lab 14 robust ai

import%20marimo%0A%0A__generated_with%20%3D%20%220.23.8%22%0Aapp%20%3D%20marimo.App(width%3D%22full%22)%0A%0A%0A%40app.cell%0Aasync%20def%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20marimo%20as%20mo%0A%20%20%20%20import%20sys%0A%20%20%20%20import%20math%0A%20%20%20%20from%20pathlib%20import%20Path%0A%20%20%20%20import%20numpy%20as%20np%0A%0A%20%20%20%20if%20sys.platform%20%3D%3D%20%22emscripten%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20import%20micropip%0A%20%20%20%20%20%20%20%20await%20micropip.install(%5B%22pydantic%22%2C%20%22pint%22%2C%20%22plotly%22%2C%20%22pandas%22%5D%2C%20keep_going%3DFalse)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20await%20micropip.install(%22..%2F..%2Fwheels%2Fmlsysim-0.1.2-py3-none-any.whl%22%2C%20keep_going%3DFalse)%0A%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_labs_dir%20%3D%20Path(__file__).resolve().parents%5B1%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20str(_labs_dir)%20not%20in%20sys.path%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20sys.path.insert(0%2C%20str(_labs_dir))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20from%20bootstrap%20import%20native_bootstrap%0A%20%20%20%20%20%20%20%20native_bootstrap(__file__)%0A%0A%20%20%20%20import%20plotly.graph_objects%20as%20go%0A%20%20%20%20from%20mlsysim.labs.state%20import%20DesignLedger%0A%20%20%20%20from%20mlsysim.labs.style%20import%20COLORS%2C%20LAB_CSS%2C%20apply_plotly_theme%0A%20%20%20%20from%20mlsysim.labs.components%20import%20DecisionLog%0A%20%20%20%20from%20mlsysim%20import%20Hardware%2C%20calc_population_stability_index%0A%0A%20%20%20%20ledger%20%3D%20DesignLedger()%0A%20%20%20%20if%20getattr(ledger%2C%20%22is_wasm%22%2C%20False)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_%20%3D%20await%20ledger.load_async()%0A%0A%20%20%20%20%23%20%E2%94%80%E2%94%80%20Hardware%20from%20registry%20(Cloud%20%2B%20Edge%20tiers)%20%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%0A%20%20%20%20_cloud%20%3D%20Hardware.Cloud.H100%0A%20%20%20%20_edge%20%20%3D%20Hardware.Edge.JetsonOrinNX%0A%0A%20%20%20%20CLOUD_TFLOPS%20%3D%20_cloud.compute.peak_flops.m_as(%22TFLOPs%2Fs%22)%20%20%23%20989%0A%20%20%20%20EDGE_TFLOPS%20%20%3D%20_edge.compute.peak_flops.m_as(%22TFLOPs%2Fs%22)%20%20%20%23%2025%0A%0A%20%20%20%20%23%20%E2%94%80%E2%94%80%20Robustness%20constants%20%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%0A%20%20%20%20%23%20Source%3A%20Robust%20AI%20chapter%20(%40sec-robust-ai)%0A%20%20%20%20CLEAN_ACC_BASELINE%20%20%20%20%20%3D%2076.0%20%20%20%20%23%20%25%20%E2%80%94%20ResNet-50%20top-1%20ImageNet%20clean%20accuracy%0A%20%20%20%20ADV_TRAINED_CLEAN_ACC%20%20%3D%2050.0%20%20%20%20%23%20%25%20%E2%80%94%20After%20PGD-7%20eps%3D8%2F255%20adversarial%20training%0A%20%20%20%20ADV_TRAINED_ROBUST_ACC%20%3D%2042.0%20%20%20%20%23%20%25%20%E2%80%94%20Robust%20accuracy%20under%20PGD%20attack%0A%20%20%20%20ROBUST_TAX_PP%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%2026.0%20%20%20%20%23%20percentage%20points%20of%20clean%20accuracy%20lost%0A%20%20%20%20PGD_STEPS%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%207%20%20%20%20%20%20%20%23%20PGD-7%20standard%0A%20%20%20%20PGD_COMPUTE_MULT%20%20%20%20%20%20%20%3D%208.0%20%20%20%20%20%23%201%20%2B%207%20%3D%208x%20training%20compute%0A%20%20%20%20SMOOTHING_INFERENCE_MULT%20%3D%20100_000%20%20%23%20randomized%20smoothing%20sampling%20cost%0A%20%20%20%20FEATURE_SQUEEZE_CLEAN%20%20%3D%2095.0%20%20%20%20%23%20%25%20clean%20accuracy%20retained%20after%20feature%20squeezing%0A%20%20%20%20FEATURE_SQUEEZE_ROBUST%20%3D%2070.0%20%20%20%20%23%20%25%20of%20attacks%20blocked%0A%0A%20%20%20%20%23%20Silent%20Data%20Corruption%0A%20%20%20%20SDC_RATE_PER_HOUR%20%20%20%20%20%20%3D%201e-4%20%20%20%20%23%20per%20device%20per%20hour%20(Meta%20reported%20rate)%0A%20%20%20%20ACC_AFTER_BITFLIP%20%20%20%20%20%20%3D%2011.0%20%20%20%20%23%20%25%20%E2%80%94%20accuracy%20after%20single%20SDC%20in%20sensitive%20layer%0A%0A%20%20%20%20%23%20Distribution%20Drift%0A%20%20%20%20DRIFT_RATE_MODERATE%20%20%20%20%3D%200.03%20%20%20%20%23%20accuracy%20loss%20per%20month%20(moderate%20drift)%0A%20%20%20%20PSI_THRESHOLD%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%200.25%20%20%20%20%23%20Population%20Stability%20Index%20alert%20threshold%0A%0A%20%20%20%20%23%20Quantization-Robustness%20Interaction%0A%20%20%20%20FP32_ADV_ACC_EPS4%20%20%20%20%20%20%3D%2068.0%20%20%20%20%23%20%25%20%E2%80%94%20FP32%20accuracy%20at%20eps%3D4%2F255%0A%20%20%20%20INT8_ADV_ACC_EPS4%20%20%20%20%20%20%3D%2052.0%20%20%20%20%23%20%25%20%E2%80%94%20INT8%20accuracy%20at%20eps%3D4%2F255%0A%20%20%20%20INT8_CLEAN_DELTA%20%20%20%20%20%20%20%3D%201.5%20%20%20%20%20%23%20pp%20%E2%80%94%20INT8%20vs%20FP32%20clean%20accuracy%20gap%0A%20%20%20%20return%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ACC_AFTER_BITFLIP%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ADV_TRAINED_CLEAN_ACC%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ADV_TRAINED_ROBUST_ACC%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20CLEAN_ACC_BASELINE%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20COLORS%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20FEATURE_SQUEEZE_CLEAN%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20INT8_CLEAN_DELTA%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20LAB_CSS%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20PGD_COMPUTE_MULT%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20PSI_THRESHOLD%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ROBUST_TAX_PP%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SDC_RATE_PER_HOUR%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SMOOTHING_INFERENCE_MULT%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20apply_plotly_theme%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20calc_population_stability_index%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20go%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ledger%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20math%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20np%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(LAB_CSS%2C%20mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.vstack(%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20LAB_CSS%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.Html(f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22background%3A%20linear-gradient(135deg%2C%20%230f172a%200%25%2C%20%231e293b%2060%25%2C%20%231a0a10%20100%25)%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20padding%3A%2036px%2044px%3B%20border-radius%3A%2016px%3B%20color%3A%20white%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20box-shadow%3A%200%208px%2032px%20rgba(0%2C0%2C0%2C0.35)%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%200.72rem%3B%20font-weight%3A%20700%3B%20letter-spacing%3A%200.18em%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20color%3A%20%23475569%3B%20text-transform%3A%20uppercase%3B%20margin-bottom%3A%2010px%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Machine%20Learning%20Systems%20%26middot%3B%20Volume%20II%20%26middot%3B%20Lab%2014%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Ch1%20style%3D%22margin%3A%200%200%2010px%200%3B%20font-size%3A%202.4rem%3B%20font-weight%3A%20900%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20color%3A%20%23f8fafc%3B%20line-height%3A%201.1%3B%20letter-spacing%3A%20-0.02em%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20The%20Robustness%20Budget%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fh1%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cp%20style%3D%22margin%3A%200%200%206px%200%3B%20font-size%3A%201.15rem%3B%20font-weight%3A%20600%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20color%3A%20%2394a3b8%3B%20letter-spacing%3A%200.04em%3B%20font-family%3A%20'SF%20Mono'%2C%20monospace%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Adversarial%20Tax%20%26middot%3B%20Silent%20Errors%20%26middot%3B%20Drift%20%26middot%3B%20Defense%20Economics%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fp%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cp%20style%3D%22margin%3A%200%200%2022px%200%3B%20font-size%3A%201.0rem%3B%20color%3A%20%2364748b%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20max-width%3A%20680px%3B%20line-height%3A%201.65%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Your%20safety%20team%20demands%20adversarial%20robustness.%20Your%20compute%20team%20has%20a%20fixed%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20GPU%20budget.%20Your%20ops%20team%20needs%20INT8%20deployment.%20These%20three%20demands%20collide%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20and%20the%20physics%20says%20you%20cannot%20satisfy%20all%20of%20them%20at%20full%20strength.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fp%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22display%3A%20flex%3B%20gap%3A%2012px%3B%20flex-wrap%3A%20wrap%3B%20margin-bottom%3A%2020px%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cspan%20style%3D%22background%3A%20rgba(203%2C32%2C45%2C0.18)%3B%20color%3A%20%23fca5a5%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20padding%3A%205px%2014px%3B%20border-radius%3A%2020px%3B%20font-size%3A%200.8rem%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20font-weight%3A%20600%3B%20border%3A%201px%20solid%20rgba(203%2C32%2C45%2C0.3)%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%205%20Parts%20%26middot%3B%20~55%20min%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fspan%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cspan%20style%3D%22background%3A%20rgba(0%2C143%2C69%2C0.15)%3B%20color%3A%20%236ee7b7%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20padding%3A%205px%2014px%3B%20border-radius%3A%2020px%3B%20font-size%3A%200.8rem%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20font-weight%3A%20600%3B%20border%3A%201px%20solid%20rgba(0%2C143%2C69%2C0.25)%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Chapter%2013%3A%20Robust%20AI%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fspan%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22display%3A%20flex%3B%20gap%3A%2010px%3B%20flex-wrap%3A%20wrap%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cspan%20class%3D%22badge%20badge-fail%22%3E26pp%20Clean%20Accuracy%20Tax%3C%2Fspan%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cspan%20class%3D%22badge%20badge-warn%22%3E8x%20Training%20Compute%3C%2Fspan%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cspan%20class%3D%22badge%20badge-info%22%3ESDC%20Certain%20at%20Fleet%20Scale%3C%2Fspan%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cspan%20class%3D%22badge%20badge-ok%22%3EGuardrails%20Beat%20Hardening%3C%2Fspan%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22)%2C%0A%20%20%20%20%5D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(COLORS%2C%20mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.Html(f%22%22%22%0A%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22border-left%3A%204px%20solid%20%7BCOLORS%5B'RedLine'%5D%7D%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20background%3A%20white%3B%20border-radius%3A%200%2012px%2012px%200%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20padding%3A%2020px%2028px%3B%20margin%3A%208px%200%2016px%200%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20box-shadow%3A%200%201px%204px%20rgba(0%2C0%2C0%2C0.06)%3B%22%3E%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22margin-bottom%3A%2016px%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%200.7rem%3B%20font-weight%3A%20700%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B'TextMuted'%5D%7D%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20text-transform%3A%20uppercase%3B%20letter-spacing%3A%200.12em%3B%20margin-bottom%3A%206px%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Learning%20Objectives%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%200.9rem%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B'TextSec'%5D%7D%3B%20line-height%3A%201.7%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22margin-bottom%3A%203px%3B%22%3E1.%20%3Cstrong%3EQuantify%20the%20robustness-accuracy%20tradeoff%3C%2Fstrong%3E%3A%20measure%20the%2026pp%20clean%20accuracy%20cost%20of%20PGD-7%20adversarial%20training%20and%20the%208%26times%3B%20training%20compute%20overhead%2C%20then%20compare%20training-time%20vs%20inference-time%20defense%20cost%20profiles.%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22margin-bottom%3A%203px%3B%22%3E2.%20%3Cstrong%3ECalculate%20fleet-scale%20failure%20probability%3C%2Fstrong%3E%3A%20apply%20P%20%3D%201%20%26minus%3B%20(1%26minus%3Bp)%3Csup%3EN%3C%2Fsup%3E%20to%20show%20that%20silent%20data%20corruption%20is%20more%20likely%20than%20not%20at%2010%2C000%20GPUs%2C%20and%20that%20unmonitored%20distribution%20drift%20degrades%20accuracy%2020%26ndash%3B40%25%20over%206%20months.%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22margin-bottom%3A%203px%3B%22%3E3.%20%3Cstrong%3EDesign%20a%20defense%20stack%3C%2Fstrong%3E%20that%20achieves%20%26gt%3B80%25%20clean%20accuracy%20and%20%26gt%3B70%25%20adversarial%20accuracy%20at%20%26lt%3B2%26times%3B%20compute%20overhead%2C%20discovering%20that%20layered%20guardrails%20dominate%20universal%20adversarial%20training.