# Root source review — Lớp 5

Ngày 11/10/2026. Root quyết định nội dung cuối; hai agent nghiên cứu theo yêu cầu đã hoàn tất bằng file. Hai hồ sơ được giữ nguyên để truy vết phần họ đọc, không gán tất cả lượt đọc của agent thành lượt đọc trực tiếp của root.

## Evidence được đối chiếu trực tiếp

Root đọc các đoạn của PDF đã nộp p4,6–10,12 và xem render p9–10; nguồn reported cho Table 2/4, final-six-epoch recipe, weighted CE, total/trainable sizes và exploratory evaluation feedback. Không chạy model, không kiểm lại từng historical log, không đọc lại toàn 14 trang ở lượt này.

Nguồn primary được mở và đọc theo section trong [ledger](../11-SO-DANG-KY-NGUON.md). Các mục quan trọng đã đọc trực tiếp: Fawcett ties/AUC; Davis–Goadrich ROC→PR/interpolation; Guo §4.2; ASVspoof 5 plan§4/Appendix 11; BOSARIS Bayes/calibration; PAV method/Theorem 12; tDCF 2018§5; PartialSpoof v2 construction/labels; range-EER overlaps; Cawley–Talbot selection; Bouthillier variance/pairing; Owen–Eckles crossed mean theory/discussion; Kapoor taxonomy; Shalizi bootstrap; NIST mean CI; McNemar Methods; Lakens TOST; Holm scheme/Theorem 1; Hewitt–Liang control tasks; Pineau reporting checklist; PyTorch timing tutorial.

Field–Welsh PDF root endpoint không mở được; giữ phần đọc của agent E và chỉ dùng bounded design guidance, không theorem coverage EER. DeLong/Dietterich/Geirhos không có full method đã xác minh đủ, chỉ pointer theo dossier. MLPerf master chưa pin; chỉ framing. Cllr journal 2006 chưa có toàn văn; công thức dùng official plan, optimality dùng PAV/BOSARIS.

## Code khác định nghĩa lý thuyết ở đâu?

Đã tải **một file scorer văn bản**, không model/corpus:
- Commit ASVspoof 5: fe23d3053a0889b305d98c9e4cadf418c213d972.
- [Snapshot](reference-calculate_modules.py), SHA-256: 96c2a3a519177c06d6e31fa42da2d99aa74527e836962901d42b570e6c62a274.
- Đọc thân compute_det_curve, compute_eer, compute_actDCF, calculate_CLLR, compute_tDCF và legacy function.
- DET/EER code stable-sort target trước non-target, quét từng trial; nearest-average EER không rate interpolation. All-tied 2 B+2 S trả 1.0; deterministic tie-block interpolation của toy trả 0.5. File bài 2 không coi hai routines tương đương.
- Threshold labels ở cumulative rank steps không tự tái tạo cùng rates bằng predicate≥ tại tie value. actDCF code riêng dùng < và≥ theo plan.
- Modern tDCF giữ C0 và normalize C0+min(C1,C2); legacy khác. Cllr source dùng exponentials trực tiếp; toy dùng stable logaddexp. Không gán stable implementation cho official code.
- Chỉ chạy official EER/actDCF/Cllr trên tiny toy arrays để kiểm hành vi này. Chưa xác minh scorer Arena của paper.

## Các corrections qua QA và review

| Phát hiện | Correction cuối |
|---|---|
| PR trapezoid cộng sai | Sáu-score toy cho 133/180≈0.738889, AP 34/45≈0.755556; phép tính độc lập đã kiểm |
| EER threshold bị nhầm là minDCF | DCF tạiτ 0.6 là 29/30 nhưng min là 2/3 tạiτ 0.4 |
| Paired-group toy bị đọc sai ties khi pooling | Pooled A/B đều 0.5; không delta 1/6. Counterexample khác ở bài 5 chứng minh macro/pooled không identity |
| Cllr/cache làm tròn sai | Shifted Cllr 6.13162764→6.1316; cache 107.24573184 GB→107.2457 |
| PartialSpoof initial paper bị gán multi-resolution claim | Chỉ giữ utterance/segment labels của 2104.02518 v2; không gán claim bản sau |
| tDCF nguồn 2018 so với modern code | Nêu conditional independence, equal target-rejection cost của dạng rút gọn, denominator edition và positive denominator |
| Một abstract/pointer có thể bị dùng như theorem | Ledger tách mức đọc, giữ full-method limitations |

Toys được tạo mới để học, không kết quả project. Hình ROC/DET/PR và Cllr/bootstrap đã xem trực tiếp: trục/chú thích không bị cắt, DET clipping được ghi, bootstrap draw weights là 0.25/0.5/0.25. Hai render PDF đã xem phục vụ đối chiếu bảng, không sửa PDF.

## Ranh giới kiểm chứng

[QA JSON](validation.json) ghi arithmetic assertions, local links/Markdown structure và snapshot 241 files. Chỉ hai file map 00/05 được phép đổi ngoài folder lớp 5; các file protected còn lại giữ hashes. Snapshot không phải audit toàn ổ đĩa hoặc mọi file ngoài phạm vi đã hash.

Chưa có evidence mới cho significance của paper, raw-score reproduction, exact leakage/lineage, deployment calibration, objective causality, temporal localization hay efficiency thực tế. Những phần ấy là câu hỏi thiết kế/giới hạn được học, không việc phải chạy thêm trong scope này.