用（防止被说暗箱）
BAND-RECT-01E：回正失败则生成L2反例卡（不可做结论：某类微调会制造边界尖峰）
这套机制的关键点：
问题不在δ，问题在尖峰。
把尖峰削平，临界带事件自然减少，保守动作频率下降，系统恢复吞吐。
同时δ仍在，防摇摆能力保留。
敌人想逼你改δ。
你不碰δ，你修感知。
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###七、分布试验场：把“感知微调”也纳入自证
感知微调过去常被当作低风险优化。
现在必须进入试验场。
江砚设立“分布试验场”。
存在性编号：DIST-LAB-01
DIST-LAB-01A：模拟自然漂移与组合事件基线
DIST-LAB-01B：注入微调建议（采样策略/敏感度/解释档位）
DIST-LAB-01C：评估指标
*边界尖峰是否出现
*临界带落入率是否异常上升
*真实**险事件识别率是否下降
*操控路径成本是否下降
DIST-LAB-01D：任何导致尖峰或操控成本下降的微调，判定为感知偏置风险，禁止进入生产链
这像是把“看起来无害的小改动”放到显微镜下。
敌人靠小改动堆积腐蚀。
显微镜让堆积无处藏。
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###八、回正的第一次实战：尖峰削平，保守动作频率回落
边界回正机制上线后，机要监对最近引发尖峰的四项微调进行了回正试验。
结果显示：
其中两项“误读检测敏感度微调”和“并发潮检测敏感度微调”在回正后，尖峰显著降低，临界带落入率回归正常；真实**险识别率无明显下降。
存在性编号：BAND-RECT-RUN-01
BAND-RECT-RUN-01A：回正参数变更与哈希封存
BAND-RECT-RUN-01B：尖峰削平对照图
BAND-RECT-RUN-01C：保守动作频率回落统计
与此同时，组合事件生成器的采样策略微调被证明会制造尖峰，且降低某类**险组合的出现频率（使试验场更难发现风险），被判定为“感知偏置投毒”，直接封存为L2反例卡。
存在性编号：ANTI-L2-NEW-01
不可做结论：采样策略微调不得以“效率”为名削弱风险组合覆盖，否则会制造边界尖峰与免疫盲区。
这条反例前置进入引用引擎后，类似“采样
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