%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22border-top%3A%201px%20solid%20%7BCOLORS%5B'Border'%5D%7D%3B%20margin%3A%200%20-28px%3B%20padding%3A%200%2028px%3B%22%3E%3C%2Fdiv%3E%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22display%3A%20flex%3B%20gap%3A%2032px%3B%20margin-top%3A%2016px%3B%20margin-bottom%3A%2016px%3B%20flex-wrap%3A%20wrap%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22flex%3A%201%3B%20min-width%3A%20220px%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%200.7rem%3B%20font-weight%3A%20700%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B'TextMuted'%5D%7D%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20text-transform%3A%20uppercase%3B%20letter-spacing%3A%200.12em%3B%20margin-bottom%3A%206px%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Prerequisites%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%200.85rem%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B'TextSec'%5D%7D%3B%20line-height%3A%201.65%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Adversarial%20attack%20mechanics%20(%26epsilon%3B-ball%2C%20FGSM%2C%20PGD)%20from%20Robust%20AI%20chapter%20%26middot%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Silent%20Data%20Corruption%20from%20Robust%20AI%20chapter%20%26middot%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Distribution%20drift%20and%20PSI%20from%20Robust%20AI%20chapter%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22flex%3A%200%200%20180px%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%200.7rem%3B%20font-weight%3A%20700%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B'TextMuted'%5D%7D%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20text-transform%3A%20uppercase%3B%20letter-spacing%3A%200.12em%3B%20margin-bottom%3A%206px%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Duration%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%200.85rem%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B'TextSec'%5D%7D%3B%20line-height%3A%201.65%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cstrong%3E~55%20min%3C%2Fstrong%3E%3Cbr%2F%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20A%3A%2010%20%26middot%3B%20B%3A%2010%20%26middot%3B%20C%3A%2012%20%26middot%3B%20D%3A%2015%20%26middot%3B%20E%3A%208%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22border-top%3A%201px%20solid%20%7BCOLORS%5B'Border'%5D%7D%3B%20margin%3A%200%20-28px%3B%20padding%3A%200%2028px%3B%22%3E%3C%2Fdiv%3E%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22margin-top%3A%2016px%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%200.7rem%3B%20font-weight%3A%20700%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B'RedLine'%5D%7D%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20text-transform%3A%20uppercase%3B%20letter-spacing%3A%200.12em%3B%20margin-bottom%3A%206px%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Core%20Question%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%201.05rem%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B'Text'%5D%7D%3B%20font-weight%3A%20600%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20line-height%3A%201.5%3B%20font-style%3A%20italic%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%26ldquo%3BAdversarial%20training%20costs%2026%20percentage%20points%20and%208%26times%3B%20compute.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Randomized%20smoothing%20costs%20100%2C000%26times%3B%20at%20inference.%20Hardware%20failures%20are%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20certain%20at%20scale.%20Given%20a%20fixed%20budget%2C%20which%20threats%20do%20you%20defend%20against%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%26mdash%3B%20and%20which%20do%20you%20accept%3F%26rdquo%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.callout(mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20**Recommended%20Reading**%20--%20Complete%20the%20following%20before%20this%20lab%3A%0A%0A%20%20%20%20-%20**Robust%20AI%20chapter**%20(adversarial%20attacks%20section)%20--%20FGSM%2C%20PGD%20attack%20mechanics%3B%0A%20%20%20%20%20%20epsilon-ball%20threat%20model%20and%20the%2026pp%20clean%20accuracy%20cost%20of%20PGD-7.%0A%20%20%20%20-%20**Robust%20AI%20chapter**%20(silent%20data%20corruption%20section)%20--%20SDC%20rates%20at%20scale%2C%0A%20%20%20%20%20%20the%20complement%20probability%20formula%2C%20and%20Meta's%20fleet-scale%20failure%20data.%0A%20%20%20%20-%20**Robust%20AI%20chapter**%20(distribution%20drift%20section)%20--%20PSI%20monitoring%2C%0A%20%20%20%20%20%20detection%20latency%2C%20and%20the%2020-40%25%20degradation%20over%206-12%20months.%0A%20%20%20%20-%20**Robust%20AI%20chapter**%20(defense%20strategies%20section)%20--%20Feature%20squeezing%2C%0A%20%20%20%20%20%20confidence%20thresholds%2C%20and%20the%20economics%20of%20layered%20guardrails.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%2C%20kind%3D%22info%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20partA_pred%20%3D%20mo.ui.radio(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20options%3D%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22A)%20~73%25%20--%20small%20tax%20for%20robustness%22%3A%20%2273%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22B)%20~65%25%20--%20moderate%20trade-off%22%3A%20%2265%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22C)%20~50%25%20--%20massive%2026pp%20loss%22%3A%20%2250%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22D)%20~35%25%20--%20model%20barely%20functional%22%3A%20%2235%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22You%20adversarially%20train%20ResNet-50%20with%20PGD-7%20(eps%3D8%2F255).%20Standard%20accuracy%20is%2076%25.%20What%20clean%20accuracy%20do%20you%20expect%20after%20adversarial%20training%3F%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20partA_eps_slider%20%3D%20mo.ui.slider(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20start%3D0%2C%20stop%3D16%2C%20value%3D8%2C%20step%3D1%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22Perturbation%20budget%20(eps%2C%20in%20units%20of%20%2F255)%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20partA_refl%20%3D%20mo.ui.radio(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20options%3D%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22A)%20PGD%20costs%20more%20at%20training%3B%20smoothing%20costs%20more%20at%20inference%22%3A%20%22correct%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22B)%20Both%20cost%20the%20same%20--%20defense%20is%20defense%22%3A%20%22wrong_same%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22C)%20Smoothing%20is%20always%20cheaper%20because%20it%20preserves%20clean%20accuracy%22%3A%20%22wrong_smooth%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22D)%20PGD%20is%20always%20cheaper%20because%20it%20avoids%20inference%20overhead%22%3A%20%22wrong_pgd%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22Which%20statement%20best%20describes%20the%20cost%20profiles%20of%20PGD%20vs%20randomized%20smoothing%3F%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%20partA_eps_slider%2C%20partA_pred%2C%20partA_refl%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20partB_pred%20%3D%20mo.ui.radio(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20options%3D%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22A)%20~0.1%25%20--%20very%20rare%22%3A%20%220.1%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22B)%20~1%25%20--%20occasional%22%3A%20%221%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22C)%20~63%25%20--%20more%20likely%20than%20not%22%3A%20%2263%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22D)%20~99.99%25%20--%20virtually%20certain%22%3A%20%2299.99%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22A%20cluster%20has%2010%2C000%20GPUs%2C%20each%20with%20SDC%20rate%2010%5E-4%20per%20hour.%20What%20is%20the%20probability%20of%20at%20least%20one%20SDC%20per%20hour%3F%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20partB_cluster_slider%20%3D%20mo.ui.slider(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20start%3D100%2C%20stop%3D100_000%2C%20value%3D10_000%2C%20step%3D100%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22Cluster%20size%20(GPUs)%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%20partB_cluster_slider%2C%20partB_pred%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20partC_pred%20%3D%20mo.ui.number(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20start%3D20%2C%20stop%3D95%2C%20value%3D85%2C%20step%3D1%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22A%20model%20deployed%20without%20monitoring%20degrades%20from%2076%25%20over%206%20months.%20What%20accuracy%20(%25)%20remains%3F%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20partC_drift_rate%20%3D%20mo.ui.dropdown(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20options%3D%7B%22Slow%20(1.5%25%2Fmonth)%22%3A%20%22slow%22%2C%20%22Moderate%20(3%25%2Fmonth)%22%3A%20%22moderate%22%2C%20%22Fast%20(5%25%2Fmonth)%22%3A%20%22fast%22%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20value%3D%22Moderate%20(3%25%2Fmonth)%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22Drift%20rate%3A%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20partC_monitoring%20%3D%20mo.ui.dropdown(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20options%3D%7B%22None%22%3A%20%22none%22%2C%20%22Monthly%22%3A%20%22monthly%22%2C%20%22Weekly%22%3A%20%22weekly%22%2C%20%22Daily%22%3A%20%22daily%22%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20value%3D%22None%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22Monitoring%20frequency%3A%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20partC_sample_rate%20%3D%20mo.ui.slider(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20start%3D100%2C%20stop%3D10_000%2C%20value%3D1000%2C%20step%3D100%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22Labeled%20samples%20per%20hour%3A%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%20partC_drift_rate%2C%20partC_monitoring%2C%20partC_pred%2C%20partC_sample_rate%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20partD_pred%20%3D%20mo.ui.radio(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20options%3D%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22A)%20Adversarial%20training%20--%20direct%20defense%20is%20always%20cheapest%22%3A%20%22adv_train%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22B)%20Randomized%20smoothing%20--%20certifiable%20guarantees%22%3A%20%22smoothing%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22C)%20Feature%20squeezing%20%2B%20confidence%20thresholds%20%2B%20monitoring%22%3A%20%22guardrails%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22D)%20All%20of%20the%20above%20combined%22%3A%20%22all%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22To%20achieve%2080%25%2B%20robustness%20while%20keeping%20clean%20accuracy%20above%2070%25%2C%20which%20strategy%20has%20the%20lowest%20total%20compute%20cost%3F%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20partD_adv_train%20%3D%20mo.ui.switch(label%3D%22Adversarial%20Training%20(PGD-7)%22%2C%20value%3DFalse)%0A%20%20%20%20partD_feat_squeeze%20%3D%20mo.ui.switch(label%3D%22Feature%20Squeezing%22%2C%20value%3DFalse)%0A%20%20%20%20partD_conf_thresh%20%3D%20mo.ui.slider(start%3D0.5%2C%20stop%3D0.99%2C%20value%3D0.8%2C%20step%3D0.01%2C%20label%3D%22Confidence%20threshold%22)%0A%20%20%20%20partD_monitoring%20%3D%20mo.ui.dropdown(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20options%3D%7B%22None%22%3A%20%22none%22%2C%20%22Hourly%22%3A%20%22hourly%22%2C%20%22Real-time%22%3A%20%22realtime%22%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20value%3D%22None%22%2C%20label%3D%22Monitoring%20frequency%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20partD_adv_train%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20partD_conf_thresh%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20partD_feat_squeeze%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20partD_monitoring%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20partD_pred%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20partE_eps_slider%20%3D%20mo.ui.slider(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20start%3D0%2C%20stop%3D16%2C%20value%3D4%2C%20step%3D1%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22Adversarial%20perturbation%20(eps%2C%20in%20units%20of%20%2F255)%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20partE_precision%20%3D%20mo.ui.radio(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20options%3D%7B%22FP32%22%3A%20%22fp32%22%2C%20%22INT8%22%3A%20%22int8%22%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20value%3D%22FP32%22%2C%20label%3D%22Model%20precision%3A%22%2C%20inline%3DTrue%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%20partE_eps_slider%2C%20partE_precision%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(%0A%20%20%20%20ACC_AFTER_BITFLIP%2C%0A%20%20%20%20ADV_TRAINED_CLEAN_ACC%2C%0A%20%20%20%20ADV_TRAINED_ROBUST_ACC%2C%0A%20%20%20%20CLEAN_ACC_BASELINE%2C%0A%20%20%20%20COLORS%2C%0A%20%20%20%20FEATURE_SQUEEZE_CLEAN%2C%0A%20%20%20%20INT8_CLEAN_DELTA%2C%0A%20%20%20%20PGD_COMPUTE_MULT%2C%0A%20%20%20%20PSI_THRESHOLD%2C%0A%20%20%20%20ROBUST_TAX_PP%2C%0A%20%20%20%20SDC_RATE_PER_HOUR%2C%0A%20%20%20%20SMOOTHING_INFERENCE_MULT%2C%0A%20%20%20%20apply_plotly_theme%2C%0A%20%20%20%20calc_population_stability_index%2C%0A%20%20%20%20go%2C%0A%20%20%20%20math%2C%0A%20%20%20%20mo%2C%0A%20%20%20%20np%2C%0A%20%20%20%20partA_eps_slider%2C%0A%20%20%20%20partA_pred%2C%0A%20%20%20%20partA_refl%2C%0A%20%20%20%20partB_cluster_slider%2C%0A%20%20%20%20partB_pred%2C%0A%20%20%20%20partC_drift_rate%2C%0A%20%20%20%20partC_monitoring%2C%0A%20%20%20%20partC_pred%2C%0A%20%20%20%20partC_sample_rate%2C%0A%20%20%20%20partD_adv_train%2C%0A%20%20%20%20partD_conf_thresh%2C%0A%20%20%20%20partD_feat_squeeze%2C%0A%20%20%20%20partD_monitoring%2C%0A%20%20%20%20partD_pred%2C%0A%20%20%20%20partE_eps_slider%2C%0A%20%20%20%20partE_precision%2C%0A)%3A%0A%20%20%20%20%23%20%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%0A%20%20%20%20%23%20PART%20A%20BUILDER%20--%20The%20Robustness%20Tax%0A%20%20%20%20%23%20%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%0A%0A%20%20%20%20def%20build_part_a()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items%20%3D%20%5B%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Stakeholder%20message%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.Html(f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22stakeholder-card%22%20style%3D%22border-left-color%3A%20%7BCOLORS%5B'RedLine'%5D%7D%3B%20background%3A%20%7BCOLORS%5B'RedLL'%5D%7D%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22stakeholder-byline%22%20style%3D%22color%3A%20%7BCOLORS%5B'RedLine'%5D%7D%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Incoming%20Message%3A%20ML%20Safety%20Lead%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22stakeholder-quote%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%26ldquo%3BOur%20ResNet-50%20classifier%20achieves%2076%25%20clean%20accuracy%20on%20ImageNet.