主题
交互示例的实现与验证边界
这批示例将“能检查状态变化”放在动画效果之前。没有自动启动播放，没有远程脚本和 API，也没有性能实测数据。按钮可用键盘操作；窄屏时控件换行，两个 P 的显示区域纵向排列；含文字回退、动态状态播报与 reduced-motion 样式。
模型边界
KV cache：稠密 decoder causal self-attention 的计数模型。prefill 长度 3，随后处理 8 个预先给定的 token。内存只计 K/V 张量有效数据；明确区别计算位置数、历史读取范围与真实耗时。支持 MHA/GQA/MQA 的 KV 头数选择，不声称模拟 MLA。
BPE：字符级固定教学词表及七条显式规则。词表与 ID 可全部检查，未知字符报错。演示已有规则的编码过程，不模拟训练；没有 GPT 兼容性声明。
GMP：固定状态脚本，不是真实调度器。每个 G 每一步恰好出现一次；P 与 M 一一配对，阻塞 M 不持有图中的 P。实际 Go 的随机选择、runnext、全局公平性、抢占、netpoll 与 GC 等不在模型中。
梯度下降：实际计算一元二次损失的梯度与有限步更新，学习率分界只适用于这个教学函数，不是通用训练处方。
反向传播：对小型标量计算图做拓扑排序、逆序梯度累加，并用中心差分独立检查；不运行 PyTorch，也不把一次图内累加混同多批次梯度累积。
注意力：实际计算可编辑 Q/K/V 的缩放点积、因果掩码、softmax 和加权输出；不声称这些小矩阵是训练模型的语义表示。
采样：计算温度与 top-k 后的概率，再按手动给定的 u 选择区间。严格 k 的并列规则及零温度分支是本例约定，显示概率不是抽样频数。
channel：JavaScript 状态机展示普通发送、接收、关闭、缓冲及 nil 阻塞语义；没有运行 Go，选择的交错与等待队列顺序不是 Go 调度承诺。
联合索引：在内存有序数组上用二分查找展示范围边界和剩余过滤；不是 B+ 树页访问或 MySQL 执行计划，不生成耗时或加速倍数。
Dropout：对最多六个权重枚举独立伯努利掩码，按各自概率计算期望；不把等权遍历当抽样，不对单次输出重新归一化。训练 p=1 被本例的保期望公式域排除，不代表 PyTorch 不支持该参数。
多头形状：跟踪逻辑元素编号经过reshape和transpose，显示遗漏换轴会怎样放错元素。模型不计算QKV、注意力或实际内存拷贝；D表示总投影宽度，要求整除H。
索引信号：演练一个已发现URL在robots许可、200/404/503、HTML noindex与canonical条件下能取得哪些证据。没有运行爬虫，不预测收录、规范选择、排名或等待时间；只有允许抓取且取得正常正文时才把HTML信号记为已读取。
可重复检查
在项目根目录运行 npm test 执行全部模型和组件测试。最初的 tests/interactive-models.test.mjs 覆盖 KV 计数与内存公式、BPE 还原输入与确定性 ID、空输入及未知字符、两种 GMP 场景中 G 唯一位置与 M/P 配对。
组件源文件位于 .vitepress/theme/interactive/。同目录的 models.mjs 及按概念拆分的模型文件不依赖 UI，useSteps.ts 负责可暂停的有限步骤播放，卸载时清理计时器。
依据
- Transformers cache explanation：每层历史 K/V 复用，新 token 的 query 仍读取历史 K/V。
- Hugging Face BPE course：训练得到词表与合并规则，编码时按规则顺序合并。
- Go runtime HACKING：G、M、P 的含义与资源关系。
- Go runtime proc.go：工作窃取、队列与调度路径。核对日期为 2026-10-14；链接指向可变化的官方当前源码，因此本文不依赖固定行号。
这份说明不代替构建与浏览器验收记录；后者以实际执行的检查结果为准。
新增模型的官方依据在各组件末尾就近列出，包括 PyTorch、micrograd 固定源码、原始注意力论文、Transformers 生成配置、Go 规范和 MySQL 联合索引文档。验证记录按提交保存；一次浏览器通过不自动覆盖后续改动。
context 取消传播与有效 deadline
所有节点在虚拟时间0创建。子级有效截止时刻取自身请求与父级截止时刻中更早的一个；父级取消影响后代，子级取消不会沿树向上或传到兄弟。模型按时间顺序结算到期事件，并显示结算后的 Done/Err，不模拟传播延迟、goroutine 调度或任务退出。
真实 CancelFunc 不等待工作完成，Done 关闭也可能晚于 cancel 返回。需要证明任务退出时，还应观察单独的完成信号。实验中的节点数量不代表 goroutine 或线程数量。依据：Context、WithDeadline、CancelFunc。
atomic 库存交错
