MiniMind-YuHua-Linear（104M，余华风格线性注意力模型）

余华风格生成模型：MiniMind 104M + Gated DeltaNet 线性注意力（替换 Softmax，O(1) 常数记忆）。

训练：

• pretrain：linear_pretrain_yuhua_768.pth（4000 条续写对话，warm-start 自 pretrain_yuhua）
• SFT：full_sft_linear_yuhua_cot_768.pth（CoT 522 条，3 epochs，loss 2.35→0.88）

加载：config.json + tokenizer + model_minimind_linear.py + 权重（MiniMindForCausalLM，linear 版本）。 生成：gen_yuhua_compare.py --model linear --weight full_sft_linear_yuhua_cot。

注意：需 sys.modules['model.model_minimind'] = model.model_minimind_linear 替换后再 import （与 train_linear_full_sft.py 同法）。

实证结论（与 AR 对比）：通过率接近 AR（97%），正文有真实场景但出现 20% 低俗化内容与逻辑混乱， 整体不优于 AR。详见 GitHub ChineseHardJudgePoem/doc/COT_YUHUA_EXPERIMENTS_REPORT.md 第 5 节。