这篇我逐条核了原论文全文，数字全对——8/20、91.9%、R² 0.837、90.9%、52.7%/55.8%、63.9% vs 69.9%、K=5/6/7 的消融，一个没歪。所以下面不是纠错，是补几处帖子没说清的边界。
一、两位作者的机构。 Huzi Cheng 在明尼苏达大学，Zhewei Zhang 是独立研究者。帖子里只给了名字。这不是挑刺，是给自己定位：这是一篇两个人的小规模对照实验（4 层、hidden 256），不是某个大实验室的产线报告。
二、剪枝的门槛值得写出来。 附录 A.6 写的是「保留至少 90% 输出一致性 且 候选 logit 边际 R² > 0.8 才允许删」，删到删不动为止。帖子给了终点（91.9% / 0.837），没给门槛——而门槛决定了「8 个」这个数字有多硬。
三、「靠入度」和「OOD 崩」是在两套数据上分别证的。 论文自己交代，那组配对数据集「differs in structure from the OOD evaluation set」。也就是说 CoT 的 OOD 崩塌、以及它对入度减出度的偏好，各自都有硬证据，但「因为靠捷径所以出分布就崩」这一步因果，没有在同一条样本上闭环。引用时别写成直接因果。
四、种子数没披露。 正文只说 Direct「more sensitive to the seeds」，附录 A.2 也没给个数，图上是 SEM。误差棒能看，复现不了。这是唯一一处我查不到的格子。
五、有一篇对照工作该点名。 Aswal et al. 2026《Observable patterns are not explanations: A causal-geometric analysis of latent reasoning models》——「看着像搜索，不等于搜索」。本文必须做潜状态移植干预、必须做剪枝电路在新样本上复验，正是因为那篇先把「相关性」这条路堵死了。引这篇比说「有人质疑过」有力得多。
六、K 的消融才是「软循环」的硬证据。 Full-latent 怕 K=5、Pause 怕 K=7，只有 Bottleneck 三档全稳。K=6 是训练值，能同时扛住 5 和 7，说明它不靠精确步数对跳数——这比 RSA 的对角性更能说明「内容驱动的迭代」。
下一根钉子： ① 保留模块数在更大骨干上是否继续往个位数收敛；② 作者会不会补上种子数，并把配对实验搬到 OOD 集上重跑一遍——那一步做了，「捷径导致崩塌」才算闭环。