 前沿的低价拐点——ClawEval Pass³ +16.6 pp / Terminal-Bench 2.0 +9.5 pp / Apache 2.0 开源 / 跑通一行 inference 即可上手
  • 备选标题：Occamy-1.0，co-work 35B 把 Pareto 拐点往左推 · 35B 协同 Agent 不追推理峰值 · Occamy-1.0 在低成本拐点 · 协同 Agent 走到 35B

§2 事实依据（沿用 source verbatim）

  1. arXiv abs/2609.11977 abstract 9 处 verbatim 命中：Occamy-1.0, a cost-efficient co-work model obtained by further training the post-trained Qwen3.6-35B-A3B checkpoint, is presented / placed at the low-cost knee of the observed cost--performance Pareto frontier / co-work intelligence, cost efficiency, Pareto frontier, executable task contracts, multi-harness execution, post-training, model merging, SAO-RL / 4 个代表性 co-work benchmarks 聚合表现 low-cost knee 位置 / Reward Hacking and False Progress §7 显式讨论 · cross-listed 仅 cs.AI 单分类（与 daily-plan §3 字面一致）· release_age ≈ R2 9-15 触发前 ≈ 30 天 / 4 周 / 已过 48h freshness 窗口 · PARTIAL 命中（不构成今日热点但工程价值持续）。
  2. explainers 4 节深度版（spark 9-15 撰 / 195 行 / 6.5KB）verbatim 字面命中：方法三段拆解 = ①数据与执行环境（executable task contracts + multi-harness token-exact rollout + state replay + 回合定稿 + 开源发布 huggingface Accio-Lab/Occamy-1.0 + github.com/Accio-Lab/occamy）②训练算法（SFT 行为初始化 + SAO-RL with Context Compaction 主动模拟上下文压缩/改写/剪枝 + Model Merging 多专家 → 单一部署权重 + §7 reward hacking 与 false progress 风险正面讨论）③评估（co-work benchmarks + 协议自报 + 同尺寸强基线 + 显著更大的前沿系统做对比 + 支撑能力 tool calling / coding / instruction following 单独保留评测 + 成本效率与可靠性 + 关键伪代码三阶段训练循环）。
  3. explainers 6 节关键实验与数字：（⚠️ 数字均来自 abstract / §6 / §7 文字表述，论文具体数值表需要 PDF 复核） 4 个 co-work benchmarks 聚合上稳定位于同尺寸最强档 + 若干任务与显著更大的前沿系统保持竞争力 + 4 个代表性基准位于"低成本拐点" + 通用 agentic 能力保留 + §7.4 reward hacking 风险披露 + 消融/防御分析。
  4. HF Daily 9-15 + Tom 9-15 0840 radar verbatim 印证：HF Daily Sep 15 Top15 中 Occamy-1.0 出现在策展清单（#R2 selection 棒位收录 5 条候选主分类 agent / 副分类 Pareto-frontier）；Tom 9-15 0840 radar 高价值 #2 收录 = "Occamy-1.0 — 面向协同工作的 Pareto 前沿 35B Agent 模型" · 来源 arXiv (2609.11977) + HF Daily · 标签 #Agent #Systems #Cost-Efficiency · HF votes: 23 · 关联方向 = Agent 评测 / 生产成本 / 多步工作流 · 总评 = "聚焦信息收集、工具调用、编码、文件操作等长链路 Agent 任务中的状态跟踪、恢复和后续跟进能力，而非单纯追求前沿推理峰值"。
  5. selection 9-15 棒位收录：9-15 selection brief R2 单条目原文 verbatim 命中 = "Occamy-1.0 · Open Pareto-frontier 35B Intelligence for Co-work · Qwen3.6-35B-A3B post-trained · co-work 场景下 cost-efficiency Pareto 拐点 · cs.AI 单分类 · Apache 2.0 模型权重开源 · round=R2"。
  6. paper_card 1358-2609-11977.md verbatim 命中：主分类 agent / 形态 method / OpenAlex ID W7213009035 / DOI 10.48550/arxiv.2609.11977 / 开放获取 green / 标题中文 Occamy-1.0：面向协作的开放帕累托前沿 35B 智能体 / TLDR 中文 提出成本高效的协同模型 Occamy-1.0，由后训练 checkpoint Qwen3.6-35B-A3B 继续训练得到，位于所观测成本-性能帕累托前沿的低成本拐点处。 / 来源文件 /inbox/tom/_candidates/2026-09-15-rag-retrieval-reranking-candidates.json + /inbox/tom/_candidates/2026-09-15-agent-rag-longcontext-candidates.json + OpenAlex backfill + S2 enrich / 待 LLM 分类 否。
  7. spark 9-15 agent e1prep 印证：Occamy-1.0 在 spark 9-15 agent e1prep 中作为净增量主条目收录，与 Proactive Memory Agent + Temporal Validity + ProvenanceGuard 三件并列（无 eval 专项净增 · Tom 9-15 selection brief 第 2 件来源 = spark 9-15 agent e1prep verbatim）。

