fix(kin/diag): gaps 默认不拼胶囊对（pairs=True 仅 APG 用；实测 4096×40 峰值 4.46 GiB 全在拼接 8.6e7 对）；diag_cl 删 D 段（子目标已排除）、加 E 段（开环幅度与抹 dq 敏感度、老师中段带速度/静止起步闭环）；rollout 加 qp0；本机执行清单更新

docs/本机执行清单.md

@@ -3,23 +3,20 @@
 本文件是 Hark 对本机计算的唯一要求清单。按顺序执行，每一步把「回传」里的文件或输出原样交给用户，不要跳步，不要自行改代码。
 所有命令在仓库根目录（G:\Robot_v2\机器人手臂）的 Git Bash 里运行。完成的条目由 Hark 在下一次提交里删掉。
 
-## 已知结论（2026-10-19 02:35 回传）
+## 已知结论（截至 2026-10-19 02:43 回传）
 
-- 特征口径 Python 与 JS 一致（最大差 3.6e-6），同噪声动作差 ~1e-5°：排除「闭环输入没见过」。
-- 闭环关安全层 0% 到达 / 99.6% 碰撞，首撞中位 1.46 s，主碰撞组对 2-4；全程最小目标误差中位 254 mm：策略根本没朝目标走。开安全层碰撞 5.5%，到达仍 0.4%。
-- 开环正常：ol_fk_mm 5.98、ol_best_mm 2.92、ol_div 0.655。老师回放 pass。
-- 下一个嫌疑：子目标。训练时特征里的子目标是老师真实途经点，闭环里换成子目标头自己的预测。第 2 步的 D 段专门验证它。
-- gaps 显存：上一版只给精算段分块，粗筛段 4096 点仍 9.3 GiB。本版粗筛也按点分块（每块 ≤ 446 点）。
+- 特征口径 Python 与 JS 一致（最大差 3.6e-6）：排除「闭环输入没见过」。
+- 子目标排除：不用子目标、用老师真实途经点，与基线完全一样（0% 到达 / 99.6% 碰撞）。
+- 闭环方向对但极慢：2 s 只把目标误差缩小 18.5%，首撞中位 1.46 s，主碰撞组对 2-4。开环（老师状态上）几乎精确。
+- 现在的嫌疑：模型「抄上一帧速度」。第 2 步的 E 段专门验证。
+- gaps 显存：粗筛分块已生效（1.05 / 1.40 GiB），4096×40 的 4.46 GiB 全在拼接胶囊对。本版默认只返回 gm，不再拼胶囊对（只有 APG 要）。
 
-## 第 0 步：同步代码（不要 reset --hard）
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-本地有未提交的 `ml/monitor.html`、`ml/pstate.py` 改动和一个未推送的合并提交，`reset --hard` 会把它们丢掉。
+## 第 0 步：同步代码
 
 ```bash
-git add ml/monitor.html ml/pstate.py && git commit -m "monitor: 开环指标两张图；pstate: train 归档加 review_*"
+git status --short            # 有未提交改动就先 commit，不要丢
 git pull --rebase gitea main
-git log --oneline -3          # 最上面应是你的 monitor 提交，其下是 Hark 的「fix(kin/diag): …」
-git push gitea main
+git log --oneline -1          # 应是 Hark 的「fix(kin/diag): gaps 默认不拼胶囊对 …」
 ```
 
 - 训练控制台若开着先点「停止」，确认没有 python 训练进程在跑。
@@ -44,14 +41,14 @@ EOF
 - 专用显存接近 22 GB 或共享显存开始上涨：立刻 Ctrl+C，回传已打印的行，不要继续第 2 步。
 - 回传：终端 3 行。
 
-## 第 2 步：闭环失败定位（含新加的 D 段，约 5–8 分钟）
+## 第 2 步：闭环失败定位（含新加的 E 段，约 5–8 分钟）
 
 ```bash
 PYTHONUTF8=1 python -m ml.eval.diag_cl --ckpt ml/runs/base/last.pt --n 256 --out ml/runs/diag_cl.json
 ```
 
