auditprobe/npu · LynLi/AuditProbe-审探

LLyn Lifeat: finalize Ascend r5 evidence validation

文件	最后提交记录	最后更新时间
source_artifacts	Fix P1/P2: test count 158 sync, SHA Option C cleanup, test entry update, wording polish	30 天前
transcripts	docs(evidence): archive audited Ascend and historical observations 新增 5 份证据产物 + 1 份校验清单： - npu/ascend_layer1-4_evidence.json：组合证据 composite-20260809-211846 - Layer 1-3 原始观测字段从 ModelArts 源证据 ev-20260809-144931 复制，并补充标准化派生元数据（Layer 3 的 route_configured / execution_verified / schema_note） - Layer 4 为本地 Windows 纯 CPU 30 次重复高精度计时重跑组件 - integrity_verification_note 明确 SHA-256 清单校验与 Git blob SHA-1 校验两条独立路径不可互比 - npu/ascend_llm_observation_2026-08-09.json：ModelArts 上 Qwen3-8B 红旗 LLM 解读观察记录，含 source_artifact_sha256 交叉引用 - npu/historical_pdf_e2e_2026-08-09.json：2026-08-08 历史运行 PDF 端到端观察记录 - total_elapsed_s=53.3s 标注为 2026-08-08 历史运行，该次 pdf_end_to_end=skipped，不作为当前性能承诺 - 5.64s 为编排器外层计时，2.39s 为 pytest 内部自报，测量边界不同，差异未分解 - npu/historical_red_flag_llm_2026-08-09.json：14 条红旗 AI 解读转录证据 - transcription_status=complete_from_user_supplied_transcript，明确结构化字段为当前规则引擎重建 - npu/transcripts/red_flag_llm_2026-08-09.txt：14 条红旗完整转录原文（SHA-256: c72e5840...286c） - npu/SHA256SUMS：5 项证据产物的 SHA-256 校验清单（路径用正斜杠跨平台兼容，提供 sha256sum -c 与纯 Python 两种校验命令）	30 天前
SHA256SUMS	feat: finalize Ascend r5 evidence validation	19 天前
_verify_sha.py	Fix P1/P2: test count 158 sync, SHA Option C cleanup, test entry update, wording polish	30 天前
ascend_layer1-4_evidence.json	docs(evidence): archive audited Ascend and historical observations 新增 5 份证据产物 + 1 份校验清单： - npu/ascend_layer1-4_evidence.json：组合证据 composite-20260809-211846 - Layer 1-3 原始观测字段从 ModelArts 源证据 ev-20260809-144931 复制，并补充标准化派生元数据（Layer 3 的 route_configured / execution_verified / schema_note） - Layer 4 为本地 Windows 纯 CPU 30 次重复高精度计时重跑组件 - integrity_verification_note 明确 SHA-256 清单校验与 Git blob SHA-1 校验两条独立路径不可互比 - npu/ascend_llm_observation_2026-08-09.json：ModelArts 上 Qwen3-8B 红旗 LLM 解读观察记录，含 source_artifact_sha256 交叉引用 - npu/historical_pdf_e2e_2026-08-09.json：2026-08-08 历史运行 PDF 端到端观察记录 - total_elapsed_s=53.3s 标注为 2026-08-08 历史运行，该次 pdf_end_to_end=skipped，不作为当前性能承诺 - 5.64s 为编排器外层计时，2.39s 为 pytest 内部自报，测量边界不同，差异未分解 - npu/historical_red_flag_llm_2026-08-09.json：14 条红旗 AI 解读转录证据 - transcription_status=complete_from_user_supplied_transcript，明确结构化字段为当前规则引擎重建 - npu/transcripts/red_flag_llm_2026-08-09.txt：14 条红旗完整转录原文（SHA-256: c72e5840...286c） - npu/SHA256SUMS：5 项证据产物的 SHA-256 校验清单（路径用正斜杠跨平台兼容，提供 sha256sum -c 与纯 Python 两种校验命令）	30 天前
ascend_llm_observation_2026-08-09.json	docs(evidence): archive audited Ascend and historical observations 新增 5 份证据产物 + 1 份校验清单： - npu/ascend_layer1-4_evidence.json：组合证据 composite-20260809-211846 - Layer 1-3 原始观测字段从 ModelArts 源证据 ev-20260809-144931 复制，并补充标准化派生元数据（Layer 3 的 route_configured / execution_verified / schema_note） - Layer 4 为本地 Windows 纯 CPU 30 次重复高精度计时重跑组件 - integrity_verification_note 明确 SHA-256 清单校验与 Git blob SHA-1 校验两条独立路径不可互比 - npu/ascend_llm_observation_2026-08-09.json：ModelArts 上 Qwen3-8B 红旗 LLM 解读观察记录，含 source_artifact_sha256 交叉引用 - npu/historical_pdf_e2e_2026-08-09.json：2026-08-08 历史运行 PDF 端到端观察记录 - total_elapsed_s=53.3s 标注为 2026-08-08 历史运行，该次 pdf_end_to_end=skipped，不作为当前性能承诺 - 5.64s 为编排器外层计时，2.39s 为 pytest 内部自报，测量边界不同，差异未分解 - npu/historical_red_flag_llm_2026-08-09.json：14 条红旗 AI 解读转录证据 - transcription_status=complete_from_user_supplied_transcript，明确结构化字段为当前规则引擎重建 - npu/transcripts/red_flag_llm_2026-08-09.txt：14 条红旗完整转录原文（SHA-256: c72e5840...286c） - npu/SHA256SUMS：5 项证据产物的 SHA-256 校验清单（路径用正斜杠跨平台兼容，提供 sha256sum -c 与纯 Python 两种校验命令）	30 天前
