[七问法] Grace：研究故事线与下一阶段验证合同 #3

七问法研究合同

这是基于当前仓库证据的下一阶段建议。历史负结果继续保留；本合同不会把 smoke、replay、simulation、projected profile 或 host fixture 升格为端到端效果。

1. 问题定义：持续动态图中，何时增量维护的累积代价超过重构，如何利用结构变化预测最优重构时机？
2. 重要性：先在真实 workload/runtime 上量化该问题的发生频率、资源损失和 SLO/正确性影响；若 M0 不能复现可重复病理，则停止机制实现。
3. 现有工作缺口：现有动态图系统多固定重构策略，难以同时覆盖不同更新率、图结构漂移和算法后端。
4. 核心机制假设：以 Grace 已发表机制为基础，只做可归因扩展：固定 PPCSR、Terrace、VCSR 的精确版本，并研究跨算法可迁移的重构成本模型。
5. 最小可行设计：只实现能够区分 baseline/treatment 的最小真实 seam；所有 runtime、算法和数据依赖必须由本仓库 submodule 固定，禁止依赖 ambient shared core。先做 correctness gate，再申请扩大设备/模型矩阵。
6. 实验合同：复现论文主结果后，按更新率、局部性、度分布漂移和算法后端做边界扫描；比较固定周期、阈值触发与 Grace，报告更新/查询吞吐、重构成本、内存峰值和预测误差。 两臂必须使用同一 commit、模型、数据顺序、硬件和运行模式；至少 10 次重复或完整真实事件集，报告完整分布。正确性必须 100%，性能门须预注册；未过门只关闭本机制，不修改阈值迎合结果。
7. 预期知识增量：Dynamic-graph reconstruction should be triggered by measurable structural drift rather than a fixed update schedule.

下一次提交要求

• 先在本 Issue 回复：架构/数据事实、matched baseline/treatment、指标阈值、correctness oracle、停止条件、证据等级、硬件与预计时长。
• 随后用独立分支提交最小实现、测试、原始结果、manifest 和 Draft PR。
• 不得把准备度检查、dry-run 或 projected 数字写成论文效果。