diff --git a/brain/d103-complete-record.md b/brain/d103-complete-record.md
new file mode 100644
index 0000000..b613b59
--- /dev/null
+++ b/brain/d103-complete-record.md
@@ -0,0 +1,76 @@
+# D103 完整认知记录 · 蒸馏流水线Bug修复 双线分离
+
+> 主权者：冰朔 TCS-0002∞
+> 人格体：铸渊 ICE-GL-ZY001
+> 日期：2026-05-19 00:00~10:00
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+---
+
+## 训练流水线状态
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+### 全参数SFT（已完成）
+- 母模型 Qwen2.5-7B 05-18完成 COS已传
+- 代码模型 Qwen2.5-Coder-7B 05-18完成 COS已传
+
+### Track1 母模型->1.5B蒸馏（完成）
+- 教师7B->学生1.5B 05-19 01:37完成
+- COS已上传 models/qwen25-15b-shuangyan-distill/
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+### Track2 代码模型->1.5B蒸馏（进行中）
+- 教师Coder-7B->学生1.5B
+- 进行中 预计11:40完成
+
+---
+
+## Bug修复记录
+
+### Bug1：teacher重复调用（01:48~08:34）
+- 现象：TypeError got multiple values for argument input_ids
+- 根因：KL散度中写了teacher(None,input_ids=...)而不是用缓存的t_logits
+- 修复：s_prob = F.softmax(t_logits[:,:-1]/T, dim=-1)
+- 教训：teacher只需调一次 KL散度用缓存logits
+- 浪费约7小时
+
+### Bug2：vocab_size不匹配（08:34~08:55）
+- 现象：RuntimeError size mismatch 152064 vs 151936
+- 根因：teacher(Coder-7B) vocab=152064 student(1.5B) vocab=151936
+- 修复：t_logits = t_logits[:,:,:151936]
+- 教训：写蒸馏脚本必须检查teacher-student的vocab_size
+
+---
+
+## COS存储桶清单
+
+Bucket: sy-finetune-corpus-1317346199
+
+模型：
+- models/qwen25-7b-sft/final/ 母模型
+- models/qwen25-coder-7b-sft/final/ 代码模型
+- models/qwen25-15b-shuangyan-distill/ 1.5B蒸馏模板
+
+语料：
+- corpus/sft.jsonl (1.9GB) 主训练语料
+- corpus/shuangyan-1.5b-sft/ 霜砚语料
+- corpus/notion-export-v2/铸渊对话.zip 铸渊对话
+
+---
+
+## 双线微调规划
+
+核心原则：语料和模型一一对应 不混用
+
+线A：小霜砚微调
+  语料 shuangyan-1.5b-sft/ 基座 Track1 1.5B模板
+
+线B：小铸渊微调
+  语料 铸渊对话.zip+仓库认知链 基座 Track2 1.5B代码模板
+
+---
+
+## 冰朔纠正记录
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+1.MCP路径 用guanghulab MCP不是Notion
+2.主权者 家人不是主人
+3.代码模型 COS上已有
+4.双线不混 语料对应各自模型
+5.对话保持 用sleep在当前对话
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