查询端 LUT 量化为 7 位 (max_lut=127), 成本为 1.5-3.5pp 的 recall@10,这是一个跨架构的等价权衡,而非一个四舍五入的细节。

发现的问题：波 22 的错误检测（数字稳定性镜头）。 ** 严重程度：中高级 — — 这是整个评分路径中的主要误差项，比每个浮点算术效应大 2-4 个数量级，并且作为精度交换未记录在案。** 方法（因此数字是可检查的）：一个独立的 NumPy 参考实现了 ChaCha8 + fisher_yates + 2 次排序/标志/WHT 旋转，直接解析 v6 的 `.tv` 字节（编码表，阻塞码，每个向量的缩放，TQ+ 数组），然后计算每个（查询，向量）的三个分数：`S_exact`（f64 精确解码）、“S_lut”（bit-faithful u8 LUT，参见 search.rs:1093-1187，以精确整数 + f64 形式求和）和“S_tv”（`search()` 返回的值）。`S_lut` 重现了“S_tv”，在所有地方相对 ≤3e-6，因此模拟是忠实的。