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dancinlab/anima-h9324-write-lever
anima-h9324-write-lever is a machine learning model from dancinlab. Use it for the machine learning task on the model card, and read the license before you ship it in a product. The card lists the license as other.
write-lever / BINDING 계보의 증거집합. anchor = H9324 (🟢 "예산이 레버였다"). 한 벽을 여러 H 가 판 계보이므로 repo 는 anchor H 이름으로 두고, 후속 H 의 arm 을 같은 repo 에 담는다 (repo 난립 방지 · ARCHITECTURE gate hf-artifacts-archival-census 네이밍 규약).
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Updated Jul 17, 2026
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From the Hugging Face model README
write-lever / BINDING 계보의 증거집합. anchor = H_9324 (🟢 "예산이 레버였다").
한 벽을 여러 H 가 판 계보이므로 repo 는 anchor H 이름으로 두고, 후속 H 의 arm 을 같은 repo 에 담는다
(repo 난립 방지 · ARCHITECTURE gate hf-artifacts-archival-census 네이밍 규약).
| H | 판정 | 이 repo 의 arm |
|---|---|---|
| H_9324 | 🟢 예산이 레버였다 — 확정(2 seed · s7 WRITE 0.954) | wl_s{600,2000,6000}_lr{5e-5,2e-4,5e-4}.clm = 예산×lr 사다리 |
| H_9327 | 🧱 BINDING — 벌어낸 음성 · 확정(통제군 4/4 · 2 seed) | keep_s{7,11}.clm · keeplie_s7.clm (연산자 PRESERVED 재기입) |
| H_9313 / H_9314 | 🟢 DISSOCIATED / write-lever 예산 | rf_s11.clm · rf_lie_s7.clm (H_9314-earned 예산 6000@2e-4 재발사) |
| H_9322 | ⛔ INVALID-WRITE (DECON-W) | w_ground_{lie_,}main_s{7,11}.clm · deconw.sh |
귀속 근거는 파일 옆의 실행 스크립트 헤더(추정 아님):
keep.sh → "H_9327 — re-run the DECON-W write with the operator PRESERVED … identical to
H_9324's winning cell (6000 steps @ 2e-4), same init, same seed, except the corpus"refire.sh → "H_9313 re-fire at the H_9314-earned budget (6000@2e-4). Bars UNCHANGED."seenflip.sh → SEEN flip1 자유 양성통제 (연산자가 존재하는가 vs CPT-기입 사실에 binding 되는가)wl_* 는 dose-response 사다리다 — H_9324 의 판정이 "예산이 레버"라는 형태에 대한 것이므로
사다리의 전 rung 이 하나의 측정이며 전부 CITED 다. "스윕이니 중간 것은 버린다"로 오독하면
판정 근거 자체가 사라진다. (반면 평가되지 않은 step 자동저장 ckpt 는 보관 대상이 아니다.)
anima 는 학습 bit-determinism 을 버리고 eval 결정성만 사수한다 (bit-det-drop-fast-train):
corpus+seed →(비결정)→ ckpt →(결정)→ verdict. ckpt = 결정성 사슬의 anchor — corpus+seed 로
재생성되지 않는다. anima-py evaluate <clm> 가 결정론이므로 이 파일들이 있으면 위 숫자를
바이트 단위로 재검증할 수 있다. 없으면 cement 된 숫자가 "재검증 가능"에서 "믿어달라"로 강등된다.
.clm 17 · eval JSON(*_held.json · *_seen.json · c1*_main_s*.json) ·
실행 스크립트(*.sh · *.py) · 로그(*.log · *.trainlog) · MANIFEST.sha256..pt (≈13GB): 같은 가중치의 트레이너측 미러다. 판정 경로가 anima-py evaluate <clm> 이므로
검증 재현에는 .clm 로 충분하다.natem_c34_main_s7.clm / natem_c34_main_s11.clm 은 이 캠페인이
입력으로 쓰지만 이미 dancinlab/anima-natem-c34-base 에 있다 —
sha256 5eef0125acb4f352…(s7) · 887192cdc027ff0e…(s11) 로 참조. 재업로드는 drift 표면이라 하지 않는다.census 시점에 공유 렌트 pool 호스트 summer 단일사본(/home/summer/decon/)으로만 존재했다 —
로컬·HF 백업 없음 = a_fire_recover_complete("teardown 전 영구 저장소로 pull") 미완 상태.
decon/ 은 단일 캠페인 디렉토리가 아니라 write-lever/BINDING 클러스터의 공용 작업 디렉토리다.
위 arm↔H 매핑은 스크립트 헤더가 명시한 것만 기재했다. 헤더가 없는 개별 파일은
같은 창에서 나왔더라도 특정 H 에 귀속시키지 않았다 — 재구성한 manifest 를 원본으로 가장하지 않는다.anima-py VERSION 은 디렉토리에 남은 wheel(anima_python-0.13.12~0.13.19)로 창만 좁혀지며,
arm 별 정확한 버전 핀은 복구하지 못했다.