MiniMind-YuHua-AR-v2（104M，余华风格 AR 模型，纯余华数据从头训练）

余华风格生成模型 V2：MiniMind 104M AR，从余华 13 册 18793 段随机初始化预训练（无任何迁移学习），再 CoT v2 SFT（826 条通用题面、防人物泄漏）。

• 训练：3 epochs pretrain + 5 epochs SFT
• 加载：MiniMindForCausalLM，config + tokenizer + 权重
• 生成：scripts/gen_yuhua_compare.py --model ar --weight full_sft_yuhua_cot_v2

---

V2 关键修正：V1 曾用顾城诗歌预训练权重做迁移学习，造成严重风格污染（具名人物乱入如"许三观/家珍/一乐"）。V2 改为纯余华 13 册 18793 段从头预训练 + SFT，数据过滤 2222 段含具名人物的段落，CoT 模板改为通用题面（"请用余华的风格写一段…"，不出现具体书名/章节）。

V2 核心验证：具名人物泄漏归零（AR/Linear/dLM 三架构均 0/30）。详细对比见 GitHub ChineseHardJudgePoem/doc/COT_YUHUA_EXPERIMENTS_REPORT.md 第 6 节。

V2 局限：AR V2 通过率 86% 略低于 V1 的 100%（因 3 epochs 余华数据不足以让 104M 学够中文基础，少数样本出现乱码人名）；dLM V2 通过率 16% 暴跌（迭代去噪机制不适合本规模本数据）；Linear V2 通过率 100% 优于 V1。