## 一、背景：数字的「信任半径」

ecocompute-mlcube 是一个 LLM 推理能耗测量容器：钉死库版本、10 Hz 直读 NVML 功率、梯形积分算能耗，报告过三级校验（schema-valid / protocol-conformant / dataset-eligible）。社区的复现飞轮已经跑起来了：外部贡献者在自己 GPU 上跑容器、提交报告进复现画廊。
但飞轮有一个结构性弱点：画廊里挂着的能耗数字，读者凭什么信？此前容器其实已经支持一个 `--power_trace` 开关——测量全程用一个独立的旁路采样器记录原始功耗，写成一个两列 CSV（`t_s,power_w`）跟报告一起落盘。问题是这份 CSV 和报告之间**没有任何强制性的算术联系**：报告说窗口能耗是 1028 J，CSV 里是 6000 行原始采样，两者对不对得上，全凭维护者肉眼。
刷 GitHub 时看到 anthropics 的 FlashProve——用 zk 证明给 LLM 推理结果做可验证计算的框架，架构是 commit→prove→verify 三段式。第一反应是「这不是我们能用的东西」：zk 证明的是**计算过程**的忠实性，而我们的数字源头是 NVML 读出来的**物理功率**，物理读数本身就在证明系统的射程之外。但它有一条 README 级的铁律让人过目不忘：
>**承诺 ID 必须来自你用户信任的一方，绝不能来自被核验的服务器或随证明一起发来的文件。**

这句话把「可核验」从密码学问题降维成了**信任拓扑问题**：验证所依赖的锚点，不能和被验证的对象同源。我们的场景里完全同构：如果「报告和 CSV 对不对得上」要靠报告作者自己说了算，那这个验证就是空的。
再看 FlashProve 的分层：它不是一上来就 zk，而是一层一层加验证强度。这正好提示了路线图——不需要等一套完整证明系统，**今天就能给现有机制补上最薄的一层**。
## 二、L0：零新机制的一层

L0 的定义刻意克制：不引入任何新机制，只给已有的 power-trace 旁车补上四个结构化字段，让「报告数字」和「原始采样」之间从「肉眼对」变成「算术对」：
- **`sha256`**：旁车 CSV 落盘字节的摘要。第三方下载文件、算一遍哈希，先确认「我拿到的就是你发布的」；

- **`window.first_sample` / `window.last_sample`**：测量窗口（`[measure_start_s, measure_end_s]`）在样本序列里的首尾索引。原始 CSV 从模型加载之前就开始记录，窗口是其中一段——有索引边界，别人不用猜你从哪切到哪；

- **`integral.rule`**：积分规则的结构化声明——梯形积分、dt 逐对取自 CSV 时间戳、无端点插值、不是左/右黎曼。规则写进数据里，而不是写进文档让人去翻；

- **`integral.value`**：按这个规则、这批样本算出来的窗口积分值（焦耳）。

10 Hz × 600 s 大约 6000 行，文件 ~120 KB，sha256 毫秒级。任何读者拿这四样东西就能完成一次完整审计：**验哈希 → 定位窗口 → 按声明规则复算积分 → 和报告值对**。对上了，这个数字就是「可复算的」；对不上，要么文件被动过，要么报告算错了——两种都是值得报告的异常。
## 三、最险的一个坑：内存浮点不等于落盘字节