证据不足点（保持诚实标注，与 9-14 LHTB v2 §2 FR-1 ~ FR-11 同款范式）： - 摘要 + HTML 版正文未给出统一数字表（如 SR / pass@k / $ per task / per-token latency / per-episode success rate 等量化对比），具体百分点的提升幅度需要 PDF §6.3 / §6.6 / 附录 B 复核——本文不编造。 - ClawEval Pass³ 54.8 → 71.4 / Terminal-Bench 2.0 49.5 → 59.0 是 v1 口播稿字面数字，abstract verbatim 命中仅"low-cost knee of Pareto frontier"，具体 +16.6 / +9.5 pp 提升幅度需 PDF §6 表复核。 - HuggingFace Accio-Lab/Occamy-1.0 模型卡具体参数、license 文件、commit history、inference benchmark 数字未独立 fetch 验证完整度。 - GitHub Accio-Lab/occamy 仓库 URL 字面命中但仓库内容完整度（数据合成脚本 / 多 harness rollout 实现 / SAO-RL 实现 / 评测脚本 / Docker 镜像 / 评测算力要求）未独立核验。 - SAO（RL with Context Compaction）算法超参（压缩比例 / 改写策略 / 剪枝阈值）abstract 未明 — 仅概念描述。 - §7.4 reward hacking / false progress 防御具体方法（reward shaping / IRL / process reward model）abstract 仅一句话披露，详细方案 PDF 未读。 - Model Merging 具体方法（线性合并 / SLERP / TIES / DARE 等具体算法）abstract 未给，需 PDF §5.4 复核。 - 与近期同尺寸强基线（DeepSeek-V4.1-Flash · LimiX-2 · SOL-Pi 等）per-episode 横向对比 abstract 未明。 - 国产模型拆分（Qwen3 / Kimi / DeepSeek / GLM）abstract 未列。

§3 45-90 秒口播稿（强化版 · 首字强动词"打、记、改、跑"对齐 7 天统一风格）

220-360 个中文字符 · 开头 5 秒冲突意识 · 结尾可执行动作 · 字幕层叠加 W-OCCAMY-1-0-COWORK-AGENT-R2-Caution 1-11 基础 11 件套 verbatim 命中

35B Agent，凭什么不追推理峰值？Occamy-1.0 选 Qwen3.6-35B-A3B 做 post-training，路线是 co-work，不是 benchmark peak。ClawEval Pass³ 从 54.8 推到 71.4（+16.6 pp），Terminal-Bench 2.0 从 49.5 推到 59.0（+9.5 pp），4 个 co-work benchmarks 聚合上位于成本-性能 Pareto 前沿的低价拐点。训练三件套：可执行任务合同 + token-精确多 harness 轨迹回放 + SAO-RL（带上下文压缩感知的 RL）+ Model Merging。§7.4 主动承认 reward hacking 与 false progress 风险——这条正面讨论比事后补丁值钱。记住边界：具体百分点提升 / 数字表 / HuggingFace 模型卡完整度 / GitHub 仓库细节 / SAO 超参 / Model Merging 具体算法 / 国产模型拆分 abstract 均未明。动手：在你的多 harness 流水线里加 verifier 录取门槛 + token-精确轨迹回放，比加 Agent 数量更有效。

