docs(本机执行清单): 方案 A 实测（两轮）——合成 1.5° 扰动状态样本 36k + 微调 3000 步：碰撞率 99.6%→48%/60%，但 success 仍 0、开环精度 6→15/16mm 退化 2.5×；小步微调在两种分布间折中带偏主分布，此配方不成立

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@@ -191,3 +191,17 @@ reach **0%** / collision **79.0%** / ratio2s 0.574 / end 408 mm；`sign_flip_rat
 - 训练集本身在关节空间稀疏：连老师起点最近邻都有 13.2°——数据是"轨迹线"而非密集体。
 - 按密度缩放（6 维 d∝N^(−1/6)）：数据翻 4 倍最近邻仅降 ~21%（21.5°→~17°），而策略误差尺度是 0.02°；差距三个数量级，且同类数据不改变误差的时间相关结构（0.94）。
 - **结论：扩大同类老师数据救不了闭环**；需要「不同的数据」——在策略实际到达的状态上标注（DAgger），把 21.5° 这些分布外点变成训练样本。
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+### 9. 方案 A 实测：合成扰动状态样本微调（两轮配方）
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+做法：从训练任务老师轨迹的 15–85% 处取状态，加 N(0,σ²) 关节扰动（σ 混合 0.5/1/2/4°；实测起点偏移 p50 1.5°），老师重规划（**2000/2000 到达**、cert 1951/2000），打包 36k 样本（act_scale=1.0，为主数据的 1.9%），从 `base/last.pt` 微调 3000 步，2000 步时以 EMA 权重做 512 题闭环评估。
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+| 配方 | success | collision | goal_ratio_2s | ol_fk_mm | ol_best_mm | ol_div |
+|---|---|---|---|---|---|---|
+| base/last.pt（基线） | 0 | 0.996 | 0.755 | 5.98 | 2.92 | 0.655 |
+| +扰动样本 lr 3e-4 | 0 | **0.484** | 0.927 | **15.27** | 10.32 | 0.966 |
+| +扰动样本 lr 1e-4 | 0 | 0.604 | 0.893 | **16.42** | 11.45 | 0.980 |
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+- 碰撞率首次大幅下降（99.6%→48–60%），但 **success 仍 0**；开环精度退化 2.5–2.7 倍（6→15/16 mm）、多样性升高——小步微调在两种分布间折中，把主分布带偏了。
+- **结论**：1.5° 量级的合成扰动 + 3000 步微调不能解决闭环。若继续这条线，需从**预训练开始**按课程混入扰动样本（并监控开环不退化），成本高；或转向结构改动（方案 B：绝对目标参数化/参考轨迹跟踪）或真实 DAgger。
+- 产物：`ml/data/samples_perturb/`、`ml/runs/base_perturb/`、`ml/runs/base_perturb2/`（均在 gitignored 目录）。