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

ml/eval/acceptance.py

@@ -41,7 +41,7 @@ def main():
     if reach:
         r, _ = evaluate(model, kin, reach, a.device, safety=True)
         add('held-out 可达任务到达率', r['success'], r['success'] >= 0.98, '≥ 0.98（仿真安全层）')
-        add('起步失败率（R2）', r['start_fail'], r['start_fail'] == 0, '= 0')
+        add('起步失败率（R2）', r['start_fail'], r['start_fail'] <= 0.002, '≤ 0.2%（约 2500 题容许 ≤5 题，0 题判据过脆）')
     else:
         add('held-out 可达任务到达率', None, False, 'val 中无可达任务')
     if dock: