ml: 第二轮审查 B-1~B-8 处置 + 一键训练控制台

- B-1 运行时投影护栏恢复 5 mm；老师轨迹按认证最小间隙 < 3 mm 剔除（stats/build_dataset，gapDrop）
- B-2 APG 端点+中点 hinge 取均值；B-3 check_r2 空匹配保护、5000×50000、分块 256，pass=false 时 prep 停下
- B-4 R7 按全部 B/C 题统计；B-5 r8 起点贴柱；B-7 pipeline r4（export_onnx --random，训练前测延迟）
- B-8 起步失败 ≤0.2%、column_gap 分块、pipefail、门禁结果先写 .tmp
- 训练控制台：ml/console.bat|sh → ml/monitor.py（开始/停止/进度/日志接口）+ monitor.html；
  pipeline.sh all 支持 FROM/TO，阶段状态写 ml/runs/pipeline.json（ml/pstate.py）；训练/APG 日志加 total、t
- 文档：README 一键运行与训练控制台；审查文档追加第三轮处置；方案余量决策与 R4 时点

docs/Transformer轨迹拟合训练方案.md

@@ -55,7 +55,7 @@
 | 挖错循环中 E2 错题请老师补路径 | 解决可微代价绕不出的局部极小 | 量小、离线 | **上** |
 | 老师：PRM 路网 A* vs `solveDyn` | A*：确定性，同类任务左右选择一致，且是路网上的最短；`solveDyn` 覆盖更全 | A*：受路网分辨率限制，个别任务失败 | **A* 为主老师**，失败的任务用 `solveDyn`（固定种子）补 |
 | 推理后端：WebGPU vs wasm | WebGPU 大模型快 | 本模型约 4M 参数，WebGPU 每次调度 33–67 μs × 150–300 次，调度开销反而大 | **wasm-SIMD 多线程**；M4 实测若 WebGPU P99 更低再换 |
-| 训练余量 | 越大越不易被认证拒绝 | 越大行程越长、贴柱越难；高于老师轨迹自身间隙（实测最小间隙 p50 4.4 / p90 5.9 mm）会与 BC 标签对抗 | **3 mm**（≈ 老师 p10），APG 碰撞项与运行时投影共用 |
+| 训练余量 | 越大越不易被认证拒绝 | 越大行程越长、贴柱越难；高于老师轨迹自身间隙（实测最小间隙 p50 4.4 / p90 5.9 mm）会与 BC 标签对抗 | 数据过滤与 APG 碰撞项 **3 mm**（认证最小间隙 < 3 mm 的老师轨迹不进训练集）；运行时投影护栏独立保持 **5 mm**，护栏不迁就数据分布 |
 | 关节噪声增广 σ | 覆盖偏离状态 | 过大产生无意义状态 | **1°** |
 | 局部牛顿精修 | 末端精度到 < 1 mm | 无 | **上**，同样过安全层 |
 
@@ -320,7 +320,7 @@ for 每个 batch（随机采样 q0 和目标，不需要老师）:
     反传，梯度裁剪 ≤ 1.0，lr 1e-4
 ```
 
-- 碰撞项 L_col = Σ ReLU(margin − 胶囊距离)，margin = 训练余量 3 mm（间隙已扣除 `margin_mm`）；每步端点 + 中点；含臂×立柱、臂×台架、臂×臂（非相邻段）。
+- 碰撞项 L_col = Σ ReLU(margin − 胶囊距离)，margin = 训练余量 3 mm（间隙已扣除 `margin_mm`）；每步端点与中点，两处取均值（与只查端点同量纲）；含臂×立柱、臂×台架、臂×臂（非相邻段）。
 - 到达项：每个截断段末的位置误差² + λ_rot·‖R − R*‖_F²；不做到达即停，段末项在整条展开上持续给出接近梯度。
 - 平滑项：速度² + 加速度²。
 - BC 锚定项：保留预训练损失，防止多模态被压缩；每轮监控左右比例。
@@ -444,7 +444,7 @@ for 每个 batch（随机采样 q0 和目标，不需要老师）:
 | R1 | 老师在相邻任务上左右绕行跳变，标签自相矛盾 | 起终点扰动 ±5 mm 的邻居任务同伦类一致率 ≥ 90% | 对 A* 边代价加左右偏好项，强制同区域选同侧 | M1 |
 | R2 | 时间律仍有不可观测成分，闭环起不了步 | 近邻样本标签方差 < 10% 步长（`ml/eval/check_r2.py`）；起步失败率 = 0（闭环 `start_fail`） | 进一步把剩余路程估计加入输入 | M1 / M5 |
 | R3 | 距离认证过于保守，贴柱处拒绝率高，影响 30/30 | near_column 上认证拒绝率统计；离线 10⁵ 段 0.01° 审计漏检 = 0 | 训练余量提高到 4–6 mm，接受行程变长；收紧杠杆界（按位形分区） | M2 / M7 |
-| R4 | 浏览器推理延迟 | M4 后立即导出 ONNX，wasm-SIMD 多线程测 batch=8 P99 < 15 ms | 减小模型（d=128，约 1.8M 参数）；同时测 WebGPU，更快则换 | **M4（最大不确定项）** |
+| R4 | 浏览器推理延迟 | 训练前用随机初始化模型导出 ONNX（延迟与权重无关），wasm-SIMD 多线程测 batch=8 P99 < 15 ms | 减小模型（d=128，约 1.8M 参数）；同时测 WebGPU，更快则换 | **M1 前（最大不确定项，训练前结掉）** |
 | R5 | MeanFlow 头在 6 轴、位姿目标下穿柱或训练不稳 | near_column 穿柱率（关安全层）≤ 2%；损失不发散 | 同骨干换 WTA K=8 头 | M5 |
 | R6 | 位姿目标的多 IK 分支带来额外多峰 | 不同肘/腕分支子集到达率 ≥ 主集 − 2 个百分点 | 加目标分支标志 | M5 |
 | R7 | APG 压缩多模态或拉长路径（ELMP 中路径 +23%） | 每轮门禁：B/C 类左右绕行比例变化 ≤ 5 个百分点、行程中位数比 ≤ 1.05（`ml/mining/gate.py`） | 加大 BC 锚定权重；行程项 | M6 |