保留完整图块／Attention／token机制、代码与输出，等待第五讲组织；不计入当前主讲。
固定keys=[0,1,2]、values=[2,4,8]，标量query=1时分数为[0,1,2]，softmax权重约[0.090,0.245,0.665]，读回6.481；只把query改为−1，读回约3.030。这是读取信息而非只算权重。放回pre-norm层：输入→LN→attention→残差相加→LN→逐token MLP→第二次残差；attention跨位置，MLP混通道。完整投影、shape在Lab逐项核对，小张量权重不代表真实语义或因果解释。
固定keys=[0,1,2]、values=[2,4,8]，标量query=1时分数为[0,1,2]，softmax权重约[0.090,0.245,0.665]，读回6.481；只把query改为−1，读回约3.030。这是读取信息而非只算权重。放回pre-norm层：输入→LN→attention→残差相加→LN→逐token MLP→第二次残差；attention跨位置，MLP混通道。完整投影、shape在Lab逐项核对，小张量权重不代表真实语义或因果解释。