fix: R4 探针页 tensor 复用（proxy 下 buffer 被 detach）+ pipeline.sh 7 处 GBK 读取 + r4 分支返回码；r4 端到端 rc=0

- webapp/r4_probe.html：feat 移进 run() 每次新建。proxy=1 时 ORT 把输入 transfer 给 Worker，旧写法第二次 run 报 Tensor size(83) vs data length(0)，两种 proxy 配置全挂、r4.json pass=null。
- ml/pipeline.sh：7 处 json.load(open(...)) 补 encoding='utf-8'（:90 :110 :118 :127 :136 :138 :144）。r4.json 以 ensure_ascii=False 写出，Windows GBK 下 :110 实测 UnicodeDecodeError，命令替换为空会让上层分支走错。
- ml/pipeline.sh r4：末行 `[ "$r" = null ] && echo` 在 r=pass 时整体返回 1，set -e + EXIT trap 把通过的 r4 记成 rc=1（all 会因此停）→ 改 if/fi。
- 实测复跑两次：pass=true，部署口径（16 线程+proxy+enc_once）P99 10.22 / 11.25 ms，4 线程 13.58/13.64，无 proxy 9.28/10.92，webgpu 仍 backend not found。
- 文档同步：A 组两处标记已修，仅留 A-3（ortLocal+proxy 离线路径）交实现方。

