第六、七轮：离线 ort/WebGPU、R9 查看器整周期、安全层截止下沉、enc_once 前瞻 bug（feat 动态轴）、UTF-8、断点 RNG 续跑与 --stop-at、R2 池无关性自检、R8 出题缓存、本机自检 selftest、冒烟 smoke；遗留清单并入审查文档第六节

ml/export_onnx.py

@@ -1,8 +1,10 @@
 """导出部署包（方案 §8.4）：
   python -m ml.export_onnx --ckpt ml/runs/current.pt --out webapp/models/traj_policy.onnx [--fp16]
-输出 traj_policy.onnx（输入 feat[1,83]、z[K,16,6]；输出 act[K,16,6] 归一化增量、value[K]、sub[K,13]）
+输出 traj_policy.onnx（输入 feat[1 或 K,83]、z[K,16,6]；输出 act[K,16,6] 归一化增量、value[K]、sub[K,13]）
 与 traj_policy.meta.json（碰撞模型指纹、特征版本、维度、enc_once）。导出后用 onnxruntime 与 PyTorch 对拍。
 2026-10-18 第五轮：改为"编码一次、解码 K 次"（Policy.sample_shared），meta.enc_once=true；运行时据此只送 1 行特征。
+2026-10-18 第六轮：feat 轴改为动态（1 行 = 主推理编码一次；K 行 = 前瞻逐行编码），meta.feat_dyn=true。
+  第五轮的 enc_once 模型 feat 固定 1 行，运行时前瞻只能逐行推（ik-policy.js ortInfer 已兼容），重新导出即可。
   --random 导出的是延迟探针（meta.random_init=true）：查看器 / bench / 验收都会拒绝把它当策略用。"""
 import argparse, json, os
 import numpy as np
@@ -38,7 +40,7 @@ def main():
     os.makedirs(os.path.dirname(a.out) or '.', exist_ok=True)
     feat, z = torch.randn(1, F_DIM), torch.randn(8, H, 6)
     torch.onnx.export(Wrap(m), (feat, z), a.out, input_names=['feat', 'z'], output_names=['act', 'value', 'sub'],
-                      dynamic_axes={'z': {0: 'K'}, 'act': {0: 'K'}, 'value': {0: 'K'}, 'sub': {0: 'K'}},
+                      dynamic_axes={'feat': {0: 'B'}, 'z': {0: 'K'}, 'act': {0: 'K'}, 'value': {0: 'K'}, 'sub': {0: 'K'}},
                       opset_version=a.opset, dynamo=False)
     if a.fp16:
         from onnxconverter_common import float16
@@ -54,8 +56,14 @@ def main():
     err8 = max(float((t[i] - t8[i]).abs().max()) for i in range(3))
     assert err8 < 1e-4, f'sample_shared 与 sample 不一致：{err8}'
     err = max(float(np.abs(o[i] - t[i].numpy()).max()) for i in range(3))
+    f8 = torch.randn(8, F_DIM)                              # 前瞻口径：8 行不同特征，须与 sample() 逐行一致
+    o8 = s.run(None, {'feat': f8.numpy(), 'z': z.numpy()})
+    with torch.no_grad(): r8 = m.sample(f8, z)
+    err_rows = max(float(np.abs(o8[i] - r8[i].numpy()).max()) for i in range(3))
+    assert err_rows < 1e-3, f'feat 为 K 行时与 sample 不一致：{err_rows}'
+    err = max(err, err_rows)
     meta = {'fp': kin.fp, 'tcp0': kin.tcp0.tolist(), 'head': m.head, 'feat_ver': FEAT_VER, 'f_dim': F_DIM, 'h': H, 'step': STEP, 'fp16': a.fp16,
-            'ckpt': os.path.abspath(a.ckpt) if a.ckpt else None, 'random_init': bool(a.random), 'enc_once': True, 'eval': ck.get('eval'), 'max_abs_err_vs_torch': err}
+            'ckpt': os.path.abspath(a.ckpt) if a.ckpt else None, 'random_init': bool(a.random), 'enc_once': True, 'feat_dyn': True, 'eval': ck.get('eval'), 'max_abs_err_vs_torch': err}
     json.dump(meta, open(a.out.replace('.onnx', '.meta.json'), 'w'), indent=1)
     print(json.dumps({'onnx': a.out, 'MB': os.path.getsize(a.out) / 1e6, 'max_abs_err_vs_torch': err}))