EasyCom encoder-only 1s：seed 0 完整曲线记录与分析
记录日期：2026-08-28。来源是用户在 L20 远程机器运行后提供的控制台输出； 本地没有重新训练或执行真实数据推理。本记录仍是单种子初步结果，标准差为 n/a， 不是 0；不能据此报告统计显著性。
1. 收到了什么，尚未收到什么
- 本次三份附件：encoder A、V、AV 的
egospeak_full_timeline十个 horizon 的三类 AP、mAP 和均值。 - 此前两份附件：G+A、G+A+V 同协议的完整曲线；在本目录一并归档用于同协议比较。
- 此前用户汇总表：七组
causal_valid_only的标称 0.2s 三类 AP/mAP 和十-horizon 平均。 - 本地没有收到原始
metrics.json、预测数组、checkpoint 内容或训练摘要 JSON。 附件中的training summary: ...pth.json只是路径，不是文件内容；没有训练曲线。 - 本次附件在 full-timeline 均值之后结束，没有包含 causal-valid 的完整曲线。 不将前者改名为后者，也不根据均值补造未提供的 horizon。
- 以下四轮训练、训练 split、窗口和 head 设置来自已约定命令与代码； 尚未从远程 checkpoint 元数据独立核验 epoch、seed、参数量或运行 commit。
G = 全局 Thinker 特征；A = 近期混合音频编码器向量；V = 逐人局部视觉编码器向量的池化。
旧 B1 中名为 audio / visual / av 的运行实际输入为 G+A / G+V / G+A+V，
不是本次 encoder-only 的 A / V / AV。
2. 实验配置与来源路径
约定配置：
- EasyCom：训练 Session 4–12 升序、无 dev、测试 Session 3/2/1。
- 冻结 Qwen2.5-Omni-3B 编码器；本次实验名为 seed 0、4 epochs、最后一轮评测。
- A/V 原生各 2048D；A 是最近 1s 混合音频的有效编码器 token pooling。
- V 使用提供的人物框；2FPS 空间 token mean → 同帧逐人等权 mean → 最近 1s 有效帧 mean。 这不是全帧视觉，不是逐人 attention，也没有评测在线人脸检测器。
- 每 200ms 一行，输入窗口按
[max(0,t-1),t)约定，标签与原实验相同。 - encoder-only 不输入 Thinker 状态；将选定原生向量和 validity 位拼接后输入 MLP。
- 对照 G：8s open-stream-replay、2FPS、Thinker last4 stack + concat-MLP。
- LSTR-MCE（三路 softmax），batch 512、lr 7e-5、weight decay 5e-5、 warmup 1.6 epochs、warmup factor 0.3、dropout 0.2、无 transition objective。
- 局部提取版本按先前实验报告为 Transformers 4.57.6；新附件不是编码器提取日志， 没有再次核验所有 sidecar 的实际 config。
用户已通过目录列表确认局部源特征在：
/data1/yfzx/wangx/Datasets/easycom/omni_features/local_qwen_1s_encoded_tf4576
新导出目录为同一 omni_features 下的
encoder_only_audio_1s、encoder_only_visual_1s、encoder_only_av_1s。
这些是已有向量的重新打包，不是重新运行 Qwen。
其他路径：
- 项目：
/data1/yfzx/wangx/Code/icassp2027-experiment - target：
/data1/yfzx/wangx/Datasets/easycom/easycom_target_frame - 新 checkpoint：
checkpoints/easycom_encoder_only_1s/encoder_<modality>_seed0.pth - 新评测：
results/easycom_encoder_only_1s/encoder_<modality>_seed0/metrics.json - 旧 B1 checkpoint：
checkpoints/easycom_local_b1_encoded_tf4576/{audio,av}_seed0.pth - 实验入口与命令：EasyCom encoder-only 指南；
本地入口版本为
