第五轮：锁/续跑/超时/自动分支/R4 探针与 encode-once/控制台加固；阶段内断点续跑（gen 按条、prep 按 shard、训练与 APG 定时原子存档+体面停止）；分歧以实现方意见为准

ml/model/policy.py

@@ -126,6 +126,22 @@ class Policy(nn.Module):
         x = z - self.decode(mem, z, zero, one)
         return x, v, s
 
+    def sample_shared(self, feat1, z):
+        """部署接口（ONNX，2026-10-18 第五轮，R4 实测后改）：一次观测、K 条候选。
+        feat1 [1,F]，z [K,16,6] → act [K,16,6]，value [K]，sub [K,13]（value/sub 对 K 行相同，展开只为保持运行时读法）。
+        此前部署把同一观测复制 K=8 行喂 sample()，encoder 被重复算 8 次（约占总计算 29%）；这里只编码一次再展开给解码器。"""
+        mem = self.encode(feat1)
+        v, s = self.heads(mem)
+        K = z.shape[0]
+        if self.head == 'wta':
+            act, _ = self.wta_modes(mem)
+            idx = torch.arange(K, device=z.device) % self.K
+            return act[0, idx] + 0.0 * z, v.expand(K), s.expand(K, -1)
+        m = mem.expand(K, -1, -1)
+        one = torch.ones(K, device=z.device, dtype=z.dtype)
+        x = z - self.decode(m, z, torch.zeros_like(one), one)
+        return x, v.expand(K), s.expand(K, -1)
+
     def sample_k(self, feat, K, z=None):
         """仿真 / APG 用：每个观测 K 条候选 → act [B,K,16,6], value [B], sub [B,13]"""
         mem = self.encode(feat)