diag: H 段（老师 oracle 走 rollout / 前缀消融 / 子目标越过顶点规则 / 分轴与分类别指标）；训练：EMA、选模不落在 p_neq 预热、闭环分数选模、24000 步余弦、p_neq 0.5 + p_edge 0.1、子目标头切断抄输入、前缀/dq 增广；仿真：last 记真正提交的候选、碰撞与到达按每题时限、回放门禁读 pass+指纹并走 rollout；数据：动作标签按 1.25·STEP 归一化（act_scale 随 meta/ckpt/ONNX 传递，旧模型 1.0）、收回亏空结转、DAgger 带 qPrev 与起步速度、打包签名变更自动重打；ik-policy.js 同步（actScale、子目标规则、DLS 时清 lastPlan）；本机执行清单与 README 更新

ml/eval/diag_tail.py

@@ -43,10 +43,8 @@ def main():
     from ml.model.policy import build
     from ml.sim.closed_loop import rollout, goal_err
 
-    ck = torch.load(a.ckpt, map_location=a.device)
-    model = build(ck['cfg']).to(a.device)
-    model.load_state_dict(ck['model'])
-    model.eval()
+    from ml.common.ckpt import load_policy      # 2026-10-19：EMA 权重 + act_scale
+    model, ck = load_policy(a.ckpt, a.device)
     kin = Kin(device=a.device)
     if ck.get('fp') and ck['fp'] != kin.fp:
         sys.exit('checkpoint 的碰撞模型指纹 %s 与当前 kin.json %s 不符' % (ck['fp'], kin.fp))