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# ml/gen — M1 离线数据生成（在高性能机器上跑）
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依赖：Node ≥ 18，仓库根目录执行。输出写到 `ml/data/`（已 gitignore）。
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## 1. 老师一致性门禁（先跑，决定是否需要共识过滤）
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node ml/gen/consistency.cjs 300 4242 > ml/data/consistency.json
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单核约 25–30 分钟（300 任务 × 6 次老师求解）。看 `consistentByGateRule`（pos 任务忽略 J6）：
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- ≥ 0.90 → 生成时不加 `--consensus`
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- < 0.90 → 生成时加 `--consensus 4`（过滤与邻居绕法不一致的样本）
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## 2. 生成数据
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bash ml/gen/run_parallel.sh <每进程条数> <进程数> [起始种子] [额外参数]
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# 例：16 核、5 万条、不共识：
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bash ml/gen/run_parallel.sh 3125 16
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# 例：16 核、5 万条、共识 4 邻居：
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bash ml/gen/run_parallel.sh 3125 16 1 "--consensus 4"
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耗时估算（沙箱实测每条每核约 2.1 s；高性能 CPU 单核通常快 1.5–2 倍）：
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- 不共识：约 30 核·时 → 16 核约 1–2 小时
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- 共识 4：约 150 核·时 → 16 核约 5–9 小时
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## 3. 回传给我
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- `ml/data/stats.json`、`ml/data/consistency.json`（必须）
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- `ml/data/shard_*.jsonl`（训练数据，体积约 2.8 MB/500 条 → 5 万条约 280 MB，可压缩后放网盘或直接留在本机用于 M3/M5）
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