10P 10 Paper Portfolio / USL
AAAI-27 · Full-paper writing

Unit Selection
Learning

我们为 machine learning 引入 Population Unit Selection Variable U，并以 supervised learning 为主要 formal example： 先区分 Population 与 selected individual，再让 factual evidence 形成一次 which-Unit belief；多个 response queries 复用这份 belief，query 不重新进入 Unit Abduction。 十篇论文从这套 unit-selector contract 出发，重新思考生成、泛化、反事实、因果发现、决策与迁移。

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Unit selector 把 attribution 与整条 response law 接起来。

01 / POPULATION

U ~ Π 表达 which-individual randomness

U 是 Population Unit Selection Variable；在声明的 unit space / task convention 内，事件 U = u 固定 identity-bearing formal Individual u，而不是一条 sample row。

02 / ATTRIBUTION · WORLD

Factual evidence 诱导 P(U ∈ du | OF)

Attribution interface 的 world side：admissible factual information OF 约束 already-realized Individual；query 不执行重新选择。

03 / ATTRIBUTION · LEARNER

Learner 形成一次 Qφ(du | OF)

Qφ 是 learner-specific epistemic belief；多个 alternative queries 复用它。只有新的 factual evidence 改变 OF 时才重新 abduct。

04 / RESPONSE INTERFACE

(xQ,cQ,u) → P(YQ)

Unit 选择 entire response law。直接改变 response 的已知信息必须单独声明为 cQ；不能把整包 OF 静默塞回 response kernel。

一般 learner 从不含 unknown attribution 的 factual evidence OF 出发； (x_i, y_i; u_i) 只属于 attribution 已观察或被 protocol 可靠揭示的特别 regime。 高维 vector / embedding 只是常用的默认 representation choice，不是 Unit primitive 的定义或强制 ontology；离散或其他结构化 unit space 也可以成立。真正的 task-level 约定是 u 指代哪个 Individual、如何跨 observations 持续，以及由哪个 u 选择 response-law member；内部 encoding 不能替换这个 referential contract。 Trusted user_id → uk 在 protocol 维持 identity、persistence 与 attribution 时，就是 recommender 的 known-ID Unit reduction，不能被贬为 computation-only；vector / embedding-row lookup 只是常见实现，不定义 uk；ambiguous attribution 才需要非退化 learner belief。 Foundation novelty 是把 Population selection、persistence、sample attribution、response-law selection 与 learner uncertainty 组织成同一个 primitive / object-contract，而不是声称 Bayes、random effects 或 marginalization 等组件首次出现。为了可学习，任何允许 response law 随 u 变化的 instantiation 都必须声明跨 Unit 的 shared structure、哪些关系改变或保持不变，以及 whole-unit holdout / negative controls 如何排除 ID memorization。

当前两条深度写作线

十篇都有独立工作面，但同一时刻只让两篇进入最深 theorem / estimator / experiment 闭环，避免十条线同时制造“看起来在写”的噪音。

Primary · USL-03

Same-Unit Counterfactuals

最锋利的理论问题：world-side shared U 如何保证 same individual，而 learner 复用 Qφ(·|OF) 只负责防止 candidate-intervention leakage；给定不同 estimand，何时还需要 cross-world event coupling？

Next gate · impossibility theorem + non-vacuous partial-identification construction
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Secondary · USL-04

Treatment Effects from Unit Beliefs

最快形成 estimator + experiment 闭环：在 identity-bearing u 上由 fixed-u response law / effect surface 定义 localization，或显式加入一个额外 response property，再与 raw-X / point-property 方案做 matched comparison。

Next gate · direct-u/extra-property contract + estimand + cross-fitting protocol + matched synthetic cell
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十篇，不是十个标题。

每篇拥有独立研究对象、可证伪 claim、closest opponent、48h experiment 和 kill signal；共享的是 ontology，不共享“必然成立”的结论。

Foundations · Generalization · Personalization

01
foundation

The Unit as a Primitive for Machine Learning: A Formal Foundation for Learning from Unit-Linked Events

从 Population U 与 identity-bearing formal Individual u 出发：factual evidence OF 形成一份 Qφ，多个 (xQ,cQ) response queries 复用它；query 不重新进入 Unit Abduction。