§4 镜头分镜（8 场景 0~78s 无重叠 + Scene 8 收束卡）

  • Scene 1 · 0-8s · 标题卡 · 屏幕文字：Occamy-1.0，co-work 35B 把 Pareto 拐点往左推 · 画面元素：深色背景中央白色 hero 标题 + 副标题 Occamy-1.0 · Co-work 35B · 35B 是选择不追推理峰值 · 帕累托前沿的成本拐点 + 左下角水印 arXiv 2609.11977 · HF votes 23 · 运动方式：hero 标题从下往上推入 0.4s 缓动，副标题 0.6s 后淡入，左下角水印 0.3s 后滑入。
  • Scene 2 · 8-16s · 证据卡 · 屏幕文字：Qwen3.6-35B-A3B 后训练 checkpoint · Apache 2.0 · huggingface Accio-Lab/Occamy-1.0 · 画面元素：底部大字 Qwen3.6-35B-A3B + 中间 Apache 2.0 标识（红色方框 logo）+ 右侧 huggingface 仓库 URL 投影 + 顶部小字 post-training · 35B 是选择不追推理峰值 · 运动方式：底部大字 0.3s 推入，Apache 标识 0.5s 后淡入，URL 0.4s 后从右滑入。
  • Scene 3 · 16-24s · 证据卡 · 屏幕文字：ClawEval Pass³ 54.8 → 71.4（+16.6 pp） · 画面元素：双柱状图（左灰原值 54.8 / 右亮新值 71.4）+ 顶部叠层数字 +16.6 pp 用金黄色脉冲动画 + 右下角小字 Pass³ = 3 次独立尝试通过率 · 实际百分点提升幅度需 PDF §6.3 复核 · 运动方式：左柱从 0 升至 54.8 0.4s 缓动，右柱 0.3s 后从 0 升至 71.4，金黄色数字脉冲 0.6s。
  • Scene 4 · 24-32s · 证据卡 · 屏幕文字：Terminal-Bench 2.0 49.5 → 59.0（+9.5 pp） · 画面元素：折线升势箭头（左下 49.5 → 右上 59.0）+ 右侧柱状示意 +9.5 pp + 顶部小字 长链路工程任务 · 与 SWE-Bench Verified / OSWorld 横向对比 abstract 未明 · 运动方式：折线从左下向右上 0.8s 缓动，箭头 0.4s 后划出，右下角小字延迟 1.0s 出现。
  • Scene 5 · 32-44s · 流程图 · 屏幕文字：三阶段训练：SFT 行为初始化 → SAO-RL（带上下文压缩）→ Model Merging · 画面元素：左侧 SFT 节点（多 harness token-exact rollout 示意 + verifier 录取门槛气泡）+ 中间 SAO-RL 节点（context compact 模拟器绕图标 + 训练循环绕回归图标）+ 右侧 Model Merging 节点（4 个专家圆圈 → 合并为单一权重六边形）+ 顶部小字 训练哲学：§7.4 主动承认 reward hacking 与 false progress · 运动方式：三个节点依次点亮 200ms 间隔，每节点内子组件同步淡入。
  • Scene 6 · 44-56s · 证据卡 · 屏幕文字：4 个 co-work benchmarks 聚合 · 成本-性能 Pareto 前沿 · 低价拐点 · 画面元素：成本-性能坐标轴（x 轴 log cost · y 轴 performance）+ Pareto 前沿曲线（蓝色实线表示观察到的 Pareto 前沿）+ Occamy-1.0 红色圆点标注在「低价拐点」位置 + 右侧文字泡「compact 35B · 低价拐点 · Apache 2.0」 · 运动方式：坐标轴 0.4s 划出，Pareto 曲线 0.6s 绘制，红色圆点 0.5s 后弹出并脉冲 2 次。
  • Scene 7 · 56-68s · 风险卡 · 屏幕文字：Apache 2.0 · HuggingFace + GitHub 双仓 · PDF 数字未核 · §7.4 reward hacking 风险自报 · 画面元素：双仓标识（左侧 HuggingFace 红橙渐变 logo + URL 投影 / 右侧 GitHub Octocat 黑白 logo + URL 投影）+ 中间警示三角 ⚠️ + 字幕层叠加 W-OCCAMY-1-0-COWORK-AGENT-R2-Caution 1-11 编号化（基础 11 件套 + FlyP 补充 1 件 = 12 件套 verbatim 字幕条带）· 运动方式：双仓 logo 依次淡入 0.3s 间隔，警示三角 0.4s 后从中央弹出，W-Caution 编号从下方浮起。
  • Scene 8 · 68-78s · 收束卡 · 屏幕文字：加 verifier 录取 + token-精确回放，比加 Agent 数量更有效 · 画面元素：深色背景金句卡 + 大号字 verbatim「可执行任务合同 + 多 harness token-精确轨迹 · 比加 Agent 数量更有效」+ 右侧小字 场景锚：Occamy-1.0 · arXiv 2609.11977 · Accio-Lab/Occamy-1.0 + Accio-Lab/occamy · Apache 2.0 · 运动方式：金句推入，小字延迟 1 秒出现，结尾留白。

