perf+exp: 轮次34——复用cum_xf进库(22项指标逐位不变)、批量认证压最坏尾部(80→37ms)、FP16/BF16实测无收益

- 撤回一条自己的假收益：先前"合并几何查询→24.5ms"不成立。①第一版把 xf= 传给含5行的 gaps，
  只有第0行走完宽相位，认证点全部退回截顶40.0（少干活）；②真实顺序 特征→推理→候选→认证，
  认证点依赖网络输出，故"特征间隙与认证点合并一次调用"实现上做不到
- 可实现并已落地：gm_groups(..., xf=) 复用 features 已算的 cum_xf，B=1 交错实测 P50 −3.4ms；
  256题重跑 22 项指标与轮次33 base 逐项相同
- 新增 --cert_batch（默认0不变）：K条候选并成1次 gaps 调用。合成夹具(B=2)断言选择/轨迹/证书逐位一致，
  变异检查（换回错误索引）2项测试立即失败；256题重跑同样 22 项指标逐位相同
  实测交换：典型 33.5→37.6ms，最坏（前面候选被拒）80.2→37.1ms，P99 64.7→48.3ms
- FP16/BF16 实测不比 FP32 快（推理 7.68→8.31→8.58ms），整周期不变而 P99 更差，动作偏差 0.005°/0.038°
  → 小批量下不是算力受限，半精度不划算，推理保持 FP32
- 仍不达 20ms：下一刀是流水线复用（下次规划的特征间隙＝本次已认证的末点），可整块省掉特征 ~13ms
- 测试 32→34 项

ml/eval/eval_cl.py

@@ -92,6 +92,7 @@ def main():
     ap.add_argument('--partial', type=int, default=1)
     ap.add_argument('--inc_cap', type=int, default=0, help='1=反馈叠加后再按每轴 VMAX·DT 限幅')
     ap.add_argument('--gap_margin', type=float, default=0.0, help='安全层要求的间隙余量 mm（>0 时宽相位 cap 自动抬到 margin+0.5）')
+    ap.add_argument('--cert_batch', type=int, default=0, help='1=一次 gaps 调用覆盖全部候选（压最坏情况，典型路径略贵）')
     ap.add_argument('--max_sec', type=float, default=None)
     ap.add_argument('--seed', type=int, default=0)
     ap.add_argument('--dls', default='analytic', choices=['analytic', 'fd'])
@@ -118,7 +119,7 @@ def main():
             safety_partial=(a.commit if (a.safety and a.partial) else 0), commit_n=a.commit,
             select=a.select, replan=a.replan, fb_gain=a.fb, fb_scale=a.fb_scale, fb_near=a.fb_near, fb_fallback=a.fb_fallback, fb_ki=a.ki, fb_decay=a.kdecay, fb_imax=a.kimax,
             fb_every=a.fb_every, safety_try=a.safety_try, sel_w=a.sel_w, dls_safety=a.dls_safety, fb_clear=a.fb_clear, fb_cmin=a.fb_cmin, sub_refresh=a.sub_refresh, fb_block_gain=a.fb_block_gain,
-            inc_cap=a.inc_cap, gap_margin=a.gap_margin, return_traj=bool(a.trace))
+            inc_cap=a.inc_cap, gap_margin=a.gap_margin, cert_batch=a.cert_batch, return_traj=bool(a.trace))
     wall = time.perf_counter() - t0
     result = {**meta, 'metrics': r, 'simulation_wall_s': wall}
     print(json.dumps(json_finite(result), ensure_ascii=False, allow_nan=False), flush=True)