两个请求共用一个整数库存，每个请求最多尝试预留一份。拆分方案将 Load、局部检查和 Add 分别展示；两个请求都通过检查后各扣一次，可使库存变负。正确使用原子访问不等于多个操作组成一笔原子业务事务。
CAS 方案只在库存仍等于读到的值时写入；失败后必须重新读取并检查。本例是单个整数、两次请求的可检查交错，不代表通用无锁算法、调度概率、公平性或性能结果。真实系统涉及多个字段时，需要另外证明整体约束。依据：Go 内存模型、sync/atomic、Int64.CompareAndSwap。
两份最小 Go 契约测试位于 tests/go，由官方 Go 1.27.2 工具链在 GitHub CI 单独执行 go test -race 与 go vet。它们使用明确的同步屏障，不靠 sleep 碰到交错；实际结果需查看对应提交的 go-contracts job，不能由浏览器或 Node 测试结果推断。
标签右移与损失掩码
标签实验把“输入来自哪一格”和“这个输出在预测谁”分开显示。完整序列右移一位后，提示的最后一格正好负责预测回答的第一格；仅回答监督应按目标角色决定，而不是照抄输入位置的 mask。真实 EOS 与补齐 PAD 即使使用同一个 ID，也有不同来源，不能只凭数值忽略二者。
演示使用小词表、固定 logits 及其计算出的概率，按实际被监督的位置计算负对数损失之和与平均值。更低的平均损失可能只是删掉了难预测的目标，不是模型能力提升。没有有效目标时显示无法平均，不把它计为零损失成功。loss mask 与 attention mask 分工不同；提示不被直接评分，仍可以作为回答的条件，因此不能推出提示 embedding 完全没有梯度。
依据：PyTorch 2.6.0 CrossEntropyLoss、GPT-2 labels接口。不同模型可能在 forward 内部移位；本实验展示数据契约，不要求把已经右移的标签再次交给内部移位路径。
批量生成逐行停止
采样选出候选 token 后，还需要决定哪些请求已经完成。实验固定非空且正确左填充的提示，仅演示逐行 finished、EOS、PAD 和长度上限：先把之前已结束的行替换成 PAD，再追加本步内容，最后更新结束状态。一个请求生成 EOS，不应截断其他尚未完成的请求。
本实验保存包含首次 EOS 的矩形缓冲区，并另外显示去掉终止符与后续补齐的有效回答。原章单条生成函数不把 EOS 拼进返回值，两者是明确不同的接口约定。输入里的 EOS、活跃行本轮生成的 EOS、完成后补入的 PAD 不能混为一谈。补 PAD 也不证明停止了这行的计算；动态压缩、连续批处理、KV cache 和吞吐不在本模型范围内。
依据：Transformers 4.57.1生成循环。对应章原脚本的 EOS 路径仅支持单条输入，新增批量实验是独立教学扩展，不代表已经修复上游程序。
Go select 就绪集合
已有 channel 实验解释单次发送、接收和关闭；本实验只处理 select 的接收分支。nil 分支不能执行，空的未关闭 channel 需要等待；有值或已关闭的接收可以进入候选集合。只有集合为空时，default 才可执行。没有 default 时应等待外部事件，而不是把阻塞误称为程序已经失败。
读者手动选择一个合法分支，是为了检查允许的执行路径，不是模拟 Go 的随机序列。Done 和数据同时就绪时，把 Done 写在前面并不提供优先承诺。关闭后不断接收零值，也不等于读到了新数据；在下一次进入 select 前把本地变量赋 nil，才会禁用该分支。等待中的 select 已经求值的操作数不能被同一等待者随意重选。
依据：Go select规范、接收表达式。不以有限次数的抽样证明公平，不模拟 CPU 占用、发送表达式副作用或运行时调度。
有效 token 加权梯度累积
同一组参数处，各微批次先累加有效 token 的损失和及其梯度，最后除以总有效 token 数，再更新一次。微批次均值的等权平均只有在有效计数相同等条件下才与此一致；单个空微批次不提供目标，全部为空时拒绝平均和更新。
实验用固定预测值 w 与逐项平方损失，只解释分母和梯度权重，不声称语言模型使用这个损失。真实语言模型的分布、dropout、数值误差、分布式归约与优化器状态另有约定。逐微批次更新会改变后续计算参数点，也不是这里的梯度累积。
padding 与最后有效列
实验从已给定的 attention mask 和各位置分数开始，比较最右有效列、有效个数减一、固定末列。个数不包含位置信息；左补齐 [0,0,1,1] 的最后有效位置是3，不能读成1。标准非空左补齐满足最后一列有效，因此符合 Transformers 4.57.1 普通生成路径的末列读取约定。
每列分数是明确标注的教学构造，不是模型语言预测。mask不会替调用者自动改取列表达式；全空行必须在索引前拒绝。中间缺口只检验索引，不能当模型合法输入的保证。找到正确列只解决当前读取，不证明右补齐的整个生成循环、position IDs或KV缓存都已正确。