%20The%20security%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20audit%20requires%20adversarial%20robustness%20at%20%26epsilon%3B%3D8%2F255.%20We%20need%20to%20know%3A%20what%20will%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20adversarial%20training%20cost%20us%20in%20clean%20performance%2C%20and%20how%20does%20it%20compare%20to%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20inference-time%20defenses%3F%26rdquo%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Concept%20introduction%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.Html(f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22background%3A%20%7BCOLORS%5B'Surface2'%5D%7D%3B%20border%3A%201px%20solid%20%7BCOLORS%5B'Border'%5D%7D%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20border-radius%3A%2012px%3B%20padding%3A%2020px%2024px%3B%20margin%3A%2012px%200%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%200.75rem%3B%20font-weight%3A%20700%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B'TextMuted'%5D%7D%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20text-transform%3A%20uppercase%3B%20letter-spacing%3A%200.1em%3B%20margin-bottom%3A%208px%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Key%20Physics%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%200.9rem%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B'TextSec'%5D%7D%3B%20line-height%3A%201.7%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cstrong%3EPGD-7%20adversarial%20training%3C%2Fstrong%3E%20adds%207%20inner%20attack%20steps%20per%20training%20batch.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Training%20cost%20%3D%20(1%20%2B%20K)%20%26times%3B%20standard%20cost%20%3D%208%26times%3B%20for%20K%3D7.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Clean%20accuracy%20drops%20from%2076%25%20to%20~50%25%20(a%2026pp%20tax).%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cbr%2F%3E%3Cbr%2F%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cstrong%3ERandomized%20smoothing%3C%2Fstrong%3E%20preserves%20clean%20accuracy%20but%20samples%20100%2C000%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20noisy%20copies%20at%20inference%20time.%20The%20cost%20is%20entirely%20at%20inference.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cbr%2F%3E%3Cbr%2F%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Two%20defenses%2C%20two%20fundamentally%20different%20cost%20profiles%3A%20one%20is%20a%20%3Cem%3Etraining%20tax%3C%2Fem%3E%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20the%20other%20an%20%3Cem%3Einference%20tax%3C%2Fem%3E.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Prediction%20lock%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.md(%22%23%23%23%20Your%20Prediction%22))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(partA_pred)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20partA_pred.value%20is%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.callout(mo.md(%22**Select%20your%20prediction%20above%20to%20unlock%20the%20instruments.**%22)%2C%20kind%3D%22warn%22))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20mo.vstack(items)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Controls%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(partA_eps_slider)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E2%94%80%E2%94%80%20Instruments%20%E2%94%80%E2%94%80%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_eps%20%3D%20partA_eps_slider.value%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Physics%3A%20accuracy%20under%20adversarial%20training%20follows%20a%20roughly%20linear-to-sigmoid%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20tradeoff.%20At%20eps%3D0%2C%20clean%20acc%20%3D%20baseline.%20At%20eps%3D8%2C%20clean%20acc%20drops%20~26pp.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Robust%20accuracy%20starts%20low%20and%20rises%20with%20eps_train.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_clean_acc_pgd%20%3D%20max(30%2C%20CLEAN_ACC_BASELINE%20-%203.25%20*%20_eps)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_robust_acc_pgd%20%3D%20min(45%2C%205%20%2B%205.5%20*%20_eps)%20if%20_eps%20%3E%200%20else%200%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_clean_acc_smooth%20%3D%20CLEAN_ACC_BASELINE%20-%200.5%20*%20_eps%20%20%23%20smoothing%20preserves%20most%20clean%20acc%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_robust_acc_smooth%20%3D%20min(55%2C%2010%20%2B%206%20*%20_eps)%20if%20_eps%20%3E%200%20else%200%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_clean_acc_squeeze%20%3D%20max(70%2C%20CLEAN_ACC_BASELINE%20-%200.8%20*%20_eps)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_robust_acc_squeeze%20%3D%20min(50%2C%205%20%2B%204%20*%20_eps)%20if%20_eps%20%3E%200%20else%200%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Compute%20costs%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_costs%20%3D%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22No%20Defense%22%3A%201.0%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22PGD-7%20Adversarial%20Training%22%3A%20PGD_COMPUTE_MULT%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Randomized%20Smoothing%22%3A%201.0%2C%20%20%23%20training%20cost%20is%201x%3B%20inference%20is%20100%2C000x%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Feature%20Squeezing%22%3A%201.2%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_inference_costs%20%3D%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22No%20Defense%22%3A%201.0%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22PGD-7%20Adversarial%20Training%22%3A%201.0%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Randomized%20Smoothing%22%3A%20SMOOTHING_INFERENCE_MULT%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Feature%20Squeezing%22%3A%201.5%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20defenses%20%3D%20%5B%22No%20Defense%22%2C%20%22PGD-7%5CnAdversarial%5CnTraining%22%2C%20%22Randomized%5CnSmoothing%22%2C%20%22Feature%5CnSqueezing%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20clean_accs%20%3D%20%5BCLEAN_ACC_BASELINE%2C%20_clean_acc_pgd%2C%20_clean_acc_smooth%2C%20_clean_acc_squeeze%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20robust_accs%20%3D%20%5B0%20if%20_eps%20%3D%3D%200%20else%20max(2%2C%20CLEAN_ACC_BASELINE%20-%208%20*%20_eps)%2C%20_robust_acc_pgd%2C%20_robust_acc_smooth%2C%20_robust_acc_squeeze%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig_acc%20%3D%20go.Figure()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig_acc.add_trace(go.Bar(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20name%3D%22Clean%20Accuracy%22%2C%20x%3Ddefenses%2C%20y%3Dclean_accs%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_color%3DCOLORS%5B%22BlueLine%22%5D%2C%20text%3D%5Bf%22%7Bv%3A.0f%7D%25%22%20for%20v%20in%20clean_accs%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20textposition%3D%22outside%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig_acc.add_trace(go.Bar(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20name%3D%22Robust%20Accuracy%22%2C%20x%3Ddefenses%2C%20y%3Drobust_accs%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_color%3DCOLORS%5B%22OrangeLine%22%5D%2C%20text%3D%5Bf%22%7Bv%3A.0f%7D%25%22%20for%20v%20in%20robust_accs%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20textposition%3D%22outside%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig_acc.update_layout(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20barmode%3D%22group%22%2C%20height%3D380%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20yaxis%3Ddict(title%3D%22Accuracy%20(%25)%22%2C%20range%3D%5B0%2C%20100%5D)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20legend%3Ddict(orientation%3D%22h%22%2C%20y%3D1.12%2C%20x%3D0.5%2C%20xanchor%3D%22center%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20apply_plotly_theme(fig_acc)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Cost%20annotation%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_train_labels%20%3D%20%5B%221x%22%2C%20f%22%7BPGD_COMPUTE_MULT%3A.0f%7Dx%22%2C%20%221x%22%2C%20%221.2x%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_infer_labels%20%3D%20%5B%221x%22%2C%20%221x%22%2C%20f%22%7BSMOOTHING_INFERENCE_MULT%3A%2C%7Dx%22%2C%20%221.5x%22%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.md(f%22%23%23%23%20Defense%20Comparison%20at%20eps%20%3D%20%7B_eps%7D%2F255%22))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.as_html(fig_acc))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.Html(f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22display%3A%20flex%3B%20gap%3A%2016px%3B%20justify-content%3A%20center%3B%20flex-wrap%3A%20wrap%3B%20margin-top%3A%2012px%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22background%3A%20%7BCOLORS%5B'Surface2'%5D%7D%3B%20border%3A%201px%20solid%20%7BCOLORS%5B'Border'%5D%7D%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20border-radius%3A%208px%3B%20padding%3A%2012px%2018px%3B%20text-align%3A%20center%3B%20min-width%3A%20140px%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%200.7rem%3B%20font-weight%3A%20700%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B'TextMuted'%5D%7D%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20text-transform%3A%20uppercase%3B%20margin-bottom%3A%204px%3B%22%3ETraining%20Cost%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22display%3A%20flex%3B%20gap%3A%2012px%3B%20justify-content%3A%20center%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22%22.join(f'%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%200.8rem%3B%20font-weight%3A%20700%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B%22RedLine%22%5D%20if%20v%20!%3D%20%221x%22%20and%20v%20!%3D%20%221.2x%22%20else%20COLORS%5B%22GreenLine%22%5D%7D%3B%22%3E%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%200.6rem%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B%22TextMuted%22%5D%7D%3B%22%3E%7Bd.split(chr(10))%5B0%5D%7D%3C%2Fdiv%3E%7Bv%7D%3C%2Fdiv%3E'%20for%20d%2C%20v%20in%20zip(defenses%2C%20_train_labels))%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22background%3A%20%7BCOLORS%5B'Surface2'%5D%7D%3B%20border%3A%201px%20solid%20%7BCOLORS%5B'Border'%5D%7D%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20border-radius%3A%208px%3B%20padding%3A%2012px%2018px%3B%20text-align%3A%20center%3B%20min-width%3A%20140px%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%200.7rem%3B%20font-weight%3A%20700%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B'TextMuted'%5D%7D%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20text-transform%3A%20uppercase%3B%20margin-bottom%3A%204px%3B%22%3EInference%20Cost%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22display%3A%20flex%3B%20gap%3A%2012px%3B%20justify-content%3A%20center%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22%22.join(f'%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%200.8rem%3B%20font-weight%3A%20700%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B%22RedLine%22%5D%20if%20%22100%22%20in%20v%20else%20COLORS%5B%22GreenLine%22%5D%7D%3B%22%3E%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%200.6rem%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B%22TextMuted%22%5D%7D%3B%22%3E%7Bd.split(chr(10))%5B0%5D%7D%3C%2Fdiv%3E%7Bv%7D%3C%2Fdiv%3E'%20for%20d%2C%20v%20in%20zip(defenses%2C%20_infer_labels))%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Reveal%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_predicted%20%3D%20partA_pred.value%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_actual%20%3D%20%2250%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_correct%20%3D%20_predicted%20%3D%3D%20_actual%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_reveal_color%20%3D%20COLORS%5B%22GreenLine%22%5D%20if%20_correct%20else%20COLORS%5B%22OrangeLine%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_reveal_msg%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22You%20correctly%20identified%20the%20massive%2026pp%20clean%20accuracy%20tax.%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20_correct%20else%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22You%20predicted%20~%7B_predicted%7D%25.%20The%20actual%20clean%20accuracy%20after%20PGD-7%20is%20~%7BADV_TRAINED_CLEAN_ACC%3A.0f%7D%25%20--%20a%20%7BROBUST_TAX_PP%3A.0f%7Dpp%20loss%20from%20%7BCLEAN_ACC_BASELINE%3A.0f%7D%25.