[DISCUSSION] LongWriter 生成质量轨迹追踪——用 ThinkCheck 测量 U/D/A/H 随长度的衰减

[luoxuejian000]

我维护 ThinkCheck 谐振评估引擎（基于晶脉哲学四重公理，U/D/A/H 四维轨迹），
已在 12 轮实验 1015 采样点上验证 100% 命中 0 假阳性。

LongWriter 解决了"能写多长"的问题，但"质量如何随长度变化"尚缺系统测量。
现有评估方法（LongBench-Write、人工评分）关注最终产物整体质量，
而非生成过程中的质量轨迹。

提议：将 LongWriter 生成文本按段分割，逐段用 ThinkCheck 评 U/D/A/H，
绘制质量轨迹曲线——精确定位：

• U 值衰减点（开始遗忘前文）
• D 值归零点（开始重复）
• A 值突起点（出现内部矛盾）

愿意提供 100 篇 LongWriter 样本的轨迹分析（JSON + CSV + 报告），
结果公开贴回此处。如感兴趣可安排。

• ThinkCheck 谐振引擎：https://github.com/luoxuejian000/experiment-console-thinkcheck
• DeepSeek-V3 #1424（跨框架验证）：Feature Request: Continuous Conversation via Adaptive Memory Compression deepseek-ai/DeepSeek-V3#1424
• DeepSeek-V3 #1420（Bug5 长语境退化实证）：[BUG] CRITICAL ARCHITECTURAL BUG REPORT: Context Degradation, Semantic Drift, and CoT Memory Amnesia in Long-Context Sessions deepseek-ai/DeepSeek-V3#1420
• Dakera #233（ThinkCheck×LoCoMo）：https://github.com/Dakera-AI/dakera-deploy/discussions/233

李广好（luoxuejian000）