feat: add causal frame set attention fusion

docs/progressive_feature_fusion_route_2026-09-02.md

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 融合实验从 F1 Frame-set Attention 开始。后续模块只有在前一级通过预先定义的 gate 后
 才实施。
 
-这是一份实验设计，不代表 F1--F6 或 D1 已经实现或验证。
+实现状态（2026-09-02）：F1 的 loader、head、train/infer 路径和回归测试已经加入代码，
+但尚未在远程 PyTorch/L20 环境完成 runtime smoke，不能写成已验证结果。F2--F6 和 D1
+仍然只是计划。
 
 ## 2. 不可改变的实验条件
 
 所有阶段共同遵守：
 
 - 目标与全局 state 均为 5 Hz；第 t 行只能使用截止到 (t+1)/5 秒的媒体。
-- 视频人物特征若为 2 FPS，在 5 Hz 预测点选择时间不晚于 cutoff 的最新人物集合。
+- 视频人物特征若为 2 FPS，在 5 Hz 预测点选择严格早于 cutoff 的最新人物集合，与已有
+  half-open local audio/visual 契约一致。
 - 不允许用未来帧插值；同一 2 FPS 人物集合可以供多个 5 Hz query 读取，但不能伪装成
   新观测去重复更新时序状态。
 - EasyCom Session 4--12 为官方训练集，Session 1--3 为最终测试集。模型和阈值选择使用
@@ -128,11 +131,11 @@ F1 暂不加入 bbox、track GRU、人物自注意力或 audio-to-person 反向
 
 对每个 5 Hz cutoff c_t：
 
-1. 找到 frame_time 小于或等于 c_t 的最新 local frame；
+1. 找到 frame_time 严格小于 c_t 的最新 local frame；
 2. 读取该帧 frame_offsets 范围内全部逐人 feature；
 3. 如果尚无帧，使用仅含 NULL person 的集合；
 4. 不允许 nearest-neighbor 选到 c_t 之后的帧；
-5. 记录 chosen_frame_time，测试所有 chosen_frame_time 小于或等于 cutoff。
+5. 记录 chosen_frame_time，测试所有 chosen_frame_time 严格小于 cutoff。
 
 ### 5.5 F1 必跑对照