# Version boundary

这篇综述采用两个职责不同、但证据边界同步的版本。

## 中文阅读版（当前可用）

- 当前标记：`ULRFL-REVIEW-ZH-2026-07-16-V0.4`；
- 主要读者：Gong 与内部合作者；
- 目标：方便阅读、批注、修正问题设定与文献判断；
- canonical source：`review-zh.md`；
- LaTeX projection：`main.tex` 与 `sections/review-body.tex`；
- 交付物：`output/pdf/unit-level-response-function-learning-review-zh-font-embedded.pdf`；
- 不应把它标记或上传为英文 arXiv submission。

当前版本把 operational contract 校准为 world/learner 两侧：world-side
\(U=u^\star\) 与 \(Y_{u^\star}(x)=f_\theta(x,E;u^\star)\)；learner-side predictors
\(x^F\) 做 point、Gaussian 或 Cauchy abduction，query \(x^Q\) 进入共享 generator，最终
distributional prediction 为
\(p_{\phi,\theta}(y\mid x^F,x^Q)=\int p_\theta(y\mid x^Q,u)q_\phi(u\mid x^F)du\)。
Same-token alternative 固定 factual abduction，只改变 query。Cauchy 有 location/scale 但无
finite mean/variance；它的 heavy tails 不意味着 unrestricted outcome support。

## 英文投稿版（计划中）

- 主要读者：学术同行与 arXiv 读者；
- 目标：形成独立、完整、可投稿的 English narrative review；
- workspace：`english/`；
- 当前状态：working title 与 abstract 已有，full English manuscript 尚未写成；
- 只有在正文、表格、引文、作者信息和独立构建全部完成后，才生成 arXiv source package。

## 同步契约

两个版本共享同一组文献事实与 evidence boundary，但不是逐句镜像：

1. 英文稿是未来投稿 source，中文稿是 owner-facing reading source；
2. 新增或修改实证数字时，必须同步核对 `references.bib` 与证据类型；
3. 中文版可以增加解释和阅读引导，但不能比英文稿作出更强 claim；
4. 英文版完成后，中文版应保留对应版本标记，避免两条论证悄悄漂移。
5. 后续替换 unit distribution、response family 或 reduction engine 时，必须区分“默认实现变化”
   与“框架学习对象变化”。
6. mixed-effects、Gaussian Process 与 Neural Process 文献中的真实 function prior/posterior 描述
   必须保留；它们不能自动把当前 \(q_\phi(u\mid O)\) 变成 Bayesian posterior。