v1.0.0

v1.0.0 — exact-likelihood flows, EM fusion, 50 tests / 91% coverage / bit-identical determinism

v0.1.2

FlowForge v0.1.2 · CI 矩阵修正（作者：晨星）

修正 v0.1.x 中「CI 矩阵 py3.11-3.13」的错误声明。根因：锁文件钉的 numpy==2.5.3 要求 Python>=3.12，3.11 无 wheel（ubuntu 报 No matching distribution found，windows 连带 No module named ruff），导致 2/6 作业红灯。

处置：矩阵收敛为 3.12/3.13 × ubuntu/windows（4 作业）；requires-python= >=3.12；ruff target-version=py312；requirements.txt numpy 下限 >=2.5；README 徽章与快速开始同步。

性能与门禁不变：聚合 KL 0.08903 ± 0.11809，相对最强基线 -52.20%，非劣 5/5，G1-G6 全绿，59 单测全绿。

v0.1.1

FlowForge v0.1.1 · 内存健壮性修复（作者：晨星）

修复 I4 网格积分未分块导致的内存尖峰：900×900 网格一次性送入 810,000 点，单次分配约 198MiB，内存紧张时抛 ArrayMemoryError（本机内存充裕时从不暴露，由干净环境复现验证抓出）。改为按行分块（20,000 点/次），实测 Python 峰值分配 57.3MB。新增回归测试锁死单次调用点数。

性能与门禁完全不变：60 行核心指标逐位一致，聚合 KL 0.08903 ± 0.11809，相对最强基线 -52.20%，非劣 5/5，G1-G6 全绿。59 单测全绿。

v0.1.0

FlowForge v0.1.0（作者：晨星）

聚合 KL(p_true||p_model) = 0.08903 ± 0.11809（5 数据集 × 3 seeds），最强单流基线 affine = 0.18623 ± 0.22588 → 降低 52.20%。
逐数据集非劣 5/5；多模态 gmm5/ring8 配对显著胜出（Δ=-0.190 / -0.251）。
消融：K=4 相对 K=1 降低 51.26%（增益归因于混合本身）。
不变量：往返 2.9e-15 · logdet 8.4e-10 · 梯度 6.4e-10 · 归一化 9.5e-4 · KL 全正。
demo 端到端 52.4s（预算 60s）；58 单测全绿；覆盖率 92%；ruff 硬门禁零告警。