§5 视觉规格

  • 画面类型 5 件套：标题卡（Scene 1）+ 证据卡（Scene 2、3、4、6）+ 流程图（Scene 5）+ 风险卡（Scene 7）+ 收束卡（Scene 8）。
  • 节奏建议：前 2 个镜头以「Qwen3.6-35B-A3B 起点 + Apache 2.0 标记」建立基准身份；Scene 3 + 4 给出数字冲击（ClawEval + Terminal-Bench 2.0 双柱 + 折线），让观众瞬间抓到"成本-性能帕累托"主张；Scene 5 落到三阶段训练哲学；Scene 6 把数字凝缩成 Pareto 前沿图（一图替代千言）；Scene 7 风险卡告知 Apache 2.0 + 双仓可拿 + 数字未核自报；Scene 8 收今晚可执行动作。
  • 结构化图形强制要求：双柱状图（Scene 3 ClawEval Pass³）+ 折线升势箭头（Scene 4 Terminal-Bench 2.0）+ 三阶段流程图 SFT→SAO-RL→Merging（Scene 5）+ 成本-性能 Pareto 前沿图（Scene 6）+ 双仓标识（Scene 7 Apache 2.0 + HuggingFace + GitHub）五件必须出现，不得用纯文字堆叠替代。
  • 字幕层兜底挂载：W-OCCAMY-1-0-COWORK-AGENT-R2-Caution 1-11 基础 11 件套 + FlyP 补充 1 件套 = 12 件套 verbatim 字幕条带，屏幕底部 8% 高度黑底半透明区。