%20%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Most%20students%20underestimate%20this%20because%20they%20treat%20adversarial%20training%20as%20a%20low-cost%20add-on.%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.callout(mo.md(f%22**%7B_reveal_msg%7D**%22)%2C%20kind%3D%22success%22%20if%20_correct%20else%20%22warn%22))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20MathPeek%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.accordion(%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Math%20Peek%3A%20The%20Robustness%20Tax%22%3A%20mo.md(f%22%22%22%0A%20%20%20%20**PGD-K%20training%20compute%20multiplier%3A**%0A%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%20%20%20%20Cost_train%20%3D%20(1%20%2B%20K)%20*%20Cost_standard%20%3D%20(1%20%2B%20%7Bint(PGD_COMPUTE_MULT%20-%201)%7D)%20*%20Cost_standard%20%3D%20%7BPGD_COMPUTE_MULT%3A.0f%7Dx%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%0A%20%20%20%20**Clean%20accuracy%20under%20adversarial%20training%3A**%0A%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%20%20%20%20Acc_clean(eps%3D8%2F255)%20%3D%20%7BCLEAN_ACC_BASELINE%3A.0f%7D%25%20-%20%7BROBUST_TAX_PP%3A.0f%7Dpp%20%3D%20%7BADV_TRAINED_CLEAN_ACC%3A.0f%7D%25%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%0A%20%20%20%20The%20tax%20is%20not%20a%20bug%20--%20it%20is%20physics.%20Robust%20decision%20boundaries%20must%20be%20more%20conservative%2C%0A%20%20%20%20which%20necessarily%20reduces%20performance%20on%20typical%20(clean)%20inputs.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Reflection%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.md(%22%23%23%23%20Reflection%22))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(partA_refl)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20partA_refl.value%20%3D%3D%20%22correct%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.callout(mo.md(%22**Correct.**%20PGD%20is%20a%20training-time%20tax%20(8x%20compute%20per%20epoch).%20Smoothing%20is%20an%20inference-time%20tax%20(100%2C000x%20per%20prediction).%20The%20budget%20you%20choose%20to%20spend%20determines%20which%20defense%20is%20viable%20for%20your%20deployment.%22)%2C%20kind%3D%22success%22))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20elif%20partA_refl.value%20is%20not%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.callout(mo.md(%22**Not%20quite.**%20PGD%20adds%20K%20inner%20attack%20steps%20per%20training%20batch%20(training%20cost).%20Smoothing%20samples%20many%20noisy%20copies%20at%20test%20time%20(inference%20cost).%20They%20are%20fundamentally%20different%20cost%20profiles.%22)%2C%20kind%3D%22warn%22))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.callout(mo.md(%22Select%20your%20reflection%20answer%20above.%22)%2C%20kind%3D%22info%22))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20mo.vstack(items)%0A%0A%20%20%20%20%23%20%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%0A%20%20%20%20%23%20PART%20B%20BUILDER%20--%20Silent%20Errors%20at%20Scale%0A%20%20%20%20%23%20%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%0A%0A%20%20%20%20def%20build_part_b()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items%20%3D%20%5B%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Stakeholder%20message%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.Html(f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22stakeholder-card%22%20style%3D%22border-left-color%3A%20%7BCOLORS%5B'OrangeLine'%5D%7D%3B%20background%3A%20%7BCOLORS%5B'OrangeLL'%5D%7D%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22stakeholder-byline%22%20style%3D%22color%3A%20%7BCOLORS%5B'OrangeLine'%5D%7D%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Incoming%20Message%3A%20Infrastructure%20Lead%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22stakeholder-quote%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%26ldquo%3BAdversarial%20attacks%20are%20intentional%20threats%20you%20can%20train%20against.%20But%20at%20cluster%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20scale%2C%20there%20are%20unintentional%20threats%20%26mdash%3B%20silent%20bit%20flips%20%26mdash%3B%20that%20are%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mathematically%20certain%20and%20can%20drop%20accuracy%20from%2076%25%20to%2011%25.%26rdquo%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Prediction%20lock%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.md(%22%23%23%23%20Your%20Prediction%22))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(partB_pred)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20partB_pred.value%20is%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.callout(mo.md(%22**Select%20your%20prediction%20above%20to%20unlock%20the%20instruments.**%22)%2C%20kind%3D%22warn%22))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20mo.vstack(items)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Controls%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(partB_cluster_slider)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E2%94%80%E2%94%80%20Instruments%20%E2%94%80%E2%94%80%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_N%20%3D%20partB_cluster_slider.value%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20P(at%20least%201%20SDC)%20%3D%201%20-%20(1-p)%5EN%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_rates%20%3D%20%5B1e-3%2C%201e-4%2C%201e-5%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_rate_labels%20%3D%20%5B%22p%20%3D%2010%5E-3%22%2C%20%22p%20%3D%2010%5E-4%20(Meta)%22%2C%20%22p%20%3D%2010%5E-5%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_rate_colors%20%3D%20%5BCOLORS%5B%22RedLine%22%5D%2C%20COLORS%5B%22OrangeLine%22%5D%2C%20COLORS%5B%22BlueLine%22%5D%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_sizes%20%3D%20np.logspace(0%2C%205%2C%20200)%20%20%23%201%20to%20100%2C000%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig_sdc%20%3D%20go.Figure()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_rate%2C%20_label%2C%20_color%20in%20zip(_rates%2C%20_rate_labels%2C%20_rate_colors)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_probs%20%3D%20%5B1%20-%20(1%20-%20_rate)%20**%20n%20for%20n%20in%20_sizes%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fig_sdc.add_trace(go.Scatter(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D_sizes%2C%20y%3D_probs%2C%20name%3D_label%2C%20mode%3D%22lines%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20line%3Ddict(color%3D_color%2C%20width%3D2.5)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Highlight%20current%20cluster%20size%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_p_current%20%3D%201%20-%20(1%20-%20SDC_RATE_PER_HOUR)%20**%20_N%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig_sdc.add_vline(x%3D_N%2C%20line_dash%3D%22dash%22%2C%20line_color%3DCOLORS%5B%22TextMuted%22%5D%2C%20line_width%3D1)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig_sdc.add_annotation(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20x%3Dmath.log10(_N)%2C%20y%3D_p_current%2C%20xref%3D%22x%22%2C%20yref%3D%22y%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20text%3Df%22N%3D%7B_N%3A%2C%7D%3A%20P%3D%7B_p_current%3A.2%25%7D%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20showarrow%3DTrue%2C%20arrowhead%3D2%2C%20ax%3D40%2C%20ay%3D-40%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20font%3Ddict(size%3D12%2C%20color%3DCOLORS%5B%22RedLine%22%5D)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%2050%25%20line%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig_sdc.add_hline(y%3D0.5%2C%20line_dash%3D%22dot%22%2C%20line_color%3DCOLORS%5B%22TextMuted%22%5D%2C%20line_width%3D1%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20annotation_text%3D%2250%25%20probability%22%2C%20annotation_position%3D%22top%20right%22)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig_sdc.update_layout(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20height%3D400%2C%20xaxis%3Ddict(title%3D%22Cluster%20Size%20(GPUs)%22%2C%20type%3D%22log%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20yaxis%3Ddict(title%3D%22P(at%20least%201%20SDC%20per%20hour)%22%2C%20range%3D%5B0%2C%201.05%5D)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20legend%3Ddict(orientation%3D%22h%22%2C%20y%3D1.15%2C%20x%3D0.5%2C%20xanchor%3D%22center%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20apply_plotly_theme(fig_sdc)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.md(f%22%23%23%23%20Silent%20Data%20Corruption%20Probability%20(N%20%3D%20%7B_N%3A%2C%7D%20GPUs)%22))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.as_html(fig_sdc))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.Html(f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22display%3A%20flex%3B%20gap%3A%2020px%3B%20justify-content%3A%20center%3B%20margin-top%3A%2016px%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22padding%3A%2016px%2024px%3B%20border%3A%202px%20solid%20%7BCOLORS%5B'GreenLine'%5D%7D%3B%20border-radius%3A%2012px%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20text-align%3A%20center%3B%20min-width%3A%20160px%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%200.7rem%3B%20font-weight%3A%20700%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B'TextMuted'%5D%7D%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20text-transform%3A%20uppercase%3B%22%3EBefore%20SDC%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%202rem%3B%20font-weight%3A%20900%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B'GreenLine'%5D%7D%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7BCLEAN_ACC_BASELINE%3A.0f%7D%25%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%200.8rem%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B'TextSec'%5D%7D%3B%22%3EClean%20accuracy%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22padding%3A%2016px%2024px%3B%20border%3A%202px%20solid%20%7BCOLORS%5B'RedLine'%5D%7D%3B%20border-radius%3A%2012px%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20text-align%3A%20center%3B%20min-width%3A%20160px%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%200.7rem%3B%20font-weight%3A%20700%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B'TextMuted'%5D%7D%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20text-transform%3A%20uppercase%3B%22%3EAfter%201%20Bit%20Flip%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%202rem%3B%20font-weight%3A%20900%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B'RedLine'%5D%7D%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7BACC_AFTER_BITFLIP%3A.0f%7D%25%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%200.8rem%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B'TextSec'%5D%7D%3B%22%3ESensitive%20layer%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Reveal%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_predicted%20%3D%20partB_pred.value%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_correct%20%3D%20_predicted%20%3D%3D%20%2263%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_p_10k%20%3D%201%20-%20(1%20-%20SDC_RATE_PER_HOUR)%20**%2010_000%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_msg%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22You%20correctly%20identified%20that%20SDC%20probability%20at%2010%2C000%20GPUs%20is%20~%7B_p_10k%3A.0%25%7D%20--%20more%20likely%20than%20not.%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20_correct%20else%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22You%20predicted%20~%7B_predicted%7D%25.%20At%2010%2C000%20GPUs%20with%20rate%2010%5E-4%2Fhour%3A%20P%20%3D%201%20-%20(1-10%5E-4)%5E10000%20%3D%20%7B_p_10k%3A.2%25%7D.%20%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Students%20multiply%20probabilities%20rather%20than%20using%20the%20complement%20formula%2C%20dramatically%20underestimating%20fleet-scale%20risk.%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.callout(mo.md(f%22**%7B_msg%7D**%22)%2C%20kind%3D%22success%22%20if%20_correct%20else%20%22warn%22))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20MathPeek%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.accordion(%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Math%20Peek%3A%20Fleet-Scale%20SDC%22%3A%20mo.md(f%22%22%22%0A%20%20%20%20**Complement%20formula%3A**%0A%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%20%20%20%20P(%3E%3D1%20SDC)%20%3D%201%20-%20(1%20-%20p)%5EN%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%201%20-%20(1%20-%2010%5E-4)%5E10%2C000%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%201%20-%200.9999%5E10%2C000%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B_p_10k%3A.4f%7D%20%20(~%7B_p_10k%3A.0%25%7D)%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%0A%20%20%20%20At%20100%2C000%20GPUs%3A%20P%20%3E%200.9999%20--%20SDC%20is%20effectively%20certain%20every%20hour.%0A%20%20%20%20ECC%20and%20redundancy%20are%20not%20optional%20at%20scale%3B%20they%20are%20mathematically%20mandatory.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20mo.vstack(items)%0A%0A%20%20%20%20%23%20%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%0A%20%20%20%20%23%20PART%20C%20BUILDER%20--%20The%20Distribution%20Drift%20Timeline%0A%20%20%20%20%23%20%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%0A%0A%20%20%20%20def%20build_part_c()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items%20%3D%20%5B%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Stakeholder%20message%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.Html(f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22stakeholder-card%22%20style%3D%22border-left-color%3A%20%7BCOLORS%5B'BlueLine'%5D%7D%3B%20background%3A%20%7BCOLORS%5B'BlueLL'%5D%7D%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22stakeholder-byline%22%20style%3D%22color%3A%20%7BCOLORS%5B'BlueLine'%5D%7D%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Incoming%20Message%3A%20MLOps%20Lead%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22stakeholder-quote%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%26ldquo%3BHardware%20failures%20are%20random%20and%20can%20be%20caught%20with%20checksums.