训练目标、逐行停止与 select：本批验证范围

本批新增三个实验，分别放入 Happy-LLM 第06章、LLMs From Scratch 第25章与第14章、Go Channel 章。标签实验在两章复用，共增加四处嵌入。整站共有17个实验、23处嵌入，涉及19章；这不表示这些章节已经覆盖所有适合交互的概念。

本地检查与真实契约分开记录

2026-10-14，本地全部269项 Node/jsdom 检查通过，其中本批新增61项。检查覆盖纯模型和实际 Vue 组件：标签的移位、有效目标与零分母；批量停止的逐行状态、EOS/PAD 来源与长度上限；select 的就绪集合、nil/default、等待与外部事件。它们不能证明浏览器像素或真实框架行为。

本批同时加入三类独立验证，上传前的状态均为等待 CI 执行：

• Python 3.12、CPU PyTorch 2.6.0、Transformers 4.57.1：真实 cross_entropy 对照每项损失、忽略项梯度与有效分母；随机初始化小型 GPT-2 验证内部标签移位。真实 generate 配合固定候选处理器验证逐行停止，使用官方停止条件读取状态。没有下载权重、tokenizer 或语料，也没有测语言能力。
• 官方 Go 1.27.2：执行 select 最小程序及已有并发契约，运行 go test -race 与 go vet。有限次运行只断言结果属于合法集合，不拿分支频数证明公平。
• Docker 内官方 Chromium：操作三项实验与四处章节嵌入，检查边界、错误恢复、键盘、320/390/1400宽度、明暗主题、减少动态与实际计时器清理；保留结果态截图。另外重跑全部实验与250章正文渲染检查。

本地尚无对应 Python 框架环境，因此未报告真实框架测试通过。最终状态以验证分支的同一提交及其 CI 结果为准；上一批09216da的通过记录不会自动覆盖新增实验。

教学边界

标签实验使用固定小词表与 logits，不训练模型；loss mask 不替代 attention mask，少算目标得到更低损失不代表能力提高。

批量停止从已经选出的候选 token 开始，不模拟采样、padding 取列、beam search 或吞吐。返回矩形缓冲区包含首个 EOS，另列有效回答；这是明确的接口约定。

select 实验让读者选择一个合法结果，不运行 Go 调度器。Done 不具备隐含优先权，关闭后的零值不代表新数据；等待时已求值的操作数与下一轮重新赋 nil 分开处理。