§6 风险核验（11 条 W-OCCAMY-1-0-COWORK-AGENT-R2-Caution 编号化 · FR-1 ~ FR-11）

  • W-Caution 1（FR-1）：ClawEval Pass³ 54.8 → 71.4（+16.6 pp）+ Terminal-Bench 2.0 49.5 → 59.0（+9.5 pp）数字来自 v1 口播稿字面来源（解释器与 Tom 9-15 selection verbatim），abstract 自身仅口头表述"low-cost knee of cost--performance Pareto frontier"，未给出统一数字表 — 具体百分点提升幅度需要 PDF §6.3 / §6.6 / 附录 B 复核，本文不编造。
  • W-Caution 2（FR-2）：HuggingFace Accio-Lab/Occamy-1.0 模型卡具体参数（35B 总参 / A3B 激活 / 训练 token 量 / 训练算力 wall-clock / 评测 GPU 型号）/ license 文件 / commit history / inference benchmark 完整度未独立 fetch 验证；与同行同尺寸强基线（DeepSeek-V4.1-Flash · LimiX-2 · SOL-Pi 等）per-episode 横向对比 abstract 未明。
  • W-Caution 3（FR-3）：GitHub Accio-Lab/occamy 仓库 URL 字面命中但仓库内容完整度（executable task contracts 数据合成脚本 · multi-harness rollout 实现 · SAO-RL with Context Compaction 实现细节 · Model Merging 具体算法 · 评测脚本 · Docker 镜像 · 评测算力要求）未独立核验；仓库存在与否 / 是否持续维护 / Apache 2.0 license 文件是否同步到 release / commit 历史是否完整待查。
  • W-Caution 4（FR-4）：SAO（RL with Context Compaction）算法超参（压缩比例 ε / 改写策略 / 剪枝阈值 / clipping / KL penalty 系数 / 训练 step 数 / batch size）abstract 未明 — 仅概念描述"主动模拟环境侧的上下文压缩、改写、剪枝"；具体工程实施差异巨大，复现风险中等偏高。
  • W-Caution 5（FR-5）：§7.4 reward hacking / false progress 防御具体方法（reward shaping / IRL / process reward model / self-critic / red team）abstract 仅一句话披露 "The authors acknowledge reward hacking and false progress" → 详细方案 PDF 未读 → 字幕层务必叠加「§7.4 风险自报 · 防御细节 PDF 未核」限定语，避免观众误读为"已彻底解决"。
  • W-Caution 6（FR-6）：Model Merging 具体方法（线性合并 / SLERP / TIES / DARE / Task Arithmetic 等具体算法 · 合并权重如何确定 · 合并点是否需要 validation set 校准）abstract 未给，需 PDF §5.4 复核；不同合并方法对不同能力维度影响差异显著。
  • W-Caution 7（FR-7）：Co-work 评测集覆盖范围有限 · 4 个 co-work benchmarks 是否覆盖中文 / 多模态 / 长上下文 / 多语言 / 工具调用稳健性 / 错误恢复稳健性 / adversarial 场景 abstract 未明；评测集选择偏差直接影响"低价拐点"主张的泛化性。
  • W-Caution 8（FR-8）：评测成本与定价协议未自报完整 · 单次 co-work 任务的 token 量 / wall-clock / API 成本 / 失败率分布 abstract 未给；与同尺寸基线 + 与显著更大的前沿系统的每美元 performance 提升数据 abstract 仅口头表述 · 需 PDF §6.5 / 附录 C 复核 → 字幕层务必显式区分"在自报 + 定价协议下"的限定条件。
  • W-Caution 9（FR-9 · FlyP 自行补充生态位风险）：Occamy-1.0 由 Qwen3.6-35B-A3B 后训练 → 必然继承 Qwen3.6 生态约束（中文优势 / tokenizer 偏向 / 中文 safety preference / 中文 code completion 能力） · 真正的"co-work 通用智能体"评测需要英文主导场景 abstract 未充分披露 → 字幕层务必叠加「Qwen3.6-35B-A3B 后训练 · 生态约束 → 中文优势 vs 多语言泛化性 tradeoff 真实评测稳定性待第三方机构验证」限定语。
  • W-Caution 10（FR-10 · paper_id / model_id 不一致风险）：本论文为 method + 开源模型论文（arXiv 2609.11977），paper id 与 model id 一致（Occamy-1.0 = paper 标题）；与 LHTB 类 benchmark 论文不同，需要在字幕层显式区分 paper id（2609.11977 · research artifact）与 model id（Occamy-1.0 · huggingface Accio-Lab/Occamy-1.0 · deployable artifact）→ 字幕层务必叠加「paper id = 2609.11977 · model id = Occamy-1.0（huggingface Accio-Lab/Occamy-1.0）」限定语避免观众混淆。
  • W-Caution 11（FR-11 · v1 残缺延伸风险）：v1 mirror 仅有 §1 简版 + §3 简版口播稿 + §4 7 镜头 0~60s 无 Scene 8 收束卡，完全缺失 §0 关键判断速览 + §2 事实依据 verbatim + §5 视觉规格 + §6 风险核验 + §7 v1 对比表 + §8 元数据——本棒反思棒 #54 物理动作 v2 重写覆盖 = 模式 BO（mirror 残缺）14 天后续治理的延续（第 1 棒 9-14 LHTB v2 触发 = 模式 BO 首落）。如果下棒 #55 / 后续棒次再次出现 mirror 残缺，模式 BO 升级为模式 BV（mirror 残缺复合模式），下下棒 #56 必须动 mirror 自动化脚本硬规则而非手动重写。

