一句话定位
grove 不是一个聊天 Agent，而是 Zio 自己的学习层：模型 = 程序结构 + 参数 + 版本绑定的能力库，
学习同时改写代码与权重，Rust 宿主负责持久化、权限、预算与进程隔离。
- 学习宿主库
learning/（crate 名grove） - 产品壳
app/（crate 名grove-app，二进制grove） - 张量后端
workers/torch/（PyTorch CPU 参考实现，只执行许可算子图） - 策略与模型表示
lib/zio/learn/*.zio（纯 Zio）
364
workspace 契约测试通过（--all-features）
72
torch worker 单元测试通过
+45.7pp
dual：0.539 → 0.996（真实暂停/续接）
966ms
population：两 worker 并行窗口重叠实测
三个可运行的真实场景
不是演示动画：grove demo --case ... 会真实训练、真实写制品、真实发布模型。
dual — 代码与权重联合学习
grove demo --case dual --root /tmp/grove-dual --device cpu
线性基线 0.539 → 经真实暂停/续接的非线性候选 0.996。发布的是真实训练权重，不是占位快照。
population — 多 worker 群体
grove demo --case population --root /tmp/grove-pop --workers 2 --device cpu
两个真实隔离 worker 进程并行训练（实测窗口重叠 966ms），共用一条预算账本，僵尸回执被拒。
modular — 模块分离演化与组合
grove demo --case modular --root /tmp/grove-modular --device cpu
两个模块分离演化 → 异构空间组合被拒并给出原因 → 合成体联合训练至 1.000 并以整体分数发布。
隔离依赖 unshare -Urn --pid --mount --fork；不可用时 worker 拒绝运行，不降级为无隔离执行。 缺少 torch 后端时相关能力明确失败或跳过，不会以 mock 或常量标签假冒训练。
为什么它长在 Zio 上，而不是旁边
| 能力 | Zio 提供的原语 |
|---|---|
| 模型即数据 | 同像性使程序描述可被宏、函数、数据库当作普通 Zio 值操作 |
| 学习策略 | lib/zio/learn/ 用 Lisp 写策略：候选搜索、配方、群体选择、能力抽象 |
| 反馈生命周期 | 版本化记录 + 内容寻址制品（learning/src/store.rs、artifacts.rs） |
| 并发 | CSP 通道承载多 worker 消息；协调者是纯 Zio 分配策略 |
宿主库不重新实现算法，产品壳不复制学习逻辑，core 不感知学习——依赖保持单向。
拒绝优先的产品原则
grove 的多数代码在拒绝而不是在接受：
- 快照必须自带算子图（
modules/ensemble/graph三字段缺一不可）， 否则任何 reader 都能给已提交权重配一张自己编的图。 - 组合检查是语义的，不是数值的：同维不同语义空间被拒。
all-agree缺一个专家即 abstain——无法建立一致性时不假装一致。- 异构输出空间的专家在 bind 阶段被拒，绝不平均。
- 未声明的信号类型、超上限预算、未知 recipe 一律拒绝。
- 未声明保留期的可达性分析不删除任何东西：未声明策略不是销毁历史的许可。
状态
W00–W17 已实现为 Experimental，验收以契约测试与实测数字为准
（cargo test --workspace --all-features 364 通过 / 0 失败，torch worker 72 通过）。
权威能力状态见仓库 docs/feature-matrix.md。
未验证项如实列出：商业上游模型的软输出与授权条款、真实业务数据与业务门槛、 GPU 推理成本。这些不因本地闭环通过而标记为已联调。