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。

webapp/r4_probe.html

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     if (res.proxy) { ort.env.wasm.proxy = true; try { sess = await ort.InferenceSession.create(MODEL, opts); } catch (e) { res.proxyError = String(e); res.proxy = false; ort.env.wasm.proxy = false; } }
     if (!sess) sess = await ort.InferenceSession.create(MODEL, opts);
     res.encOnce = !!meta.enc_once;
-    const feat = new Float32Array((res.encOnce ? 1 : K) * F).map(() => Math.random() - 0.5);
     const z = () => new Float32Array(K * H * 6).map(() => Math.random() * 2 - 1);
-    const run = () => sess.run({ feat: new ort.Tensor('float32', feat, [res.encOnce ? 1 : K, F]), z: new ort.Tensor('float32', z(), [K, H, 6]) });
+    /* proxy 模式下 ORT 会把输入 buffer 转移给 Worker（detach），feat 必须每次新建 */
+    const run = () => { const feat = new Float32Array((res.encOnce ? 1 : K) * F).map(() => Math.random() - 0.5);
+      return sess.run({ feat: new ort.Tensor('float32', feat, [res.encOnce ? 1 : K, F]), z: new ort.Tensor('float32', z(), [K, H, 6]) }); };
     for (let i = 0; i < 10; i++) await run();
     let last = performance.now(); const gaps = [];
     const tk = setInterval(() => { const t = performance.now(); gaps.push(t - last); last = t; }, 20);