🧂 Salt OS · 同心圆

同一个圆心：一台开机只有一个 AI 的手机。AI 跟人对话，是一句一句往外吐字的。每吐一个新字，都要回头把前面所有字重新看一遍（注意力）。要是每次都重算，算力和内存带宽会被重复劳动吃光。本环给 AI 造一块「记忆」——KV Cache，驻留片上。

第 3 环已经确认「内存带宽优先于峰值算力」。KV Cache 驻留就是这条结论的进一步落地：把历史 K/V 留在片内，新 token 只追加一条、解码时直接读回，不必回内存重算。硬件要提供「追加式」接口——核只喊一声「追加这条 K/V」，写指针由硬件自己推进，核不必维护序列位置。

新增 rtl/kv_cache.sv：append 端口写入一条 K/V，kv_len 自增；同步读端口按槽位读回；满（full）时丢弃。挂进 min_bus.sv，映射 5 个寄存器：

0x020 → KVC_APPEND  写 1 追加一条，写指针自增（kv_len++）
0x024 → KVC_DATA    待追加的 K/V 载荷
0x028 → KVC_RD_ADDR 写槽位号 → 触发同步读回
0x02C → KVC_RD_DATA 读回最后读取的 K/V 载荷
0x030 → KVC_LEN     读当前上下文长度 kv_len（暴露给软件）

circle07/boot.s：预填充 4 个 token（载荷 1/2/3/4）依次追加，再逐个槽位读回校验。

如果历史没有驻留，读回就取不到值；现在读回 4 条载荷 1/2/3/4、求和=10，且 kv_len=4，屏幕 = (4<<8)|10 = 0x40A = 1034——证明 AI 的「记忆」真的在片上，随时可回看。

本环走完一整圈：目标 → AI 对话要「记得前面说过啥」 → 追加式 KV Cache 落地 → 追加/读回/校验跑通 → 回到目标。AI 的记忆从「每次重算」变成「片上驻留、按需回读」，这是让一台手机本地跑大模型的关键一步。