321238a，不是对远程运行版本的证明。
3. 两种评测协议必须分开
三个新运行及两个旧对照都打印了相同预测形状： Session_3 = (8400,3,10)、Session_2 = (7706,3,10)、Session_1 = (6942,3,10)， 总计 23048 行。
egospeak_full_timeline 每个 horizon 都评测 23048 行，
包含每个 session 开头没有历史预测的 h 行，数组中这些分数初始化为零。
causal_valid_only 排除这部分行，因此标称 0.2s 为 23045 行，
依次减少，到 2.0s 为 23018 行。这里 h 指 1–10 的 horizon 索引。
新日志和此前汇总值的小差异与这两种协议一致，不应当成新的训练结果或抄录误差：
| 输入 | causal − full：0.2s mAP | causal − full：十-horizon 均值 |
|---|---|---|
| V | +0.00108 | +0.00646 |
| A+V | +0.00236 | +0.01176 |
| A | +0.00240 | +0.01154 |
数值是 AP/mAP 百分数；差值单位是百分点。代码依据：
infer_turn_head.py 的 _align_to_egospeak_timeline 与 _evaluate。
causal_valid_only 是有效预测行的评测掩码，不是原始输入没有泄漏的独立证据。
本次没有重新审计标签时间戳、原视频时钟或在线延迟；表中 0.2–2.0s 一律指协议标称 horizon，
不直接当作已证实的物理提前量。
4. 主协议汇总：causal_valid_only，seed 0
来自此前用户直接提供的汇总，不是由 full-timeline 反推。仅有首个 horizon 和均值。
| 输入 | 标称 0.2s mAP | BG AP | wearer AP | others AP | 十-horizon 平均 mAP |
|---|---|---|---|---|---|
| G | 73.44637 | 56.76438 | 77.86650 | 85.70824 | 60.84861 |
| A | 79.69221 | 63.69477 | 84.09982 | 91.28205 | 60.50771 |
| V | 48.38434 | 30.16284 | 41.68834 | 73.30186 | 46.25250 |
| A+V | 79.00727 | 63.67397 | 82.69832 | 90.64952 | 60.76303 |
| G+A | 81.72257 | 68.15248 | 85.06554 | 91.94969 | 65.10895 |
| G+V | 73.47412 | 56.67089 | 78.60954 | 85.14194 | 60.99238 |
| G+A+V | 82.02661 | 68.93423 | 85.08583 | 92.05978 | 65.39978 |
来源转录：reported_causal_summary.txt。 不要将这里的 G 行与下一节 full-timeline 的逐 horizon 行混算差值。
5. 完整 mAP 曲线：egospeak_full_timeline，seed 0
A/V/AV 为本次三份附件；G+A/G+A+V 为此前两份附件。所有列是同一协议。
| 标称 horizon / s | A | V | A+V | G+A | G+A+V |
|---|---|---|---|---|---|
| 0.2 | 79.68981 | 48.38326 | 79.00491 | 81.72011 | 82.02415 |
| 0.4 | 72.41576 | 47.68478 | 72.06793 | 75.91398 | 75.99169 |
| 0.6 | 66.33666 | 47.26191 | 66.16179 | 70.37189 | 70.92665 |
| 0.8 | 61.60584 | 46.62600 | 61.62137 | 66.45047 | 66.79615 |
| 1.0 | 58.28586 | 46.00582 | 58.49237 | 63.79981 | 63.86856 |
| 1.2 | 55.93708 | 45.75002 | 56.07422 | 61.35120 | 61.56280 |
| 1.4 | 54.22585 | 45.41812 | 54.61933 | 59.98279 | 60.34070 |
| 1.6 | 52.83014 | 45.56259 | 53.78180 | 58.29734 | 58.83407 |