benchmark_npu_qwen3_8b.py	Docs final: README 4 tests count, summarize docstring wording, SHA manifest neutral	30 天前
historical_pdf_e2e_2026-08-09.json	Fix P1/P2: test count 158 sync, SHA Option C cleanup, test entry update, wording polish	30 天前
historical_red_flag_llm_2026-08-09.json	docs(evidence): archive audited Ascend and historical observations 新增 5 份证据产物 + 1 份校验清单： - npu/ascend_layer1-4_evidence.json：组合证据 composite-20260809-211846 - Layer 1-3 原始观测字段从 ModelArts 源证据 ev-20260809-144931 复制，并补充标准化派生元数据（Layer 3 的 route_configured / execution_verified / schema_note） - Layer 4 为本地 Windows 纯 CPU 30 次重复高精度计时重跑组件 - integrity_verification_note 明确 SHA-256 清单校验与 Git blob SHA-1 校验两条独立路径不可互比 - npu/ascend_llm_observation_2026-08-09.json：ModelArts 上 Qwen3-8B 红旗 LLM 解读观察记录，含 source_artifact_sha256 交叉引用 - npu/historical_pdf_e2e_2026-08-09.json：2026-08-08 历史运行 PDF 端到端观察记录 - total_elapsed_s=53.3s 标注为 2026-08-08 历史运行，该次 pdf_end_to_end=skipped，不作为当前性能承诺 - 5.64s 为编排器外层计时，2.39s 为 pytest 内部自报，测量边界不同，差异未分解 - npu/historical_red_flag_llm_2026-08-09.json：14 条红旗 AI 解读转录证据 - transcription_status=complete_from_user_supplied_transcript，明确结构化字段为当前规则引擎重建 - npu/transcripts/red_flag_llm_2026-08-09.txt：14 条红旗完整转录原文（SHA-256: c72e5840...286c） - npu/SHA256SUMS：5 项证据产物的 SHA-256 校验清单（路径用正斜杠跨平台兼容，提供 sha256sum -c 与纯 Python 两种校验命令）	30 天前
layer1-4_evidence.py	feat(npu): make evidence collection and orchestration failure-safe - npu/layer1-4_evidence.py：在实例化 agent 之前隔离 LLM，确保 Layer 4 为纯 CPU 口径，避免环境变量或默认配置意外触发 LLM 调用污染计时 - npu/modelarts_full_test.py： - 每次运行生成唯一输出名（带微秒时间戳），避免覆盖前一次采集产物 - 子脚本异常终止时若磁盘仍保留同名 JSON，再尝试一次安全解析：成功保留 evidence + failed_layers，失败明确标注 parse_error - run_pdf_end_to_end 的 p50 改用 statistics.median（偶数样本取两中值平均，非右侧值） - p95 改用 nearest-rank：max(0, min(n-1, math.ceil(n*0.95)-1)) - 全部 PDF 失败时仍返回完整 pdf_summary（count=0、attempted/failed_count 准确、耗时字段 null），区分「全部失败」与「未执行」 - 新增 tests/test_modelarts_orchestrator.py（10 项编排路径单测）： - TestRunLayerEvidence 4 项：四层通过 / 某层失败但 JSON 有效 / 子进程非零退出但存在有效 JSON / JSON 损坏 - TestRunLayerEvidenceEdgeCases 3 项：缺失子脚本 / 输出路径未刷新 / 子进程不可执行 - TestRunPdfEndToEndSummary 3 项：6 份 PDF 部分成功 p50=2.5 真正中位数 / 6 份全部失败仍返回完整汇总 / 20 份全部成功验证 p95 nearest-rank=19	30 天前
modelarts_full_test.py	feat(npu): make evidence collection and orchestration failure-safe - npu/layer1-4_evidence.py：在实例化 agent 之前隔离 LLM，确保 Layer 4 为纯 CPU 口径，避免环境变量或默认配置意外触发 LLM 调用污染计时 - npu/modelarts_full_test.py： - 每次运行生成唯一输出名（带微秒时间戳），避免覆盖前一次采集产物 - 子脚本异常终止时若磁盘仍保留同名 JSON，再尝试一次安全解析：成功保留 evidence + failed_layers，失败明确标注 parse_error - run_pdf_end_to_end 的 p50 改用 statistics.median（偶数样本取两中值平均，非右侧值） - p95 改用 nearest-rank：max(0, min(n-1, math.ceil(n*0.95)-1)) - 全部 PDF 失败时仍返回完整 pdf_summary（count=0、attempted/failed_count 准确、耗时字段 null），区分「全部失败」与「未执行」 - 新增 tests/test_modelarts_orchestrator.py（10 项编排路径单测）： - TestRunLayerEvidence 4 项：四层通过 / 某层失败但 JSON 有效 / 子进程非零退出但存在有效 JSON / JSON 损坏 - TestRunLayerEvidenceEdgeCases 3 项：缺失子脚本 / 输出路径未刷新 / 子进程不可执行 - TestRunPdfEndToEndSummary 3 项：6 份 PDF 部分成功 p50=2.5 真正中位数 / 6 份全部失败仍返回完整汇总 / 20 份全部成功验证 p95 nearest-rank=19	30 天前
npu_llm_benchmark.json	Evidence cascade: JSON published_script sha256 sync + SHA manifest refresh	30 天前
run_current_agent_evidence.py	test: add fail-closed rehearsal and Ascend evidence gates	20 天前
run_t05_t06_ascend.py	feat: finalize Ascend r5 evidence validation	19 天前