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OPEN-1B: A Fully Auditable Training Run

复现级别:L1 核心机制诊断。 本地验证固定顺序 reduction 与 canonical hash;不是 400B-token 预训练重放。

论文信息

字段 内容
论文链接 OPEN-1B: A Fully Auditable Training Run
公司/机构 Gensyn(按第一作者署名单位)
首次公开日期 2026-09-15(arXiv v1)
原文开源代码 是:https://github.com/gensyn-ai/open-transformers;审计工具:https://github.com/gensyn-ai/pretraining-audit-cli
Adapter / 方法 open-1b-audit
本地复现代码 src/auto_research/foundation_latest_20260916_followup.py

原始论文总结

背景与主要改动

固定 kernel reduction、数据批次与集体通信顺序,并用逐步状态哈希支持异构硬件单步重放审计。

flowchart LR
  I[公开输入与当前状态] --> M[open-1b-audit 核心机制]
  M --> A[可审计中间量]
  A --> O[输出或状态更新]

原论文关键图

OPEN-1B: A Fully Auditable Training Run 原论文 Figure 5

原论文 Figure 5(关键图):展示原论文方法的总体设计和关键组成。图片来自原论文,版权归原作者所有;点击图片可查看来源。

核心公式与实现对应

本地 reference kernel 保留决定性的排序、门控、偏好方向、信用权重或状态转换,并输出可审计统计。三种子 fixture 用来验证不变量和边界,不把随机 mini-suite 分数解释成论文能力。

论文效果

论文中的准确率、速度、训练损失或 benchmark 结论只作为原文结果;本地结果不与其直接横比,也不外推线上收益。

本地复现

三种子结果见 metrics/mechanism-seeds42-44.json。统一 receipt 标记 diagnostic_only=true,不能进入正式能力排名。

复现边界

本地验证固定顺序 reduction 与 canonical hash;不是 400B-token 预训练重放。