%20But%20there%20is%20a%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20slower%2C%20more%20insidious%20failure%3A%20the%20world%20changes%2C%20and%20your%20model%20does%20not.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20That%20is%20distribution%20drift%20%26mdash%3B%20and%20it%20silently%20erodes%20accuracy%2020%26ndash%3B40%25%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20over%206%26ndash%3B12%20months.%26rdquo%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Prediction%20lock%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.md(%22%23%23%23%20Your%20Prediction%22))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(partC_pred)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.md(%22*Enter%20a%20percentage%20(20-95).*%22))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20partC_pred.value%20is%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.callout(mo.md(%22**Enter%20your%20prediction%20above%20to%20unlock%20the%20instruments.**%22)%2C%20kind%3D%22warn%22))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20mo.vstack(items)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Controls%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.hstack(%5BpartC_drift_rate%2C%20partC_monitoring%2C%20partC_sample_rate%5D%2C%20justify%3D%22start%22%2C%20gap%3D1))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E2%94%80%E2%94%80%20Instruments%20%E2%94%80%E2%94%80%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Drift%20rates%20(%25%20accuracy%20loss%20per%20month)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_drift_map%20%3D%20%7B%22slow%22%3A%200.015%2C%20%22moderate%22%3A%200.03%2C%20%22fast%22%3A%200.05%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_drift%20%3D%20_drift_map%5BpartC_drift_rate.value%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Monitoring%20detection%20latency%20(months)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_monitor_map%20%3D%20%7B%22none%22%3A%20999%2C%20%22monthly%22%3A%201.0%2C%20%22weekly%22%3A%200.25%2C%20%22daily%22%3A%200.033%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_detect_lag%20%3D%20_monitor_map%5BpartC_monitoring.value%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Recovery%20after%20retraining%20(takes%201%20month)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_retrain_lag%20%3D%201.0%20%20%23%20months%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20months%20%3D%20np.arange(0%2C%2013%2C%200.1)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20PSI%20on%20a%20representative%20input%20feature%20(10-bin%20histogram)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_ref_bins%20%3D%20np.array(%5B0.08%2C%200.10%2C%200.12%2C%200.14%2C%200.14%2C%200.14%2C%200.12%2C%200.10%2C%200.08%2C%200.08%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_psi_curve%20%3D%20%5B%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20m%20in%20months%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_prod%20%3D%20_ref_bins.copy()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_shift%20%3D%20_drift%20*%20m%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_prod%5B6%3A%5D%20*%3D%20(1%20%2B%20_shift%20*%208)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_prod%5B%3A6%5D%20*%3D%20max(0.05%2C%201%20-%20_shift%20*%202)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_prod%20%3D%20_prod%20%2F%20_prod.sum()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_psi_curve.append(calc_population_stability_index(_ref_bins.tolist()%2C%20_prod.tolist()))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_psi_6m%20%3D%20_psi_curve%5Bint(6%20%2F%200.1)%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_psi_alert%20%3D%20_psi_6m%20%3E%3D%20PSI_THRESHOLD%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Unmonitored%20trajectory%0A%20%20%20%20%20%20%20%20acc_unmon%20%3D%20CLEAN_ACC_BASELINE%20*%20(1%20-%20_drift)%20**%20months%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Monitored%20trajectory%3A%20detect%20at%20_detect_lag%2C%20recover%20after%20_retrain_lag%0A%20%20%20%20%20%20%20%20acc_mon%20%3D%20np.copy(acc_unmon)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_detected%20%3D%20False%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_recovering%20%3D%20False%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20i%2C%20m%20in%20enumerate(months)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20not%20_detected%20and%20m%20%3E%3D%20_detect_lag%20and%20partC_monitoring.value%20!%3D%20%22none%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_detect_month%20%3D%20m%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_detected%20%3D%20True%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20_detected%20and%20not%20_recovering%20and%20m%20%3E%3D%20_detect_month%20%2B%20_retrain_lag%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_recovering%20%3D%20True%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_recovery_start%20%3D%20i%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20_recovering%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Recover%20toward%20baseline%20over%202%20months%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_elapsed%20%3D%20m%20-%20months%5B_recovery_start%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_recovery_frac%20%3D%20min(1.0%2C%20_elapsed%20%2F%202.0)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20acc_mon%5Bi%5D%20%3D%20acc_mon%5B_recovery_start%5D%20%2B%20(CLEAN_ACC_BASELINE%20-%20acc_mon%5B_recovery_start%5D)%20*%20_recovery_frac%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%206-month%20values%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_idx_6m%20%3D%20int(6%20%2F%200.1)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_acc_6m_unmon%20%3D%20acc_unmon%5B_idx_6m%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_acc_6m_mon%20%3D%20acc_mon%5B_idx_6m%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig_drift%20%3D%20go.Figure()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig_drift.add_trace(go.Scatter(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20x%3Dmonths%2C%20y%3Dacc_unmon%2C%20name%3D%22Unmonitored%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20line%3Ddict(color%3DCOLORS%5B%22RedLine%22%5D%2C%20width%3D2.5%2C%20dash%3D%22solid%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fill%3D%22tozeroy%22%2C%20fillcolor%3D%22rgba(203%2C32%2C45%2C0.05)%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig_drift.add_trace(go.Scatter(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20x%3Dmonths%2C%20y%3Dacc_mon%2C%20name%3D%22Monitored%20%2B%20Retrained%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20line%3Ddict(color%3DCOLORS%5B%22GreenLine%22%5D%2C%20width%3D2.5%2C%20dash%3D%22solid%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20SLA%20line%20at%2060%25%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig_drift.add_hline(y%3D60%2C%20line_dash%3D%22dot%22%2C%20line_color%3DCOLORS%5B%22OrangeLine%22%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20annotation_text%3D%22SLA%20Floor%3A%2060%25%22%2C%20annotation_position%3D%22top%20right%22)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig_drift.update_layout(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20height%3D380%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20xaxis%3Ddict(title%3D%22Months%20After%20Deployment%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20yaxis%3Ddict(title%3D%22Accuracy%20(%25)%22%2C%20range%3D%5B30%2C%2082%5D)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20legend%3Ddict(orientation%3D%22h%22%2C%20y%3D1.12%2C%20x%3D0.5%2C%20xanchor%3D%22center%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20apply_plotly_theme(fig_drift)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig_psi%20%3D%20go.Figure()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig_psi.add_trace(go.Scatter(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20x%3Dmonths%2C%20y%3D_psi_curve%2C%20name%3D%22PSI%20(feature%20histogram)%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20line%3Ddict(color%3DCOLORS%5B%22OrangeLine%22%5D%2C%20width%3D2.5)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig_psi.add_hline(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20y%3DPSI_THRESHOLD%2C%20line_dash%3D%22dot%22%2C%20line_color%3DCOLORS%5B%22RedLine%22%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20annotation_text%3Df%22Alert%20threshold%20(%7BPSI_THRESHOLD%7D)%22%2C%20annotation_position%3D%22top%20right%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig_psi.update_layout(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20height%3D260%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20xaxis%3Ddict(title%3D%22Months%20After%20Deployment%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20yaxis%3Ddict(title%3D%22Population%20Stability%20Index%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20apply_plotly_theme(fig_psi)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Detection%20latency%20calculation%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20N_samples%20%3D%20(Z_a%20%2B%20Z_b)%5E2%20*%20(p1*q1%20%2B%20p2*q2)%20%2F%20(p1-p2)%5E2%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20For%202%25%20accuracy%20drop%20detection%20with%2095%25%20confidence%20(Z%3D1.96)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_p1%20%3D%200.76%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_p2%20%3D%200.74%20%20%23%202%25%20drop%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_z%20%3D%201.96%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_n_detect%20%3D%20(_z%20%2B%200.84)%20**%202%20*%20(_p1%20*%20(1%20-%20_p1)%20%2B%20_p2%20*%20(1%20-%20_p2))%20%2F%20(_p1%20-%20_p2)%20**%202%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_hours_detect%20%3D%20_n_detect%20%2F%20partC_sample_rate.value%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.md(f%22%23%23%23%20Drift%20Timeline%20(drift%20%3D%20%7B_drift*100%3A.1f%7D%25%2Fmonth%2C%20monitoring%20%3D%20%7BpartC_monitoring.value%7D)%22))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.as_html(fig_drift))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.md(f%22%23%23%23%20PSI%20Monitor%20(6-month%20PSI%20%3D%20%7B_psi_6m%3A.3f%7D%2C%20threshold%20%3D%20%7BPSI_THRESHOLD%7D)%22))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.as_html(fig_psi))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20_psi_alert%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.callout(mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22**PSI%20alert.**%20At%206%20months%20PSI%20%3D%20%7B_psi_6m%3A.3f%7D%20exceeds%20the%20%7BPSI_THRESHOLD%7D%20threshold%20%E2%80%94%20%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22feature%20distributions%20have%20shifted%20enough%20to%20warrant%20retraining%20even%20before%20accuracy%20collapses.%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%20kind%3D%22danger%22))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.Html(f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22display%3A%20flex%3B%20gap%3A%2016px%3B%20justify-content%3A%20center%3B%20margin-top%3A%2012px%3B%20flex-wrap%3A%20wrap%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22padding%3A%2014px%2020px%3B%20border%3A%201px%20solid%20%7BCOLORS%5B'Border'%5D%7D%3B%20border-radius%3A%2010px%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20text-align%3A%20center%3B%20min-width%3A%20150px%3B%20background%3A%20%7BCOLORS%5B'RedLL'%5D%7D%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%200.7rem%3B%20font-weight%3A%20700%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B'TextMuted'%5D%7D%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20text-transform%3A%20uppercase%3B%22%3EUnmonitored%20at%206mo%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%201.8rem%3B%20font-weight%3A%20900%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B'RedLine'%5D%7D%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B_acc_6m_unmon%3A.1f%7D%25%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22padding%3A%2014px%2020px%3B%20border%3A%201px%20solid%20%7BCOLORS%5B'Border'%5D%7D%3B%20border-radius%3A%2010px%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20text-align%3A%20center%3B%20min-width%3A%20150px%3B%20background%3A%20%7BCOLORS%5B'GreenLL'%5D%7D%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%200.7rem%3B%20font-weight%3A%20700%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B'TextMuted'%5D%7D%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20text-transform%3A%20uppercase%3B%22%3EMonitored%20at%206mo%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%201.8rem%3B%20font-weight%3A%20900%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B'GreenLine'%5D%7D%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B_acc_6m_mon%3A.1f%7D%25%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22padding%3A%2014px%2020px%3B%20border%3A%201px%20solid%20%7BCOLORS%5B'Border'%5D%7D%3B%20border-radius%3A%2010px%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20text-align%3A%20center%3B%20min-width%3A%20150px%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%200.7rem%3B%20font-weight%3A%20700%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B'TextMuted'%5D%7D%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20text-transform%3A%20uppercase%3B%22%3EDetection%20Latency%20(2%25%20drop)%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%201.8rem%3B%20font-weight%3A%20900%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B'BlueLine'%5D%7D%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B_hours_detect%3A.1f%7Dh%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%200.72rem%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B'TextSec'%5D%7D%3B%22%3Eat%20%7BpartC_sample_rate.value%3A%2C%7D%20samples%2Fhr%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Reveal%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_predicted_acc%20%3D%20partC_pred.value%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_actual_acc%20%3D%20_acc_6m_unmon%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_gap%20%3D%20abs(_predicted_acc%20-%20_actual_acc)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_msg%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22You%20predicted%20%7B_predicted_acc%7D%25.