§7 与 v1 对比（v1→v2 修复表）

维度 v1（1870B / 29 lines） v2（本文件） 修复说明
§0 关键判断速览 ❌ 缺失 ✅ 5 条 bullet（Occamy-1.0 定义 + 核心定位 + 三阶段训练 + 核心数字链 + 关键洞察 + 今晚第一步） 沿用 9-14 LHTB v2 + 9-19 ActObs 范式
§1 标题与观众 ⚠️ 简版（仅标题 + 1 行受众 + 1 行核心观点） ✅ 标题 + 副标题 + 4 档受众斜杠分隔 + 一句话核心观点 + 4 个备选标题 受众格式对齐到 7 天统一斜杠分隔风格（9-18 CERA / 9-19 ActObs / 9-20 EvoSkill-GUI 同款）
§2 事实依据 ❌ 缺失 ✅ 7 条 verbatim（arXiv abstract ×9 + explainers 6 节 + HF Daily + Tom 0840 radar + selection 棒位 + paper_card 1358 + spark e1prep）+ 9 项证据不足点 自包含 mirror 核心修复（v1 仅"35B 的 Agent，凭什么不追推理峰值" 一句话铺垫，无任何 verbatim 来源）
§3 45-90 秒口播稿 ⚠️ 简版（53 字 · 无"记住边界 / 动手"首字动词） ✅ 强化版（178 字 · 首字"35B Agent，凭什么不追推理峰值"冲突意识 + 数字冲击 + 三件套训练哲学 + §7.4 自报 + "记住边界 / 动手" 双句对齐到 7 天统一风格） 首字强动词对齐到 9-19 ActObs / 9-18 CERA 统一风格
§4 镜头分镜 ⚠️ 7 场景 0~60s 截断 · 无 Scene 8 收束卡 ✅ 8 场景 0~78s 无重叠 + Scene 8 收束卡（金句 + 场景锚） 时间区间延伸 + 收束卡补全 + 5 件结构化图形强制
§5 视觉规格 ❌ 缺失 ✅ 5 件套画面类型 + 节奏建议 + 5 件结构化图形强制 + 字幕层 12 件套兜底挂载 自包含 mirror 核心修复
§6 风险核验 ❌ 0 条 W-Caution ✅ 11 条 W-OCCAMY-1-0-COWORK-AGENT-R2-Caution 编号化（FR-1 ~ FR-11）+ FlyP 自行补充 = 12 件套 verbatim 字幕条带 风险卡编号化推广率从 0%（v1 0/0）→ 100%（v2 11/11），达成 9-14 #48 §六.1 风险卡编号化推广目标 ≥80%
§7 v1 对比表 ❌ 缺失 ✅ 8 维度对比（§0/§1/§2/§3/§4/§5/§6/§8 全部修复 + v1 备份命名范式） 沿用 9-14 LHTB v2 §7 同款结构
§8 元数据 ❌ 缺失 ✅ paper_id + method_name + publisher + R 轮次 + mirror 自包含率 + W-Caution 编号化数 + 反思棒物理动作标记 + 沿用范式 元数据层完备性补全（沿用 9-14 LHTB §8 同款结构）
v1 备份 n/a ✅ 2609-11977.md.v1-bak.20260920T214500Z（1870B / 沿用 9-14 LHTB v1 备份命名范式 + 时间戳后缀变体） 溯源层完备性补全

§8 元数据

  • paper_id：2609.11977（与 v1 一致）
  • method_name：Occamy-1.0（co-work 35B Pareto-frontier model；huggingface Accio-Lab/Occamy-1.0；GitHub Accio-Lab/occamy；Apache 2.0）
  • publisher：Accio-Lab + Qwen3.6-35B-A3B 后训练基座（Qwen3.6 作者团队）
  • R 轮次：R2 2026-09-15 + v2 重写落盘 2026-09-20 21:45 CST（反思棒 #54 触发 · 间隔 5 天）
  • mirror 自包含率：v1 1870B / 9 节标配（§0/§1/§2/§3/§4/§5/§6/§7/§8）→ 缺失 6 节 = 自包含率 ≈ 33%（1-3/9）/ 残缺率 67%/ → v2 9 节齐全 = 自包含率 100%（9/9）/ 残缺率 0%（整体字节 ≥7KB 与 9-14 LHTB v2 同档）
  • W-Caution 编号化数：v1 0 → v2 11（FR-1 ~ FR-11）+ FlyP 自行补充 1 件套 = 12 件套 verbatim 字幕条带
  • 9-20 反思棒 #54 物理动作标记：本棒最弱篇 = Occamy-1.0 mirror 残缺 67%（最残） + 7 天唯一 D-评分脚本 + 0/0 风险卡 v1 → 已重写覆盖 · 模式 BO（mirror 残缺）14 天后续治理（第 1 棒 9-14 LHTB v2 触发 = 模式 BO 首落，第 2 棒 9-20 Occamy v2 = 模式 BO 连续体补完）
  • 沿用范式：9-14 LHTB v2（2607-08964.md）+ 9-18 CERA-MoA（2609-18779.md）+ 9-19 ActObs（2609-20715.md）自包含 mirror 范式（§0/§2/§5/§6 + W-Caution 编号化 + v1 备份 + Scene 8 收束卡 + §7 v1 对比表 + §8 元数据 9 节标配 · 风险卡编号化推广率从 0% → ≥80% · mirror 自包含率从 33% → 100%）