 - 专用显存超过 22 GB 就 Ctrl+C 并回传终端输出。
-- 新增输出：`C.goal_err_ratio_p50`（0.5/1/2 s 时目标误差 ÷ 起点误差，<1 表示在靠近）；`D0_subhead`（冷启动子目标头精度）；`D1_no_sub`（不用子目标）；`D2_oracle_sub`（用老师真实途经点）。
+- 新增输出：`E0_openloop`（开环动作幅度 ÷ 老师幅度；把 dq 抹成 0 后的幅度；起点行幅度）；`E1_mid_teacher_vel` / `E1_mid_zero_vel`（从老师轨迹 30% 处起步，带老师速度 vs 静止起步：到达、碰撞、1 s 目标误差比、前 1 s 速度 ÷ 老师速度）。D 段已删。
 - 回传：`ml/runs/diag_cl.json`。
 
 ## 回传汇总
@@ -63,39 +60,3 @@ PYTHONUTF8=1 python -m ml.eval.diag_cl --ckpt ml/runs/base/last.pt --n 256 --out
 | 任一步出错 | 终端最后 30 行输出 |
 
 ---
-
-## 执行回传（2026-10-19 03:55，本地 AI）
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-### 第 0 步：同步代码
-
-monitor/pstate 按清单提交 `1f2f2a2`（"monitor: 开环指标两张图；pstate: train 归档加 review_*"），pull --rebase 后已推送。log 与预期一致：`1f2f2a2`（monitor）→ `0653cf0`（Hark fix(kin/diag)）。无训练进程在跑。
-
-### 第 1 步：gaps 显存峰值（实测）
-
-```
-n=  512 cap=  40  peak   1.05 GiB
-n= 4096 cap=   4  peak   1.40 GiB
-n= 4096 cap=  40  peak   4.46 GiB
-```
-
-前两条过线；4096×40 仍 **4.46 GiB**（>2 GiB 判据）。
-
-分层定位（独立测量）：
-- **粗筛分块工作正常**：单粗块（446 点，粗筛+块内全部精算）峰值 1.05 GiB。
-- **峰值全在顶层 `_cat_gaps` 拼接**：完整 gaps 4.54 GiB == 只做 `_cat_gaps`（parts 备好后单独调）4.54 GiB。
-- 机制：4096 点 cap=40 共 **8.63e7 细对**；顶层拼接时 10 个粗块的 parts（b/i/j int64 各 0.64 GiB、gap fp32 0.32 GiB，合计 2.25 GiB）与拼接输出（同样长大）同时存活，加上 `p['b']+s` 的临时副本，瞬时到 4.5 GiB 量级。
-- 三个可行的修法方向（未改代码）：① 逐键消费——`torch.cat([p.pop('b')+s …])` 一类，每拼完一个键释放该键 parts，峰值降到 ~2.5 GiB；② b/i/j int32 化（细对数 8.6e7 < 2^31，索引完全够），内存直接减半到 ~2.3 GiB；③ 顶层不拼大数组，消费方（dagger/collect、dag 收集）按块消费。
-- 版本对比：上一版（`573082d`）同配置 9.30 GiB → 本版 4.54 GiB；旧版（`0b47905`）36.9 GiB。
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-### 第 2 步：闭环失败定位（含 D 段；完整 JSON 已更新到 ml/runs/diag_cl.json）
-
-A/B/C 与上轮一致（A/B 全过；C：0% 到达 / 99.6% 碰撞，主碰撞对 J3-J5）。新增输出：
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-- **C.goal_err_ratio_p50**：0.5 s **0.967**、1.0 s **0.892**、2.0 s **0.815** —— 误差比值 <1，方向没错、在缓慢靠近，但 2 秒只缩 **18.5%**，从未接近。
-- **D0_subhead**：需子目标的题占 28.1%；need 二分类准确率 71.9%；冷启动预测的途经点 1 每关节最大误差 p50 **66.8°** / p90 **137.1°** —— 子目标头确实基本预测不对。
-- **D1_no_sub**（完全不用子目标）：到达 **0%** / 碰撞 **99.6%** / 末端误差 p50 430 mm。
-- **D2_oracle_sub**（用老师真实途经点）：到达 **0%** / 碰撞 **99.6%** / 末端误差 p50 435 mm。
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-**D 段结论：子目标不是元凶。** D2（最有利输入）与 D1、C 基线三者到达率/碰撞率完全相同（0% / 99.6%），末端误差也一致（430/435 mm）——拿掉子目标或换成老师真值都毫无区别。子目标头虽然预测很差（p50 66.8°），但不是闭环失败的原因；策略在闭环状态里本身就完全走不动（2 s 只靠近 18.5% 且 99.6% 撞）。
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-### 第 1、2 步都没出错，无终端报错段。