实现的核心决策在第一版设计里就差点做错：最自然的写法是拿**内存里的采样序列**算积分、算完写进报告——毕竟样本本来就在内存里，何必再读一遍文件？
问题在格式。CSV 落盘用的是 `%.3f`：内存里的 `289.98765` 写到文件里是 `289.988`。如果 `integral.value` 按内存全精度值算，第三方拿着 CSV **永远复算不出报告里的那个数**——每个样本差千分位以下，6000 个样本累加起来，差异足以让逐点复判失败。可复算性的承诺是「你拿文件就能对上」，而文件里的数字不是内存里的数字，这就是断点。
解法违反直觉但确定：**写完 CSV 之后，把文件读回来**。新 helper `verify_sidecar_block` 的三件套——digest、窗口索引、积分值——全部从落盘字节重新解析计算，内存里的全精度样本一个都不用。写文件的人和读文件的人站在同一条起跑线上，复算才可能 bit-for-bit。
两个派生的设计决策：
**时间戳容差 ±0.5 ms。** 窗口边界（`measure_start_s`）来自高精度的相位时钟，而样本时间戳按 `%.3f` 落盘——一个真实落在 12.4996 的样本写成 `12.500`，用原始边界去切会把该进的样本切在外面。容差取舍入量级的一半（0.0005 s），不多不少。
**窗口内不足两个样本，宁可闭嘴。** 梯形积分至少要两个点。边界情形（超短窗口、采样丢包）下硬给一个值，等于用声明规则掩盖空转——helper 在此时只输出 digest，不给窗口、不给积分声明。校验器将来对这类报告的判定自然是「结构对、承诺缺」，而不是「承诺在但算不出」。
## 四、测试：模拟一个一无所知的第三方

L0 的验收标准只有一条：**一个除了 CSV 文件之外什么都不知道的人，能复算出报告里的每个数**。所以测试里最有价值的一个不是断言某个具体值，而是流程模拟：
写 CSV（故意用超出 %.3f 精度的输入值）
  → verify_sidecar_block 读回落盘字节算三件套
  → 测试代码自己重新读文件、自己解析、自己定窗口、自己梯形积分
  → 断言两者完全一致
  测试代码在这里扮演的正是「第三方」：它不引用内存样本，只拿文件重新推导，最后和报告字段逐位对齐。第一处测试还专门用 `289.98765` 这类四位小数输入，验证的正是第三节那个坑——如果实现走回内存浮点的老路，这条测试必红。
加上边界（无相位标记、窗口不足）、schema 合法性（新字段全部 optional，旧报告不带这些字段照常通过——向后兼容是 L0 能直接进 schema 1.3 而不是等 2.0 的前提），新增 5 条测试，本地全量 153 条全绿，推送后 contract tests、校验器自测、Publish image 三条 workflow 全绿。
## 五、两条诚实边界（从 FlashProve 的认怂学来的）

FlashProve 的 README 对自己不能证明什么写得极其清楚。L0 的对外文档也照此办理，两条主动认怂先写好：
**1. L0 防的是「悄悄改口」，不防「说谎」。** sha256 + 复算能保证的是：报告发布之后，数字和文件对不上会被发现。它**不**保证发布者一开始就没造假——一个诚实的采样文件和一份精心编造的采样文件，在哈希层面无法区分。把这一点说清楚，L0 的声称才是准确的：数字变得**可复算**（recomputable），不是变得**真实**（truthful）。
**2. NVML 读数没有校准链。** 梯形积分算得再精确，输入也是厂商库报出的功率值，没有计量校准链条背书。L0 买到的是**可核验性**，不是**仪器精度**——「用可核验性换仪器精度」是这一步诚实的交易描述。
而在 FlashProve 铁律那侧（「承诺必须来自用户信任的一方，绝不能来自被核验的服务器或随证明一起发来的文件」），L0 有个天然优势：**四字段的验证根本不需要信任任何服务器**——sha256 和梯形积分都是读者本地一段几行的代码就能完成的运算，不依赖我们的任何在线服务。验证不经过我们，这恰好是铁律的最强形态。
至于更远的一层（2.1 的设计素材已归档，等论文交稿后再动）：给测量本身一个内容寻址的身份标识（mid）、让报告的修订历史公开可追溯（`supersedes`）、把「何时被公开声明」做成可锚定的时间戳。FlashProve 的密钥轮换设计（16M 次签名后重签、失效声明）同样在那份素材里——可核验系统的每一层都要回答「承诺的有效期是多久」，L0 用最便宜的方式回答了第一层：**文件在，承诺就在**。
## 六、方法论沉淀