| 1.8 | 51.97218 | 44.79454 | 52.91556 | 56.93221 | 57.39446 |
| 2.0 | 51.66256 | 44.97339 | 52.77341 | 56.13656 | 56.12449 |
| 十个 horizon 平均 | 60.49617 | 46.24604 | 60.75127 | 65.09564 | 65.38637 |
所有 50 个 horizon 的三类 AP、样本数和 mAP 都保存在
summary.json 的 egospeak_full_timeline.runs；
不只保存表格中的 mAP。
6. 视觉不是“全程无效”：需要分 horizon、分类别看
下表是 A+V − A，全部使用 full-timeline，单位为百分点：
| 标称 horizon / s | ΔmAP | ΔBG AP | Δwearer AP | Δothers AP |
|---|---|---|---|---|
| 0.2 | -0.68490 | -0.02080 | -1.40150 | -0.63239 |
| 0.4 | -0.34783 | +0.70624 | -1.59157 | -0.15812 |
| 0.6 | -0.17487 | +0.82855 | -1.58313 | +0.22998 |
| 0.8 | +0.01553 | +1.44947 | -1.66891 | +0.26602 |
| 1.0 | +0.20651 | +1.56046 | -1.51747 | +0.57655 |
| 1.2 | +0.13714 | +1.00313 | -1.31375 | +0.72202 |
| 1.4 | +0.39348 | +1.42271 | -1.10816 | +0.86587 |
| 1.6 | +0.95166 | +1.90632 | -0.41886 | +1.36752 |
| 1.8 | +0.94338 | +1.81173 | -0.05834 | +1.07678 |
| 2.0 | +1.11085 | +1.66905 | +0.66242 | +1.00108 |
观察：
- mAP 在 0.2/0.4/0.6s 下降；0.8s 的 +0.01553 只是很小的数值差。 1.6/1.8/2.0s 分别 +0.95166/+0.94338/+1.11085，十-horizon 均值为 +0.25510。
- wearer AP 在前 9 个 horizon 均下降，直到 2.0s 才提高。 十-horizon 的 BG、wearer、others AP 平均变化分别为 +1.23369 / −0.99993 / +0.53153。
- 因此“AV 的平均 mAP 略好”掩盖了 wearer 分支的退步；也不能再笼统说视觉在所有 horizon 都有害。
- 这些 horizon 来自同一 seed、同一批序列，彼此相关；7/10 个正差不能当成七次独立复现实验。 正负号是描述，不是显著性检验。
V-only 的 mAP 从 48.38326 到 44.97339，整体较低；但 AP 不是分类准确率， 未给出测试标签 prevalence 或随机排序基准，不能仅凭 48% 宣称“随机水平”。 可见人物框不直接提供 wearer 的脸，且当前逐人／时间平均不保留显式交互关系； 这可作为解释假设，尚不能证明退步确由视觉信息不足或池化导致。
7. 加入 G 的组合增益：在完整曲线上不只是均值现象
以下仍是 full-timeline。各类别列为十个 horizon 的 AP 差值平均：
| 对照 | Δ十-horizon mAP | ΔBG AP 均值 | Δwearer AP 均值 | Δothers AP 均值 | mAP 正差 horizon |
|---|---|---|---|---|---|
| G+A − A | +4.59947 | +8.71604 | +2.42825 | +2.65410 | 10/10 |
| G+A+V − A+V | +4.63510 | +8.16923 | +3.48897 | +2.24711 | 10/10 |
| G+A+V − G+A | +0.29073 | +0.68687 | +0.06078 | +0.12454 | 9/10 |
- G+A 相比 A 在全部 10 个 horizon、每个类别上都更高。 mAP 的增益从 0.2s 的 +2.03030 增至 1.4s 的 +5.75694， 在 2.0s 仍为 +4.47400。完整曲线支持组合方案具有互补价值， 不是仅由某个 horizon 抬高均值。
