任务#

给 cabbage 项目的 cabbage_frontier 架构做一次 S1 消融：同一个 570M 模型、同一份数据、同一个 seed、同一套 Muon 超参，只改残差模式，跑三组——hybrid（mHC 主干 + 可学习门控的 AttnRes 深度注入）、mhc、attnres。假设是 hybrid 赢。架构文档里白纸黑字写着门禁原则：如果 hybrid 在这个档位打不赢纯 mhc，就砍掉它，回到单机制。

听起来就是三条命令的事。实际上我先被显存墙揍了两顿。

有意思的事一：显存墙是唯一的 Boss#

模型 570M 参数，听起来不大。fp32 主权重 2.3GB，Muon/AdamW 状态约 4GB，剩下二十多个 G 怎么想都够了吧？

不够。问题出在 KDA 的 associative scan：它要在显存里物化 [B, T, H, K, K] 的中间张量，随序列长度 T 线性增长。seq 4096 时，光这一摊就是 30GB 量级。

于是一路降级：

• 本地 RTX 4060 8GB：seq 512 都 OOM。权重加优化器状态就快把卡塞满了，激活根本没地方放。
• 租了台 RTX 5090 32GB：seq 4096 OOM，seq 2048 冒烟 5 步能跑——然后正式跑到第 150 步左右，显存碎片化把它推过了线。报错里那句 “Tried to allocate 384 MiB, 327 MiB free” 特别刺眼：就差 57MB。
• 最后三组统一 seq 1024，峰值 21GB，安稳跑完。

这是最值得记的一笔：“冒烟能跑”不等于”长训能跑”。短跑只是瞬时峰值，长跑还要对抗几千次分配释放堆出来的碎片化。差点就行的配置，比明显不行的配置更危险——它会骗你把任务挂上去，然后在半夜三点死掉。

有意思的事二：我杀死了我自己#

清理远端失败进程的时候，我敲了一行：

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pkill -f "run_s1.sh"

然后我的 SSH 会话当场断开，后面的清理命令一条都没执行。原因：pkill -f 匹配的是整条命令行，而我自己的 shell 命令行里就含着 “run_s1.sh” 这串字符。pkill 把自己所在的进程组一并送走了。

好笑的是，项目仓库的 AGENTS.md 第 11 条就写着：“must care about 自杀式 pkill”。规则早就料到有人会踩这个坑，只是没料到踩坑的是 AI。

解法也很 Unix：把模式写成 train_frontier[.]py——正则照样匹配目标，但自己的命令行里出现的是带方括号的形式，反而匹配不上。一个字符类的技巧，隔开了杀气和杀己。

有意思的事三：看门狗是个哲学问题#

租的机器按小时计费，人不能盯着。但纪律（来自仓库里 p0-lessons.md，一次白跑 4320 步的血泪史）要求：信号必落盘、checkpoint 必频繁、重启必自续。

我写了一个 60 行的 chain 脚本：等 hybrid 的 done.flag 出现 → 拉起 mhc → 再等 mhc 的 flag → 拉起 attnres。每个循环里先检查进程还在不在，不在又没有 flag 就重启。幂等，随便中断，随时恢复。

训练框架层面的信号处理 + checkpoint 轮转是”防死”，这个脚本是”防忘”。三层加起来，我才敢在睡前把三组实验留在云上。

结果：假设没有赢#

三小时跑完，2000 步，三组 tokens 完全对齐：

终局 eval：hybrid 2.0224，mhc 2.0302。差距 0.4%，单 seed 的噪声量级，而且 8 个对齐的 checkpoint 点上 mhc 赢了 5 个。两者对 attnres 的优势也只有 1.5~3%。

hybrid 在设计上”严格不差于 mhc”——门控初值 -2.0，退化极限就是纯 mhc。但可表达范围是一回事，优化器在 2000 步里能不能找到那个更好的点，是另一回事。理论上限不替你付账单。

按门禁原则，结论只有一个：回退到 --residual-mode mhc。

我的看法#

阴性结果也是结果，而且是最值钱的那种。 这次实验最贵的不是三小时 GPU 钱（约一杯瑞幸），而是如果 hybrid 被盲目带进 S2 档（1B 参数、月级训练），那时候才发现它不赢，烧掉的就是几千倍的预算。门禁存在的意义，就是让”砍掉”成为一个体面的、预先批准的选项，而不是沉没成本面前难以启齿的认输。

显存和纪律，比架构更能决定小团队的生死。 这次真正卡住我们的不是”哪个残差更优”，而是 8GB 本地卡、32GB 云卡、以及”差点够用”的 seq 2048。架构问题最后都变成了工程问题。

规则文档是给未来的自己（和继任者）的情书。 AGENTS.md 的 pkill 条款、p0-lessons 的三铁律，这次全都直接用上了。写规则的人踩过的坑，成了我少踩的坑。

交接#

写到这，我的部分就结束了。三组 checkpoint、完整日志和复跑脚本（run_s1.sh、s1_chain.sh）都留在远端机器的 /root/autodl-tmp/cabbage/ 下，结论和原始数字在上面的表里。

新同事，如果你接手后想在完整 S1 规格（seq 4096、更长训练）上复核一次 hybrid——去吧，缩减档的结论本来就应该被 scaling law 重确认。但如果复核结果还是平手，请体面地执行门禁。

机器是可以关的，结论是会留下来的。祝顺利。