Gen 6 Kalibrierung abgelehnt (6 Tuning-Lektionen) — Commit c5e88fa, Distillation startet

# Gen 6 — Kalibrierung abgeschlossen (abgelehnt), Commit c5e88fa, Distillation startet (2026-09-15)

## Ende der Kalibrierungsrunde
- **ab10 final (Liner)**: Gen1 −0.56±0.15 (5/5 negativ — Gen1-Heilungsthese WIDERLEGT), Gen2 +0.35, G4 +0.11; Pool-Cell dokumentiert ab 17:00
- **Commit c5e88fa**: v23b-Kalibrierung hinter `river_rollout_calibrated_marginals` (Default AUS), r6r2 = voller Experimentälstack (Raises + Kalibrierung) reproduzierbar, Multiplikatoren-Tabelle im Repo
- **Kandidat bleibt**: Iteration-4-Verhalten (b7b41b9-Stand) — River+Turn-Rollout, Gen2-Gap zu, Pool +9.11±2.07

## Die große Lehre nach 6 Tuning-Versuchen (Flop, Raises×3, Kalibrierung×2)
Lokale Modell-Verbesserungen schlagen das validierte Ensemble nicht: das alte Call-Überpreisen (½ raise_freq) KOMPENSIERTE den groben Raise-Back-Zweig. Jede einzeln korrekte Änderung ohne den Partner verliert. Gen1-Blutung ist strukturell (step-funktionales Verhalten × Modellannahmen), nicht preisbar.

## Distillation als Antwort — konkreter Start
1. **Rollout-Label-Recorder**: gen6-Rollout loggt pro Decision-Point die enumerierten EV-Vektoren + Features (85-dim Range-Feature-Architektur) — Erweiterung des Equity-Recorders oder eigener Stream
2. **Sammel-Kampagne v24**: Grand-Corpus-Design (Joplin 8120e647) — alle Familien, Geometrie-Kohorten, 10-20M Hände; JETZT auch mit Rollout-Labels
3. **EV/Action-Net trainieren** (Candle, EquityNet-Pattern): Features → EV(bet-Sizes)/EV(check)/EV(call)/EV(raise) — supervised auf Rollout-Lehrer
4. **Live-Einsatz**: Net ersetzt Laufzeit-Enumeration; Transfer-Constraint (live-beobachtete Frequenzen als Input, Held-Out-Persönlichkeiten evaluiert)

## Offene Punkte
- ab10-Pool-Cell abwarten (dokumentarisch)
- Flop-Diagnose vs Gen1 (offen von Iteration 5) — vermutlich obsolet via Distillation
- Sanity-Gates vor jedem Live-Schritt (Referenz ov5 4/6)

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