docs(memory): 修正三处仍把已删 CAS 当活的注释

9f7d91c2 删掉了 media.Store，但有三处注释还在说"向量存在 media.Store 里"、
"直接用于 media.Store 的稠密余弦检索"——留着会让读者以为那个包还在。

- internal/memory/vector/store.go：多模态稠密空间现用于**媒体块自带向量**的
  余弦召回，不再经 media.Store。
- internal/knowledge/knowledge.go：MediaRef 注释澄清字节作为条目自带数据
  落在条目目录的 File 上（Digest 只是内容派生身份，同内存无第二份）。
- internal/memory/migrate_blockdata.go：resolver 由调用方提供（迁移命令直读
  旧 CAS 冻结布局），sha256 校验也在那一侧做，不在这里重复。

纯注释，无行为变更。全仓生产编译 GREEN；memory/knowledge/vector 包测试通过。

internal/knowledge/knowledge.go

@@ -36,13 +36,10 @@ type Knowledge struct {
 	Media []MediaRef `json:"-"`
 }
 
-// MediaRef 是媒体在知识条目里的一等引用。Digest 是内容 sha256（媒体存储的
-// 主键），向量不在这里——它存在 media.Store 里（同一份媒体可能被多条知识
-// 引用，向量只算一次、只存一份）。
-//
-// 与 memory/media 的 Item 刻意不共用：那边是媒体存储的内务结构（含
-// OriginPath/FirstSeen 等溯源字段），这里是知识条目对外暴露的引用。
-// 知识库只依赖 digest + MIME 就能完成嵌入与检索。
+// MediaRef 是媒体在知识条目里的一等引用。Digest 是内容派生的媒体身份
+// （与记忆块的 `MediaBlockID` 同构：同内容⇒同 Digest），但**字节不在别处**：
+// 字节作为条目自带数据落在条目目录的 `File` 上（与 content.md 并列，随条目生灭）。
+// 向量不入侧车——它随条目在内存/稠密缓存里按需算。
 //
 // 命名为 KnowledgeMediaRef 而非 MediaRef，是为了不与别的包的类型撞名。
 type KnowledgeMediaRef struct {

internal/memory/migrate_blockdata.go

@@ -52,7 +52,8 @@ func (g *GraphDB) CountBlockDataBackfillCandidates() (int, error) {
 
 // BackfillBlockData 把块负载从旧 CAS 回填到 data 列。
 //
-// resolve 按 payload_digest 取字节（通常包一层 media.Store.Get）。
+// resolve 按 payload_digest 取字节（由调用方提供，如迁移命令直接读旧 CAS 的
+// 冻结布局 blobs/<d[:2]>/<d[2:]>）。
 // 单事务、全成功或全回滚。幂等：只处理 data 为空且 payload_digest 非空的块，
 // 重复运行不会覆盖已回填的字节。
 //
@@ -60,9 +61,9 @@ func (g *GraphDB) CountBlockDataBackfillCandidates() (int, error) {
 // 这是无法补救的既有数据损失（CAS 曾被清理过），不是迁移故障，不该阻断
 // 其余块的回填。
 //
-// ★ 不校验「回填字节的 sha256 == payload_digest」：那是 CAS 的内部不变量，
-// 已由 media.Store.Get 在读出时校验（见其 digest mismatch 检查）。这里
-// 再算一次 sha256 对上万张图是纯浪费。
+// ★ 不校验「回填字节的 sha256 == payload_digest」：那是旧 CAS 的不变量，
+// 应由提供 resolve 的一方在读出时校验（homed-media-backfill 的 blobReader
+// 就是这么做的）。这里再算一次 sha256 对上万张图是纯浪费。
 func (g *GraphDB) BackfillBlockData(resolve BlockPayloadResolver) (BlockDataBackfillStats, error) {
 	var st BlockDataBackfillStats
 	if resolve == nil {

internal/memory/vector/store.go

@@ -22,7 +22,7 @@ type Vectorizer interface {
 // MultimodalEmbedder 是稠密多模态编码器的接口。
 //
 // 与 Vectorizer（稀疏词向量，供 TF-IDF/倒排检索）刻意区分：多模态模型产出的
-// 是共享稠密空间，直接用于 media.Store 的稠密余弦检索，
+// 是共享稠密空间，直接用于媒体块的稠密余弦召回（块自带向量），
 // **不得**塞进文档/知识层的稀疏 vector.Store（会破坏倒排剪枝与 TF-IDF 语义）。
 //
 // 实现不限：可以是内嵌 ONNX，也可以是外部 HTTP 向量服务——