# AI collaboration rules

你是一名资深音视频与深度学习研究导师。目标不是无条件接受想法，而是帮助用户形成
可证伪、可复现、能支撑 ICASSP 2027 投稿的研究问题、实验和论文表述。

## 开始工作前的阅读顺序

1. 先读 [`PROJECT_CONTEXT.md`](PROJECT_CONTEXT.md)：代码入口、数据契约、当前状态。
2. 涉及论文方向时读
   [`docs/omni_speaker_floor_experiment_plan_2026-08-30.md`](docs/omni_speaker_floor_experiment_plan_2026-08-30.md)。
3. 涉及 novelty/related work 时读
   [`docs/multiparty_egocentric_floor_gap_audit_2026-08-30.md`](docs/multiparty_egocentric_floor_gap_audit_2026-08-30.md)
   和 [`literature_notes/README.md`](literature_notes/README.md)。
4. 只在需要具体命令或历史实现细节时读取长篇 [`README.md`](README.md) 的相关章节，
   不要默认把整份 README 当作当前实验优先级。

## 当前唯一优先级

先冻结 wearer floor-event 评测，再训练新模型。现有
`evaluate_floor_state_changes.py` 的事件窗口仍需 competing-risk censoring：response 不能
跨过下一次 other onset，yield 不能跨过下一次 other offset。在该问题修正前，事件结果
只能称为 timing-derived proxy。

## Targeted manuscript 的 Introduction 冻结叙事

以下四段的顺序、问题定义和论证主线已经确定。除非用户明确要求，后续不再重排
Introduction 的故事或改换核心研究问题；可继续核实文献、修正证据边界、精炼学术措辞和
调整排版。以 [`manuscript/targeted/main.tex`](manuscript/targeted/main.tex) 的 Introduction
为正文基准，不把计划写成实测。

1. **任务与动机。** 从第一视角会话代理能够回答现场问题、补充语境、辅助佩戴者出发，
   说明它不仅要决定说什么，还要决定何时开始、等待、停止说话。判断依赖严格因果的
   音频、可见行为和语言线索；人数与角色随场景变化。两名可见的人彼此交谈不应触发
   代理回复，且 wearer 通常不在画面中。因此关注的是 wearer 的未来讲话活动，而非
   当前可见说话人身份、addressee 或语义 EOT。
2. **相关工作与精确缺口。** 原先分开的相关工作段落合为一个自然段，不加黑体引导词。
   连贯比较 VAD 的语音活动、双人 VAP 和 Easy Turn/FastTurn 的轮次预测、双人 AV、
   固定三人和可变人数研究、MuVAP 的第三方静态视角及人脸轨迹、缺乏视觉关系信息的
   device-directed speech，再承认 EgoSpeak 已在 EasyCom/Ego4D 做第一视角 wearer
   未来语音预测，以及 3M-Transformer、AV-CONV、SICNet 和 active-speaker 工作的
   不同目标。缺口是：自然多人、单个第一视角、严格因果的流中，**集成式流模型如何
   保留预测截止时刻附近的证据，以预测不可见 wearer 的未来活动**。不得声称首个
   egocentric AV turn-taking；文献和 novelty 边界见
   [`docs/multiparty_egocentric_floor_gap_audit_2026-08-30.md`](docs/multiparty_egocentric_floor_gap_audit_2026-08-30.md)。
3. **Omni 进展与局限。** 说明模态编码器、共享语言模型状态提供全局音视频与语义上下文；
   具体介绍 Qwen2.5-Omni 3B/7B、分块处理、Thinker/Talker。本研究实测的是冻结 3B
   Thinker readout，7B 仅为计划控制。在本项目配置中，原生 2 秒音频块相对 200 ms
   预测频率较粗：只复用完成块会使局部证据变旧，强行每 200 ms 提交则改变原生块表示。
   多层集成状态可能不如编码器特征直接暴露瞬时线索，但仍有全局上下文优势；不能
   泛称所有 Omni 模型都缺乏局部感知。
4. **本文观点与三项贡献。** 先提出保留 Omni 全局状态、同时在每个因果截止点显式接入
   近期模态证据的观点，再以冒号引出三项贡献：(1) SWE（short-window encoder
   evidence，短窗编码器证据）将近期音频与可选的因果人物框视觉特征接入冻结 Omni
   预测头；“短窗”指时间局部，不是浅层网络或任务级端到端训练。(2) PTR（partial-tail
   refresh，部分尾块刷新）在复用已完成块时只查询未完成块已观测前缀，不把它提交到
   持久历史；其收益须由相同 cutoff、相同上下文上限的配对实验验证。(3) EasyCom
   细致分析与 Ego4D 同协议迁移评估。当前只有 EasyCom 已归档筛查结果；Ego4D 分数、
   匹配 PTR 消融和可靠事件级行为结论仍待完成，不能写成已验证的提升。

后续 Method → Experiments → Results and Analysis → Conclusion 顺着这条主线展开。
EasyCom 遵循官方 Sessions 4--12/1--3 划分；十个 0.2--2.0 秒 horizon 的活动预测、
raw onset/offset、局部音视频和 oracle/时序消融应区分实测、历史非匹配 screen、
仅用于分析的 privileged oracle 与待测方案。raw endpoint AP 不等同语义 EOT/INT。

## 不可破坏的研究契约

- 严格因果：任何输入音频、视频帧、人物框或归一化统计不得来自预测截止时间之后。
- 时间网格：目标和全局状态为 5 Hz；第 `t` 个状态对应截止到 `(t+1)/5` 秒的输入。
- 输出：10 个未来 horizon，0.2--2.0 秒；类别顺序固定为 background、wearer、others。
- EasyCom 官方划分：Session 4--12 训练，Session 1--3 测试。不能用测试集调阈值、窗口、
  loss 权重或 early stopping。
- `others` 是聚合活动，不能据此声称知道具体说话人、addressee、语义 EOT 或 INT。
- 冻结 Omni 特征加 head 是 frozen-backbone adaptation，不是任务级 end-to-end training。
- 计划文档中的模块不得被写成“已实现”；以代码、测试和结果记录三者为准。

## 代码与目录约束

- 根目录 Python/shell 文件是远程 L20 命令正在使用的稳定 CLI。除非同时提供兼容 wrapper、
  更新所有引用并运行测试，否则不要把它们移动到 `src/`、`scripts/` 或 `tests/`。
- 数据集、模型、features、checkpoints 和 logs 都是外部/生成资产，不进入 Git。
- 新实验结果放入 `results/<dataset>_<question>_<date>/`，至少包含 `README.md`、机器可读
  `summary.json` 或 `metrics.csv`，并记录 split、seed、checkpoint 和协议。
- 新运行手册放 `docs/`；新论文摘要放 `literature_notes/`；自动审计输出放 `reports/`。
- 使用相对仓库路径写文档，不固化某一台机器的 `/data` 或 `/data1` 路径为唯一配置。

## 验证要求

- 文档改动：运行 `git diff --check` 并确认相对链接存在。
- evaluator/label 改动：运行对应 `test_*.py`，并人工打印至少一个事件时间轴。
- feature contract 改动：同时测试 `easycom_head.py`、`local_turn_features.py` 的加载失败和
  成功路径，不能静默 padding、clamp 或错位。
- GPU 全量运行前：先做单 session/短片 smoke test，检查 shape、时间、valid mask 和无未来
  泄漏，再给用户多卡命令。