%20Actual%20unmonitored%20accuracy%20at%206%20months%3A%20%7B_actual_acc%3A.1f%7D%25.%20%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22You%20were%20off%20by%20%7B_gap%3A.1f%7Dpp.%20%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20_gap%20%3C%205%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_msg%20%2B%3D%20%22Excellent%20calibration%20--%20you%20correctly%20anticipated%20the%20severity%20of%20silent%20degradation.%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_kind%20%3D%20%22success%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20elif%20_gap%20%3C%2015%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_msg%20%2B%3D%20%22Most%20students%20predict%2085-90%25%2C%20expecting%20gradual%20mild%20degradation.%20The%20reality%20is%20a%2020-40%25%20loss.%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_kind%20%3D%20%22warn%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_msg%20%2B%3D%20%22Distribution%20drift%20is%20exponential%2C%20not%20linear.%20Without%20monitoring%2C%20models%20degrade%20far%20more%20than%20intuition%20suggests.%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_kind%20%3D%20%22danger%22%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.callout(mo.md(f%22**%7B_msg%7D**%22)%2C%20kind%3D_kind))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20MathPeek%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.accordion(%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Math%20Peek%3A%20Distribution%20Drift%20Detection%22%3A%20mo.md(f%22%22%22%0A%20%20%20%20**Accuracy%20under%20exponential%20drift%20(no%20retraining)%3A**%0A%0A%20%20%20%20%24%24%5C%5Ctext%7B%7BAcc%7D%7D(t)%20%3D%20%5C%5Ctext%7B%7BAcc%7D%7D_0%20%5C%5Ctimes%20(1%20-%20r)%5Et%24%24%0A%0A%20%20%20%20where%20%24r%24%20%3D%20monthly%20drift%20rate%2C%20%24t%24%20%3D%20months%20deployed.%0A%0A%20%20%20%20At%20drift%20rate%20%7B_drift*100%3A.1f%7D%25%2Fmonth%3A%20Acc(6)%20%3D%20%7BCLEAN_ACC_BASELINE%3A.0f%7D%25%20x%0A%20%20%20%20(1%20-%20%7B_drift%7D)%5E6%20%3D%20**%7B_acc_6m_unmon%3A.1f%7D%25**.%0A%0A%20%20%20%20**Statistical%20detection%20latency**%20(2pp%20drop%2C%2095%25%20confidence)%3A%0A%0A%20%20%20%20%24%24N_%7B%7B%5C%5Ctext%7B%7Bsamples%7D%7D%7D%7D%20%3D%20%5C%5Cfrac%7B%7B(Z_%5C%5Calpha%20%2B%20Z_%5C%5Cbeta)%5E2%20%5C%5Ccdot%20(p_1%20q_1%20%2B%20p_2%20q_2)%7D%7D%7B%7B(p_1%20-%20p_2)%5E2%7D%7D%20%3D%20%7B_n_detect%3A%2C.0f%7D%24%24%0A%0A%20%20%20%20At%20%7BpartC_sample_rate.value%3A%2C%7D%20labeled%20samples%2Fhour%2C%20detection%20takes%20**%7B_hours_detect%3A.1f%7D%20hours**.%0A%20%20%20%20Without%20monitoring%2C%20drift%20is%20invisible%20until%20users%20complain.%0A%0A%20%20%20%20**Population%20Stability%20Index%20(PSI)**%20compares%20production%20feature%20histograms%20to%20the%20training%20baseline.%0A%20%20%20%20PSI(6%20mo)%20%3D%20%7B_psi_6m%3A.3f%7D.%20Values%20above%20%7BPSI_THRESHOLD%7D%20trigger%20an%20alert%20before%20accuracy%20metrics%20move.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20mo.vstack(items)%0A%0A%20%20%20%20%23%20%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%0A%20%20%20%20%23%20PART%20D%20BUILDER%20--%20The%20Defense%20Stack%20Builder%0A%20%20%20%20%23%20%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%0A%0A%20%20%20%20def%20build_part_d()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items%20%3D%20%5B%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Stakeholder%20message%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.Html(f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22stakeholder-card%22%20style%3D%22border-left-color%3A%20%7BCOLORS%5B'GreenLine'%5D%7D%3B%20background%3A%20%7BCOLORS%5B'GreenLL'%5D%7D%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22stakeholder-byline%22%20style%3D%22color%3A%20%7BCOLORS%5B'GreenLine'%5D%7D%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Incoming%20Message%3A%20VP%20Engineering%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22stakeholder-quote%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%26ldquo%3BYou%20now%20know%20the%20cost%20of%20three%20threats%3A%20adversarial%20attacks%2C%20hardware%20failures%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20and%20drift.%20The%20question%20is%3A%20which%20defenses%20do%20you%20invest%20in%3F%20You%20cannot%20afford%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20all%20of%20them%20at%20maximum%20strength.%20The%20economics%20are%20not%20close%20--%20layered%20guardrails%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20at%201.2%26times%3B%20overhead%20dominate%20adversarial%20training%20at%208%26times%3B.%26rdquo%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Prediction%20lock%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.md(%22%23%23%23%20Your%20Prediction%22))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(partD_pred)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20partD_pred.value%20is%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.callout(mo.md(%22**Select%20your%20prediction%20above%20to%20unlock%20the%20defense%20stack%20builder.**%22)%2C%20kind%3D%22warn%22))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20mo.vstack(items)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Controls%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.md(%22%23%23%23%20Configure%20Your%20Defense%20Stack%22))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.hstack(%5BpartD_adv_train%2C%20partD_feat_squeeze%5D%2C%20justify%3D%22start%22%2C%20gap%3D1))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.hstack(%5BpartD_conf_thresh%2C%20partD_monitoring%5D%2C%20justify%3D%22start%22%2C%20gap%3D1))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E2%94%80%E2%94%80%20Instruments%20%E2%94%80%E2%94%80%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_adv_on%20%3D%20partD_adv_train.value%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_fs_on%20%3D%20partD_feat_squeeze.value%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_conf%20%3D%20partD_conf_thresh.value%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_mon%20%3D%20partD_monitoring.value%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Clean%20accuracy%20calculation%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_clean%20%3D%20CLEAN_ACC_BASELINE%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20_adv_on%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_clean%20%3D%20ADV_TRAINED_CLEAN_ACC%20%20%23%2050%25%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20_fs_on%20and%20not%20_adv_on%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_clean%20%3D%20FEATURE_SQUEEZE_CLEAN%20%20%23%2095%25%0A%20%20%20%20%20%20%20%20elif%20_fs_on%20and%20_adv_on%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_clean%20%3D%20min(ADV_TRAINED_CLEAN_ACC%20%2B%202%2C%2055)%20%20%23%20marginal%20improvement%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Confidence%20threshold%20rejects%20low-confidence%20predictions%20(reduces%20effective%20accuracy)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_reject_rate%20%3D%20max(0%2C%20(_conf%20-%200.5)%20*%200.3)%20%20%23%200-15%25%20rejection%20at%20conf%200.5-0.99%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_clean_effective%20%3D%20_clean%20*%20(1%20-%20_reject_rate%20*%200.1)%20%20%23%20small%20accuracy%20boost%20from%20rejection%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Adversarial%20accuracy%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_robust%20%3D%205.0%20%20%23%20baseline%20with%20no%20defense%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20_adv_on%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_robust%20%3D%20ADV_TRAINED_ROBUST_ACC%20%20%23%2042%25%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20_fs_on%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_robust%20%2B%3D%2025%20%20%23%20feature%20squeezing%20blocks%2070-90%25%20of%20attacks%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20_conf%20%3E%200.8%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_robust%20%2B%3D%20(_conf%20-%200.8)%20*%2050%20%20%23%20high%20confidence%20threshold%20rejects%20adversarial%20inputs%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_robust%20%3D%20min(95%2C%20_robust)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20OOD%20accuracy%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_ood%20%3D%2040.0%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20_adv_on%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_ood%20%3D%2035.0%20%20%23%20adversarial%20training%20hurts%20OOD%20slightly%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20_fs_on%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_ood%20%2B%3D%2015%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20_mon%20!%3D%20%22none%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_ood%20%2B%3D%2010%20if%20_mon%20%3D%3D%20%22realtime%22%20else%205%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_ood%20%3D%20min(90%2C%20_ood)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Compute%20overhead%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_train_cost%20%3D%20PGD_COMPUTE_MULT%20if%20_adv_on%20else%201.0%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_infer_cost%20%3D%201.0%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20_fs_on%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_infer_cost%20%2B%3D%200.2%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20_mon%20%3D%3D%20%22hourly%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_infer_cost%20%2B%3D%200.05%0A%20%20%20%20%20%20%20%20elif%20_mon%20%3D%3D%20%22realtime%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_infer_cost%20%2B%3D%200.15%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20_conf%20%3E%200.8%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_infer_cost%20%2B%3D%200.02%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_total_cost%20%3D%20max(_train_cost%2C%20_infer_cost)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Failure%20states%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_acc_fail%20%3D%20_clean_effective%20%3C%2060%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_cost_fail%20%3D%20_total_cost%20%3E%2010%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Radar%20chart%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_categories%20%3D%20%5B%22Clean%20Acc%22%2C%20%22Adv%20Acc%22%2C%20%22OOD%20Acc%22%2C%20%22Cost%20Efficiency%22%2C%20%22Coverage%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_cost_eff%20%3D%20max(0%2C%20100%20-%20_total_cost%20*%2010)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_coverage%20%3D%20(_robust%20%2B%20_ood)%20%2F%202%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_values%20%3D%20%5B_clean_effective%2C%20_robust%2C%20_ood%2C%20_cost_eff%2C%20_coverage%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig_radar%20%3D%20go.Figure()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig_radar.add_trace(go.Scatterpolar(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20r%3D_values%20%2B%20%5B_values%5B0%5D%5D%2C%20theta%3D_categories%20%2B%20%5B_categories%5B0%5D%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fill%3D%22toself%22%2C%20fillcolor%3D%22rgba(0%2C99%2C149%2C0.15)%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20line%3Ddict(color%3DCOLORS%5B%22BlueLine%22%5D%2C%20width%3D2)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20name%3D%22Your%20Stack%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig_radar.update_layout(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20polar%3Ddict(radialaxis%3Ddict(visible%3DTrue%2C%20range%3D%5B0%2C%20100%5D))%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20height%3D350%2C%20showlegend%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20apply_plotly_theme(fig_radar)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Status%20colors%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_clean_color%20%3D%20COLORS%5B%22GreenLine%22%5D%20if%20_clean_effective%20%3E%3D%2070%20else%20COLORS%5B%22RedLine%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_robust_color%20%3D%20COLORS%5B%22GreenLine%22%5D%20if%20_robust%20%3E%3D%2070%20else%20COLORS%5B%22OrangeLine%22%5D%20if%20_robust%20%3E%3D%2040%20else%20COLORS%5B%22RedLine%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_cost_color%20%3D%20COLORS%5B%22GreenLine%22%5D%20if%20_total_cost%20%3C%3D%202%20else%20COLORS%5B%22OrangeLine%22%5D%20if%20_total_cost%20%3C%3D%205%20else%20COLORS%5B%22RedLine%22%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_failure_banner%20%3D%20%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20_acc_fail%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_failure_banner%20%3D%20f'%3Cdiv%20style%3D%22background%3A%20%7BCOLORS%5B%22RedLL%22%5D%7D%3B%20border%3A%202px%20solid%20%7BCOLORS%5B%22RedLine%22%5D%7D%3B%20border-radius%3A%208px%3B%20padding%3A%2012px%3B%20text-align%3A%20center%3B%20margin-bottom%3A%2012px%3B%20font-weight%3A%20700%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B%22RedLine%22%5D%7D%3B%22%3EACCURACY%20BELOW%2060%25%20SAFETY%20FLOOR%3C%2Fdiv%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20_cost_fail%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_failure_banner%20%2B%3D%20f'%3Cdiv%20style%3D%22background%3A%20%7BCOLORS%5B%22RedLL%22%5D%7D%3B%20border%3A%202px%20solid%20%7BCOLORS%5B%22RedLine%22%5D%7D%3B%20border-radius%3A%208px%3B%20padding%3A%2012px%3B%20text-align%3A%20center%3B%20margin-bottom%3A%2012px%3B%20font-weight%3A%20700%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B%22RedLine%22%5D%7D%3B%22%3ECOMPUTE%20BUDGET%20EXCEEDED%20(%3E%7B_total_cost%3A.1f%7Dx)%3C%2Fdiv%3E'%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20_failure_banner%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.Html(_failure_banner))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.hstack(%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.as_html(fig_radar)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.Html(f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22min-width%3A%20200px%3B%20padding%3A%2016px%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22margin-bottom%3A%2016px%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%200.7rem%3B%20font-weight%3A%20700%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B'TextMuted'%5D%7D%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20text-transform%3A%20uppercase%3B%22%3EClean%20Accuracy%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%201.6rem%3B%20font-weight%3A%20900%3B%20color%3A%20%7B_clean_color%7D%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B_clean_effective%3A.1f%7D%25%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22margin-bottom%3A%2016px%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%200.7rem%3B%20font-weight%3A%20700%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B'TextMuted'%5D%7D%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20text-transform%3A%20uppercase%3B%22%3EAdversarial%20Accuracy%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%201.6rem%3B%20font-weight%3A%20900%3B%20color%3A%20%7B_robust_color%7D%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B_robust%3A.1f%7D%25%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22margin-bottom%3A%2016px%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%200.7rem%3B%20font-weight%3A%20700%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B'TextMuted'%5D%7D%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20text-transform%3A%20uppercase%3B%22%3ETotal%20Overhead%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%201.6rem%3B%20font-weight%3A%20900%3B%20color%3A%20%7B_cost_color%7D%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B_total_cost%3A.1f%7Dx%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%200.8rem%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B'TextSec'%5D%7D%3B%20margin-top%3A%208px%3B%20padding-top%3A%208px%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20border-top%3A%201px%20solid%20%7BCOLORS%5B'Border'%5D%7D%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Target%3A%20Clean%20%26ge%3B70%25%2C%20Adv%20%26ge%3B70%25%2C%20Cost%20%26le%3B2x%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%2C%20justify%3D%22center%22))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Reveal%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_correct%20%3D%20partD_pred.value%20%3D%3D%20%22guardrails%22%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_msg%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Correct.%20Layered%20guardrails%20(feature%20squeezing%20%2B%20confidence%20threshold%20%2B%20monitoring)%20%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22achieve%2085%25%20clean%20%2F%2075%25%20adversarial%20at%20~1.2x%20overhead.%20Adversarial%20training%20alone%20%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22achieves%20only%2050%25%20clean%20%2F%2042%25%20adversarial%20at%208x%20compute.%20The%20economics%20are%20not%20close.%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20_correct%20else%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22The%20answer%20is%20(C)%3A%20layered%20guardrails.%20Adversarial%20training%20costs%208x%20compute%20for%2050%25%20clean%20accuracy.%20%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Guardrails%20achieve%20better%20accuracy%20at%201.2x%20overhead.%20Most%20students%20intuitively%20prefer%20%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22'direct%20defense'%20and%20underestimate%20the%20compute%20and%20accuracy%20cost.%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.callout(mo.md(f%22**%7B_msg%7D**%22)%2C%20kind%3D%22success%22%20if%20_correct%20else%20%22warn%22))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.callout(mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22**Your%20stack%3A**%20Clean%20%3D%20%7B_clean_effective%3A.1f%7D%25%2C%20Adversarial%20%3D%20%7B_robust%3A.1f%7D%25%2C%20%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22Overhead%20%3D%20%7B_total_cost%3A.1f%7Dx.%20%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20(%22All%20targets%20met.%22%20if%20_clean_effective%20%3E%3D%2070%20and%20_robust%20%3E%3D%2070%20and%20_total_cost%20%3C%3D%202.0%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20else%20%22Some%20targets%20not%20met%20--%20adjust%20your%20defense%20configuration%20above.%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%20kind%3D%22success%22%20if%20_clean_effective%20%3E%3D%2070%20and%20_robust%20%3E%3D%2070%20and%20_total_cost%20%3C%3D%202.0%20else%20%22info%22))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20MathPeek%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.accordion(%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Math%20Peek%3A%20Defense%20Stack%20Overhead%22%3A%20mo.md(f%22%22%22%0A%20%20%20%20**Total%20latency%20is%20additive%20across%20defense%20layers%3A**%0A%0A%20%20%20%20%24%24%5C%5Ctext%7B%7BLatency%7D%7D_%7B%7B%5C%5Ctext%7B%7Btotal%7D%7D%7D%7D%20%3D%20%5C%5Csum_i%20%5C%5Ctext%7B%7BLatency%7D%7D_%7B%7B%5C%5Ctext%7B%7Bdefense%7D%7D_i%7D%7D%24%24%0A%0A%20%20%20%20**PGD-K%20training%20compute%3A**%0A%0A%20%20%20%20%24%24%5C%5Ctext%7B%7BCost%7D%7D_%7B%7B%5C%5Ctext%7B%7BPGD%7D%7D%7D%7D%20%3D%20K%20%5C%5Ctimes%20%5C%5Ctext%7B%7BCost%7D%7D_%7B%7B%5C%5Ctext%7B%7Bfwd%2Bbwd%7D%7D%7D%7D%24%24%0A%0A%20%20%20%20Your%20stack%20overhead%20breakdown%3A%0A%20%20%20%20-%20Training%20cost%3A%20**%7B_train_cost%3A.1f%7Dx**%20%7B%22(PGD-7%3A%208x)%22%20if%20_adv_on%20else%20%22(no%20adversarial%20training)%22%7D%0A%20%20%20%20-%20Inference%20cost%3A%20**%7B_infer_cost%3A.2f%7Dx**%20(feature%20squeeze%3A%20%2B0.2x%2C%20monitoring%3A%20%2B%7B0.15%20if%20_mon%20%3D%3D%20'realtime'%20else%200.05%20if%20_mon%20%3D%3D%20'hourly'%20else%200%7Dx)%0A%20%20%20%20-%20Effective%20total%3A%20**%7B_total_cost%3A.1f%7Dx**%0A%0A%20%20%20%20The%20key%20insight%3A%20layered%20guardrails%20at%20~1.2x%20inference%20overhead%20achieve%0A%20%20%20%20comparable%20adversarial%20accuracy%20to%20PGD%20training%20at%208x%20training%20overhead.%0A%20%20%20%20The%20economics%20favor%20guardrails%20by%20a%20factor%20of%20~6x.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20mo.vstack(items)%0A%0A%20%20%20%20%23%20%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%0A%20%20%20%20%23%20PART%20E%20BUILDER%20--%20The%20Compression-Robustness%20Collision%0A%20%20%20%20%23%20%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%0A%0A%20%20%20%20def%20build_part_e()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items%20%3D%20%5B%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Stakeholder%20message%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.Html(f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22stakeholder-card%22%20style%3D%22border-left-color%3A%20%7BCOLORS%5B'TextMuted'%5D%7D%3B%20background%3A%20%7BCOLORS%5B'Surface2'%5D%7D%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22stakeholder-byline%22%20style%3D%22color%3A%20%7BCOLORS%5B'TextMuted'%5D%7D%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Incoming%20Message%3A%20Deployment%20Engineer%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22stakeholder-quote%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%26ldquo%3BThe%20defense%20stack%20is%20set.%20But%20your%20ops%20team%20just%20told%20you%3A%20they%20are%20deploying%20in%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20INT8%20for%20throughput.%20Does%20quantization%20interact%20with%20robustness%3F%20It%20does%20%26mdash%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20and%20the%20interaction%20narrows%20your%20margin.%26rdquo%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Controls%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.hstack(%5BpartE_eps_slider%2C%20partE_precision%5D%2C%20justify%3D%22start%22%2C%20gap%3D1))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E2%94%80%E2%94%80%20Instruments%20%E2%94%80%E2%94%80%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_eps_range%20%3D%20np.arange(0%2C%2017%2C%201)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20FP32%20accuracy%20vs%20epsilon%3A%20degrades%20gracefully%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_fp32_acc%20%3D%20np.array(%5Bmax(10%2C%20CLEAN_ACC_BASELINE%20-%202.5%20*%20e%20-%200.1%20*%20e**1.3)%20for%20e%20in%20_eps_range%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20INT8%20accuracy%20vs%20epsilon%3A%20degrades%20faster%20(less%20numerical%20headroom)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_int8_acc%20%3D%20np.array(%5Bmax(5%2C%20(CLEAN_ACC_BASELINE%20-%20INT8_CLEAN_DELTA)%20-%203.5%20*%20e%20-%200.2%20*%20e**1.3)%20for%20e%20in%20_eps_range%5D)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_current_eps%20%3D%20partE_eps_slider.value%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_fp32_at_eps%20%3D%20_fp32_acc%5B_current_eps%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_int8_at_eps%20%3D%20_int8_acc%5B_current_eps%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_gap%20%3D%20_fp32_at_eps%20-%20_int8_at_eps%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig_quant%20%3D%20go.Figure()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig_quant.add_trace(go.Scatter(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D_eps_range%2C%20y%3D_fp32_acc%2C%20name%3D%22FP32%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20line%3Ddict(color%3DCOLORS%5B%22BlueLine%22%5D%2C%20width%3D3)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mode%3D%22lines%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig_quant.add_trace(go.Scatter(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D_eps_range%2C%20y%3D_int8_acc%2C%20name%3D%22INT8%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20line%3Ddict(color%3DCOLORS%5B%22RedLine%22%5D%2C%20width%3D3%2C%20dash%3D%22dash%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mode%3D%22lines%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Highlight%20current%20epsilon%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_highlight_color%20%3D%20COLORS%5B%22BlueLine%22%5D%20if%20partE_precision.value%20%3D%3D%20%22fp32%22%20else%20COLORS%5B%22RedLine%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_highlight_val%20%3D%20_fp32_at_eps%20if%20partE_precision.value%20%3D%3D%20%22fp32%22%20else%20_int8_at_eps%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig_quant.add_trace(go.Scatter(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D%5B_current_eps%5D%2C%20y%3D%5B_highlight_val%5D%2C%20mode%3D%22markers%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker%3Ddict(size%3D14%2C%20color%3D_highlight_color%2C%20line%3Ddict(color%3D%22white%22%2C%20width%3D2))%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20name%3Df%22Current%20(%7BpartE_precision.value.upper()%7D)%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig_quant.update_layout(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20height%3D380%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20xaxis%3Ddict(title%3D%22Adversarial%20Perturbation%20(eps%2F255)%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20yaxis%3Ddict(title%3D%22Accuracy%20(%25)%22%2C%20range%3D%5B0%2C%2085%5D)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20legend%3Ddict(orientation%3D%22h%22%2C%20y%3D1.12%2C%20x%3D0.5%2C%20xanchor%3D%22center%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20apply_plotly_theme(fig_quant)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_gap_color%20%3D%20COLORS%5B%22GreenLine%22%5D%20if%20_gap%20%3C%205%20else%20COLORS%5B%22OrangeLine%22%5D%20if%20_gap%20%3C%2015%20else%20COLORS%5B%22RedLine%22%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.md(f%22%23%23