ml/pipeline.sh

@@ -87,7 +87,7 @@ m5_one() {      # $1 = 头标签；返回 0 通过 / 3 不通过
   $PY - "$tag" "$ck" <<'PY'
 import json, sys
 tag, ck = sys.argv[1], sys.argv[2]
-p = json.load(open(f'ml/runs/m5_{tag}_policy.json')); s = json.load(open(f'ml/runs/m5_{tag}_safety.json'))
+p = json.load(open(f'ml/runs/m5_{tag}_policy.json', encoding='utf-8')); s = json.load(open(f'ml/runs/m5_{tag}_safety.json', encoding='utf-8'))
 ok = p['collision_rate'] <= 0.02
 out = {'head': tag, 'ckpt': ck, 'pass': ok,
        'policy_only': {k: p[k] for k in ('n', 'success', 'collision_rate', 'start_fail')},
@@ -107,15 +107,15 @@ case $stage in
           mkdir -p ml/runs/r4
           run $PY -m ml.export_onnx --random $CFG --out ml/runs/r4/traj_policy_r4.onnx
           run $PY -m ml.eval.r4_probe --model ml/runs/r4/traj_policy_r4.onnx --out ml/runs/r4.json
-          r=$($PY -c "import json;p=json.load(open('ml/runs/r4.json')).get('pass');print({True:'pass',False:'fail'}.get(p,'null'))")
+          r=$($PY -c "import json;p=json.load(open('ml/runs/r4.json', encoding='utf-8')).get('pass');print({True:'pass',False:'fail'}.get(p,'null'))")
           if [ "$r" = fail ] && [ "${R4_STRICT:-1}" = 1 ]; then
             echo "R4 不通过（见 ml/runs/r4.json）：部署延迟超标，先别花几十小时训练这个规模的模型。按方案改 CFG=ml/configs/small.json（d=128）重跑；确认要继续设 R4_STRICT=0"; exit 5
           fi
-          [ "$r" = null ] && echo "R4 未判定（没找到浏览器或页面未回报），继续；验收汇总会标红" ;;
+          if [ "$r" = null ]; then echo "R4 未判定（没找到浏览器或页面未回报），继续；验收汇总会标红"; fi ;;
   gate1)  mkdir -p ml/data; run node ml/gen/consistency.cjs 300 4242 | tee ml/data/consistency.json.tmp; mv ml/data/consistency.json.tmp ml/data/consistency.json ;;   # 中断时不留残缺结果
   gen)    per=$(( (N_TASKS + NPROC - 1) / NPROC ))
           if [ -z "${CONSENSUS:-}" ] && [ -f ml/data/consistency.json ]; then
-            CONSENSUS=$($PY -c "import json;print(1 if json.load(open('ml/data/consistency.json'))['consistentByGateRule']<0.9 else 0)")
+            CONSENSUS=$($PY -c "import json;print(1 if json.load(open('ml/data/consistency.json', encoding='utf-8'))['consistentByGateRule']<0.9 else 0)")
             echo "一致性门禁结果 → CONSENSUS=$CONSENSUS"
           fi
           extra=""; [ "${CONSENSUS:-0}" = "1" ] && extra="--consensus 4"
@@ -124,7 +124,7 @@ case $stage in
           # 最多 4 次（第五轮由 2 改 4：两种过滤叠加时 2 次可能补不满）；已写完的补量 shard 续跑时跳过。
           s0=$((1 + NPROC))
           for k in 1 2 3 4; do
-            need=$($PY -c "import json,math;s=json.load(open('ml/data/stats.json'));d=$TARGET_SAMPLES-s['samplesEvery3'];print(0 if d<=0 else math.ceil(d/(s['samplesEvery3']/max(1,s['tasks']))*1.05))")
+            need=$($PY -c "import json,math;s=json.load(open('ml/data/stats.json', encoding='utf-8'));d=$TARGET_SAMPLES-s['samplesEvery3'];print(0 if d<=0 else math.ceil(d/(s['samplesEvery3']/max(1,s['tasks']))*1.05))")
             [ "$need" = "0" ] && break
             echo "样本不足目标 $TARGET_SAMPLES，补生成 $need 条任务（第 $k 次）"
             per2=$(( (need + NPROC - 1) / NPROC ))
@@ -133,15 +133,15 @@ case $stage in
             run bash ml/gen/run_parallel.sh $per2 $NPROC $s0 "$extra"
             s0=$((s0 + NPROC))
           done
-          $PY -c "import json;s=json.load(open('ml/data/stats.json'));import sys;sys.exit(0 if s['samplesEvery3']>=0.9*$TARGET_SAMPLES else 7)" || echo "警告：补 4 次后样本仍不足目标的 90%，按现有样本继续（stats.json 见 samplesEvery3）" ;;
+          $PY -c "import json;s=json.load(open('ml/data/stats.json', encoding='utf-8'));import sys;sys.exit(0 if s['samplesEvery3']>=0.9*$TARGET_SAMPLES else 7)" || echo "警告：补 4 次后样本仍不足目标的 90%，按现有样本继续（stats.json 见 samplesEvery3）" ;;
   prep)   # 间隙过滤口径必须与生成时一致（审查 N-1）
-          $PY -c "import json,sys;m=json.load(open('ml/data/stats.json')).get('minGapFilterMm');sys.exit(0 if m is None or float(m)==float($MIN_GAP_MM) else 8)" \
+          $PY -c "import json,sys;m=json.load(open('ml/data/stats.json', encoding='utf-8')).get('minGapFilterMm');sys.exit(0 if m is None or float(m)==float($MIN_GAP_MM) else 8)" \
             || { echo "MIN_GAP_MM=$MIN_GAP_MM 与生成阶段 stats.json 的 minGapFilterMm 不一致：补量口径与训练集会分叉，请用同一值重跑 gen 或 prep"; exit 8; }
           # 已打包完的 shard 跳过（断点续跑，见 run_prep.sh）；参数变了由 pstate reset 把旧 samples 移到 ml/archive/
           run bash ml/prep/run_prep.sh $NPROC
           run $PY -m ml.eval.check_r2 --samples ml/data/samples --out ml/data/r2.json
           # 第五轮（审查 N-2）：R2 判据与搜索池大小有关、阈值未经实测校准 → 默认只警告继续，R2_STRICT=1 才拦
-          if ! $PY -c "import json,sys;sys.exit(4 if json.load(open('ml/data/r2.json')).get('pass') is False else 0)"; then
+          if ! $PY -c "import json,sys;sys.exit(4 if json.load(open('ml/data/r2.json', encoding='utf-8')).get('pass') is False else 0)"; then
             if [ "${R2_STRICT:-0}" = 1 ]; then echo "R2 不通过（R2_STRICT=1）：停在这里，把 ml/data/r2.json 发我"; exit 4; fi
             echo "警告：R2 不通过（近邻标签不自洽，见 ml/data/r2.json）。按默认继续训练，验收汇总会列出"
           fi ;;