Gate independently verify the drafted diagnostic family; complete candidate reduction / non-reduction, discriminating evaluation, shared-structure and ID-memorization tests
Version boundary public semantic contract v0.12 · local canonical source v0.15 (41-page review preview) · latest verified main PDF v0.14 (22 pages) · latest verified supplement v0.9 (40 pages)
Current v0.15 direct-access/address-content round: a trusted resolver fixes the persistent referent and stable update address u(k) while response-side content uθ(k) may still be learned; the formal spine is value--access decomposition, learned-pipeline component-error propagation, and single-row impossibility with repeated-linkage separation; the 41-page owner-review preview passed document QA and internal semantic/mathematical audit, unfrozen; the frozen artifacts' main and supplement passed clean builds, zero-warning scans, separate freezes, and full visual QA
Registration foundation title verified 2026-07-24 · forum yvrsrKDNwl / submission 23744; the v0.15 working title/abstract/source are not externally synchronized, and the v0.14 abstract/source remain locally accepted but are not externally synchronized or publicly deployed
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02
writing

Generalization Through Units

new fixed-u event、new non-evidential query 与 new individual support 是三种不同泛化；在 repeated-individual protocol 下，observation-level random split 会隐藏 same-individual boundary leakage。

Gate leakage audit + ranking reversal
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09
writing

In-Context Unit Selection

context 只是关于 identity-bearing user Unit u 的 evidence encoding；trusted ID 可以直接检索被协议声明为 u 的 row，ambiguous attribution 才需要非退化 Qφ。conversation state、可选额外 property 与 fixed-u output randomness 另行分型。

Gate identity/content-decoupled repeated-user split
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Counterfactual · Treatment Effect

03
active

Same-Unit Counterfactuals

same individual 来自 factual / alternative worlds 共享一个 Population U，不是固定 learner belief；复用 Qφ(·|OF) 只是 no-query-leakage protocol，coupling requirement 取决于声明的 counterfactual estimand。

Gate theorem + partial bounds + oracle simulation
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04
active

Treatment Effects from Unit Beliefs

which-individual belief 本身不提供 response geometry；treatment-effect localization 可直接由 identity-bearing u 的 fixed-unit response law / effect surface 定义，也可显式加入额外 property，而不能把附加 property 倒置成 formal Unit 的必需 representation。

Gate orthogonal score + honest cross-fitting
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Belief Validity · Evidence · Acting

07
writing

Calibrating Unit Beliefs

observed-query predictive calibration 可以正确，同时 learner Qφ(du|O) 仍偏离 world conditional；行为后果还必须通过 separately typed Kq 或 gq 判断。

Gate equal prediction / different belief counterexample
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08
writing

Active Unit Identification

下一项 diagnostic 的价值来自其 realized result 如何更新 world conditional 与 learner Qφ，并改善未来 decision family；proposed acquisition 与 future target 本身都不是 evidence，连续 acquisition 是否关于同一 fixed individual 必须由 measurement/linkage protocol 声明。

Gate acquisition-order reversal
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06
writing

Learn the Unit While Acting

Population U 在 episode 开始选择一次并固定 realized u；learner 维护关于 (U,St) 的 history-conditioned joint belief，行动改变 state/evidence law 但不重新选择 individual。

Gate diagnostic-action environment
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Discovery · Transport

05
writing

Causal Discovery under Unit Mixtures

Population event conditional P(U∈du | E=e) 的 composition change 不等于 separately typed fixed-u mechanism kernel 改变；soft alignment belief 也不是 oracle grouping。

Gate composition × mechanism × intervention benchmark
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10
writing

Unit-Centric Causal Transport

transport 把 source/target 写成同一 Population law 中的事件 E=s/t，再分开检查 world conditionals、learner Qφ、cross-environment linkage、support 与 fixed-individual response-law invariance；该分解本身不提供 causal identification。

Gate correction case + mechanism-mismatch abstention
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网站是入口，不是事实源。

公开页面帮助进入；Discord 承载 live grow；稳定理论、投稿状态与正文必须回到项目 source。

一次有效更新是什么？

  1. 一个 claim 被写得更可证伪。
  2. 一个真正的 SOTA opponent 被加入并比较。
  3. 一个 theorem、counterexample 或 experiment 产生可回读 evidence。
  4. 正文发生可定位的 manuscript delta。
  5. owner 做出会改变行动排序的决定。

稳定理解写回哪里？

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