- G+A+V 相比 A+V 同样在所有 horizon、所有类别上更高。 十-horizon mAP 为 +4.63510。
- G+A+V 相比 G+A 的收益仍小且偏向 BG。 十-horizon mAP +0.29073；wearer AP 均值仅 +0.06078； 0.2s wearer AP 仅 +0.02029，2.0s 的 mAP 反而 −0.01207。 因此不能把整体增益描述为已解决 wearer 发言预测或多说话人视觉理解。
- 主协议对应的均值差是 G+A − A = +4.60124、 G+A+V − A+V = +4.63675、G+A+V − G+A = +0.29083。 这些数值与 full-timeline 接近，但仍分别标注，不互相替代。
8. 归因限制：这还不是等容量、等上下文的 decoder 消融
按当前 TurnPredictionHead 和约定维度计算的可训练参数量：
| 输入 | 参数量 |
|---|---|
| A 或 V | 2,134,048 |
| A+V | 8,468,547 |
| G | 18,928,670 |
| G+A 或 G+V | 19,720,992 |
| G+A+V | 20,513,314 |
来源是本地代码实例化计算，不是远程 checkpoint 读取。A/V 单模态原生向量＋有效性位 为 2049D；AV 为 4098D，MLP 隐藏宽度分别 1024 和 2049。 G 使用 last4 concat-MLP；G+A/G+V/G+AV 还使用各路 256D 投影。 因此 A→AV 同时改变参数量和优化问题；G+A→A 还改变了 history、视野和融合结构。
这组结果不能单独证明：
- Thinker 的语言推理或长时记忆是增益的唯一原因；
- 模型已学到多人互动、speaker identity 或 turn transition；
- AV 退步一定是过拟合，或一定由跨人／跨时间 pooling 引起；
- 同为四轮就代表不同模型同样充分收敛；
- encoder-only 或某一模型端到端更快。附件的 batch/s 不包含特征提取， 也没有同步计时、预热和统一基准，不能当作系统速度对照。
9. 下一步实验优先级与论文表述
- 先补证据：收集三组原始
metrics.json、checkpoint epoch/head 配置和训练摘要， 补全 causal-valid 曲线；在固定四轮／无 dev 的既定协议下补 seed 1/2。 不根据这份测试曲线重新选 epoch、阈值或只挑有利 horizon。 - 先做受控融合对照：固定分支投影与后端 MLP 架构，以明确的模态屏蔽比较 A/AV， 并报告总参数和实际参与学习的参数；用预先定义的相同原始可见时间范围控制 history。 再比较 G 的增量，避免把更大 head 或更长历史完全归给 decoder。
- 再测试多人视觉假设：优先复用已经保存的逐人向量，比较平均池化与音频条件的逐人加权， 保留音频分支作为对照。事先定义多可见人物、重叠说话等分析子集及样本量， 同时报告 BG/wearer/others，而不只看总体 mAP。提供框的结果与在线检测器场景分开说明。
当前可以写成：
在本次单种子设置中，近期音频编码器提供强近时预测信号，加入全局 Thinker 表示的组合 在所有评测 horizon 上优于对应的 encoder-only 方案。局部视觉的影响依赖类别和 horizon： 部分较后 horizon 的宏平均指标改善，但 wearer AP 多数下降。等容量、等上下文控制和 多种子复现仍是隔离各组件贡献的必要步骤。
这支持继续研究“近期感知与上下文表示如何互补、多人视觉如何有效融入”， 但尚不足以把“多人视觉调优成功”写成已经证实的贡献。
10. 归档文件与校验范围
- summary.json：两种协议分区、完整 AP 曲线、计算差值、配置来源与证据边界。
- reported_causal_summary.txt：此前主协议汇总的转录。
- raw_encoder_audio_seed0.txt、 raw_encoder_visual_seed0.txt、 raw_encoder_av_seed0.txt：本次三份控制台附件。
- raw_previous_thinker_audio_seed0.txt、 raw_previous_thinker_av_seed0.txt：此前两个对照附件。
控制台归档仅移除了行尾水平空白、统一最后的换行；保留换行折断的路径和全部数值。
本地核对了 50 个 horizon 的 AP→mAP、十-horizon 均值、样本数、主协议转录与差值；
四舍五入允许 1e-5 的百分数误差。没有从原始预测重新计算 AP，
这些文件不是对远程 metrics.json 或真实训练产物的替代。