%23%20Accuracy%20vs%20Perturbation%20Strength%20(eps%20%3D%20%7B_current_eps%7D%2F255)%22))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.as_html(fig_quant))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.Html(f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22display%3A%20flex%3B%20gap%3A%2020px%3B%20justify-content%3A%20center%3B%20margin-top%3A%2012px%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22padding%3A%2014px%2020px%3B%20border%3A%202px%20solid%20%7BCOLORS%5B'BlueLine'%5D%7D%3B%20border-radius%3A%2010px%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20text-align%3A%20center%3B%20min-width%3A%20140px%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%200.7rem%3B%20font-weight%3A%20700%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B'TextMuted'%5D%7D%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20text-transform%3A%20uppercase%3B%22%3EFP32%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%201.8rem%3B%20font-weight%3A%20900%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B'BlueLine'%5D%7D%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B_fp32_at_eps%3A.1f%7D%25%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22padding%3A%2014px%2020px%3B%20border%3A%202px%20solid%20%7BCOLORS%5B'RedLine'%5D%7D%3B%20border-radius%3A%2010px%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20text-align%3A%20center%3B%20min-width%3A%20140px%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%200.7rem%3B%20font-weight%3A%20700%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B'TextMuted'%5D%7D%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20text-transform%3A%20uppercase%3B%22%3EINT8%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%201.8rem%3B%20font-weight%3A%20900%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B'RedLine'%5D%7D%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B_int8_at_eps%3A.1f%7D%25%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22padding%3A%2014px%2020px%3B%20border%3A%202px%20solid%20%7B_gap_color%7D%3B%20border-radius%3A%2010px%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20text-align%3A%20center%3B%20min-width%3A%20140px%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%200.7rem%3B%20font-weight%3A%20700%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B'TextMuted'%5D%7D%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20text-transform%3A%20uppercase%3B%22%3ERobustness%20Gap%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%201.8rem%3B%20font-weight%3A%20900%3B%20color%3A%20%7B_gap_color%7D%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B_gap%3A.1f%7Dpp%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.callout(mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22At%20eps%3D%7B_current_eps%7D%2F255%3A%20FP32%20retains%20**%7B_fp32_at_eps%3A.1f%7D%25**%2C%20INT8%20drops%20to%20**%7B_int8_at_eps%3A.1f%7D%25**.%20%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22The%20gap%20is%20**%7B_gap%3A.1f%7Dpp**.%20%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20(%22INT8%20matches%20FP32%20closely%20on%20clean%20inputs%20but%20collapses%20faster%20under%20adversarial%20perturbation.%22%20if%20_current_eps%20%3E%202%20else%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22On%20clean%20inputs%20(eps%3D0)%2C%20INT8%20is%20within%201-3%25%20of%20FP32.%20The%20gap%20widens%20under%20attack.%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%20kind%3D%22info%22))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20MathPeek%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.accordion(%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Math%20Peek%3A%20Quantization-Robustness%20Interaction%22%3A%20mo.md(f%22%22%22%0A%20%20%20%20**FGSM%20adversarial%20perturbation%3A**%0A%0A%20%20%20%20%24%24x_%7B%7B%5C%5Ctext%7B%7Badv%7D%7D%7D%7D%20%3D%20x%20%2B%20%5C%5Cepsilon%20%5C%5Ccdot%20%5C%5Ctext%7B%7Bsign%7D%7D(%5C%5Cnabla_x%20%5C%5Cmathcal%7B%7BL%7D%7D(x%2C%20y))%24%24%0A%0A%20%20%20%20**Robust%20accuracy%20as%20a%20function%20of%20precision%20and%20perturbation%3A**%0A%0A%20%20%20%20%24%24%5C%5Ctext%7B%7BRobust%5C%5C_acc%7D%7D%20%3D%20f(%5C%5Cepsilon%2C%20%5C%5Ctext%7B%7Bbits%7D%7D)%24%24%0A%0A%20%20%20%20At%20eps%3D%7B_current_eps%7D%2F255%3A%0A%20%20%20%20-%20FP32%20(32-bit)%3A%20**%7B_fp32_at_eps%3A.1f%7D%25**%20accuracy%0A%20%20%20%20-%20INT8%20(8-bit)%3A%20**%7B_int8_at_eps%3A.1f%7D%25**%20accuracy%0A%20%20%20%20-%20Gap%3A%20**%7B_gap%3A.1f%7Dpp**%0A%0A%20%20%20%20Lower%20precision%20amplifies%20adversarial%20vulnerability%20because%20quantization%0A%20%20%20%20reduces%20the%20model's%20numerical%20headroom.%20The%20gradient%20signal%20that%20FGSM%0A%20%20%20%20exploits%20is%20coarser%20in%20INT8%2C%20but%20the%20model's%20decision%20boundaries%20are%20also%0A%20%20%20%20coarser%20%E2%80%94%20and%20the%20latter%20effect%20dominates.%20At%20eps%3D0%20the%20gap%20is%20only%0A%20%20%20%20~%7BINT8_CLEAN_DELTA%7Dpp%2C%20but%20it%20widens%20superlinearly%20with%20perturbation%20strength.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20mo.vstack(items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def%20build_synthesis()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items%20%3D%20%5B%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.Html(f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22background%3A%20%7BCOLORS%5B'Surface2'%5D%7D%3B%20border%3A%201px%20solid%20%7BCOLORS%5B'Border'%5D%7D%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20border-radius%3A%2012px%3B%20padding%3A%2024px%2028px%3B%20margin%3A%2016px%200%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%200.7rem%3B%20font-weight%3A%20700%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B'TextMuted'%5D%7D%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20text-transform%3A%20uppercase%3B%20letter-spacing%3A%200.12em%3B%20margin-bottom%3A%2012px%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Key%20Takeaways%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%200.92rem%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B'Text'%5D%7D%3B%20line-height%3A%201.75%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22margin-bottom%3A%2010px%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cstrong%3E1.%20Robustness%20is%20a%20budget%2C%20not%20a%20switch.%3C%2Fstrong%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20PGD-7%20adversarial%20training%20costs%2026pp%20of%20clean%20accuracy%20and%208%26times%3B%20training%20compute.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Randomized%20smoothing%20costs%20100%2C000%26times%3B%20at%20inference.%20Every%20defense%20has%20a%20price%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20and%20the%20price%20differs%20fundamentally%20between%20training%20and%20inference.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22margin-bottom%3A%2010px%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cstrong%3E2.%20Silent%20failures%20are%20certain%20at%20scale.%3C%2Fstrong%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20At%2010%2C000%20GPUs%20with%20SDC%20rate%2010%3Csup%3E-4%3C%2Fsup%3E%2Fhour%2C%20the%20probability%20of%20at%20least%20one%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20bit%20flip%20per%20hour%20is%2063%25.%20Unmonitored%20models%20degrade%2020-40%25%20over%206%20months%20under%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20distribution%20drift.%20ECC%20and%20PSI%20monitoring%20are%20not%20optional.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cstrong%3E3.%20Guardrails%20dominate%20hardening.%3C%2Fstrong%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Layered%20guardrails%20(feature%20squeezing%20%2B%20confidence%20thresholds%20%2B%20monitoring)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20achieve%20better%20accuracy%20at%20~1.2%26times%3B%20overhead%20than%20adversarial%20training%20at%208%26times%3B.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20The%20economically%20rational%20strategy%20is%20detect%20and%20reject%2C%20not%20universal%20hardening.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.Html(f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22display%3A%20flex%3B%20gap%3A%2016px%3B%20margin%3A%208px%200%2016px%200%3B%20flex-wrap%3A%20wrap%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22flex%3A%201%3B%20min-width%3A%20280px%3B%20background%3A%20white%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20border%3A%201px%20solid%20%7BCOLORS%5B'Border'%5D%7D%3B%20border-radius%3A%2012px%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20padding%3A%2020px%2024px%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%200.7rem%3B%20font-weight%3A%20700%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B'BlueLine'%5D%7D%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20text-transform%3A%20uppercase%3B%20letter-spacing%3A%200.12em%3B%20margin-bottom%3A%208px%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20What's%20Next%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%200.88rem%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B'TextSec'%5D%7D%3B%20line-height%3A%201.6%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cstrong%3ELab%2015%3A%20The%20Carbon%20Budget%3C%2Fstrong%3E%20--%20Robustness%20defenses%20consume%20compute%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20and%20compute%20has%20a%20carbon%20cost.%20The%20next%20lab%20reveals%20that%20efficiency%20gains%20can%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cem%3Eincrease%3C%2Fem%3E%20total%20energy%20consumption%20through%20the%20Jevons%20Paradox.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22flex%3A%201%3B%20min-width%3A%20280px%3B%20background%3A%20white%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20border%3A%201px%20solid%20%7BCOLORS%5B'Border'%5D%7D%3B%20border-radius%3A%2012px%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20padding%3A%2020px%2024px%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%200.7rem%3B%20font-weight%3A%20700%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B'GreenLine'%5D%7D%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20text-transform%3A%20uppercase%3B%20letter-spacing%3A%200.12em%3B%20margin-bottom%3A%208px%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Textbook%20Connection%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%200.88rem%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B'TextSec'%5D%7D%3B%20line-height%3A%201.6%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cstrong%3ERead%3A%3C%2Fstrong%3E%20Robust%20AI%20chapter%20for%20the%20full%20adversarial%20training%20derivation%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20and%20the%20SDC%20fleet-scale%20probability%20analysis.%3Cbr%2F%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cstrong%3EFeeds%20into%3A%3C%2Fstrong%3E%20V2-16%20Capstone%20(robustness%20as%20fleet%20constraint).%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20mo.vstack(items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tabs%20%3D%20mo.ui.tabs(%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22Part%20A%20--%20The%20Robustness%20Tax%22%3A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20build_part_a()%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22Part%20B%20--%20Silent%20Errors%20at%20Scale%22%3A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20build_part_b()%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22Part%20C%20--%20The%20Distribution%20Drift%20Timeline%22%3A%20%20build_part_c()%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22Part%20D%20--%20The%20Defense%20Stack%20Builder%22%3A%20%20%20%20%20%20%20%20build_part_d()%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22Part%20E%20--%20The%20Compression-Robustness%20Collision%22%3A%20build_part_e()%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22Synthesis%22%3A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20build_synthesis()%2C%0A%20%20%20%20%7D)%0A%20%20%20%20tabs%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(ledger%2C%20mo%2C%20partA_pred)%3A%0A%20%20%20%20if%20partA_pred.value%20is%20not%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ledger.save(chapter%3D14%2C%20design%3D%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22chapter%22%3A%20%22v2_13%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22robustness_tax_pp%22%3A%2026%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22pgd_compute_multiplier%22%3A%208%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22sdc_probability_10k%22%3A%200.63%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22defense_strategy%22%3A%20%22guardrails%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D)%0A%0A%20%20%20%20mo.Html(f%22%22%22%0A%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22lab-hud%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cspan%20class%3D%22hud-label%22%3ELAB%3C%2Fspan%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cspan%20class%3D%22hud-value%22%3EV2-13%3A%20The%20Robustness%20Budget%3C%2Fspan%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cspan%20class%3D%22hud-label%22%3ELEDGER%3C%2Fspan%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cspan%20class%3D%22hud-active%22%3ESaved%20(ch13)%3C%2Fspan%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cspan%20class%3D%22hud-label%22%3ENEXT%3C%2Fspan%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cspan%20class%3D%22hud-value%22%3EV2-14%3A%20The%20Carbon%20Budget%3C%2Fspan%3E%0A%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20app.run()%0A