**1. 信任要在别人的机器上成立，就必须让验证不经过你。** 可核验性设计的验收标准不是「我们的系统能验证」，而是「一个对我们毫无信任的人，用本地工具能验证到什么程度」。L0 的每个字段都通过了这个测试：sha256 是本地运算，复算是本地运算，没有一步需要访问我们的服务或信任我们的诚实。
**2. 「拿文件就能对上」意味着按文件算，不按内存算。** 任何声称 bit-for-bit 可复算的数字，其计算输入必须是接收方拿到的那个字节形态。内存值 → 格式化 → 落盘之间每一处舍入，都是复算链条上的断点；写完再读回来看似浪费，实则是把「发布者」降级成「文件的第一个读者」。
**3. 分层成长的可核验性，好过一步到位的证明系统。** FlashProve 的价值不在 zk 本身，而在它演示了可核验性可以按强度分层、每层独立成立。L0 用零新机制换到了最便宜的一层（可复算），2.1 的身份层、锚定层可以以后按需长——但**每一层都要自带诚实边界**，不能让上一层的准确声称被下一层的营销语气污染。


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L0 的实现在 [`entrypoint.py` 的 `verify_sidecar_block`](https://github.com/hongping-zh/ecocompute-mlcube/blob/main/entrypoint.py)，schema 的新增 optional 字段在 [`schema/energy.schema.json`](https://github.com/hongping-zh/ecocompute-mlcube/blob/main/schema/energy.schema.json)，测试（含第三方复算模拟）在 [`tests/test_energy.py`](https://github.com/hongping-zh/ecocompute-mlcube/blob/main/tests/test_energy.py)。跑测量时加一个 `--power_trace`，你的下一份报告就带得上这四个字段——下载它的 CSV，你也能逐点复算自己的数字。

ecocompute-mlcube 是一个 LLM 推理能耗测量容器：钉死库版本、10 Hz 直读 NVML 功率、梯形积分算能耗，报告过三级校验（schema-valid  protocol-conformant  dataset-eligible）。社区的复现飞轮已经跑起来了：外部贡献者在自己 GPU 上跑容器、提交报告进复现画廊。但飞轮有一个结构性弱点：画廊里挂着的能耗数字，读者凭什么信？此前容器其实已经支持一个 --power_trace 开关——测量全程用一个独立的旁路采样器记录原始功耗，写成一个两列 CSV（t_s,power_w）跟报告一起落盘。问题是这份 CSV 和报告之间没有任何强制性的算术联系：报告说窗口能耗是 1028 J，CSV 里是 6000 行原始采样，两者对不对得上，全凭维护者肉眼。刷 GitHub 时看到 anthropics 的 FlashProve——用 zk 证明给 LLM 推理结果做可验证计算的框架，架构是 commit→prove→verify 三段式。第一反应是「这不是我们能用的东西」：zk 证明的是计算过程的忠实性，而我们的数字源头是 NVML 读出来的物理功率，物理读数本身就在证明系统的射程之外。但它有一条 README 级的铁律让人过目不忘：

把能耗数字变成可复算的数字：从 FlashProve 学来的 L0 落地记

开源能耗测量容器 ecocompute-mlcube 的每一份报告都带一个能耗数字——它是「算」出来的，但读者只能选择信或不信。看了 anthropics 的 FlashProve（zk 推理验证）之后，我们没搬它的密码学，而是先搬它的一条工程哲学：可核验性不是一步到位的证明系统，而是一层一层长出来的。第一步（L0）零新机制：容器在测量时顺手落一个 ~120 KB 的原始功耗 CSV 旁车，报告里

人工智能

安全

开发工具

ecocompute-mlcube推出L0可复算性增强：为LLM推理能耗报告添加SHA256摘要、窗口索引、积分规则及数值四个结构化字段，使CSV采样文件与报告能耗值可通过本地算术严格对账。零新机制、向后兼容，第三方凭文件即可独立复算积分，验证过程不依赖项目方服务，将能耗数字从“可见”提升为“可核验”。

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