exp: 轮次39(续)——行程超出2.4倍的成因是换向抖动(23.5%步换向、净位移只占44.5%)；len_w=0.1 罚不动量级不匹配

docs/探索日志.md

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   1. 新加的 `backoff` 指标一度在产物里根本没有——`ml/eval/eval_cl.py:run()` 的 `out` 是**自己显式列键**的，不是从 `rollout` 返回的字典通抄，所以我往 `res` 加的 `backoff_mean` 被无声丢掉。已改成从逐题 `per['backoff']` 汇总（`backoff_mean` + `reject_all_mean = backoff+brakes`，后者才是与"原来全拒次数"可比的量）。**教训：加指标要顺着输出链路走到底，别只改生产端。**
   2. 停后台 GPU 作业时，`TaskStop` 之后 `bash` 脚本链会活下来并继续拉起下一个 python；而 `nvidia-smi --query-compute-apps` 在这台机器上列不出这些 python（只列 ShellHost/wallpaper32 之类），据此判断"卡已空"会误判。我第一次按 PID 杀子进程后，链条 30 秒后又起了一个新的 eval。第二次我按进程树杀，但**把父子关系读反了**（Windows 的 PPID 在父进程已死时是陈旧值），结果误杀了新链的第一臂。正确做法：重启前用命令行正则列出全量候选、数 python 个数确认单租户，重启后再数一次；杀之前先按 `StartTime` 判新旧。backoff 那一臂因此要补跑。
 
+## 行程超出的成因分解（轮次 39 续，纯 CPU 读轮次 33 base 转储）
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+- 口径先对齐：只在"有老师参考且到达"的题上算，自测 **2.425** 与 eval 报的 2.445 同量级（差别在我按 `t_done/DT` 取窗端，eval 逐步累加），后面的数都在这个口径上。
+- **超出主要是同一根轴来回抖，不是绕远路**：净位移/总行程中位 **0.445**（完美单调应为 1.0）、各轴最大 excursion/行程 0.507、**换向步占比中位 23.5%**（p25 15.7%、p75 30.3%）。分组看**到达组抖得更厉害**（换向 26.1% vs 未到达组 14.7%）——未到达组的问题是冻住，不是抖。
+- **对得上训练侧的事实**：预训练本来就有 `w_smooth=0.05` 的二阶差分正则，但闭环仍 23% 换向 ⇒ 训练期的平滑项没管住执行期的抖动。
+- **第一条 A/B 读数（`len_w=0.1`，256 题、`--inc_cap 1`）**：到达 0.5117（对照 0.5234，−1.2 pp）、时限内 0.2695（+0.4 pp）、**行程比 2.6216 几乎没动**（对照 2.6158）、成功题末态误差 0.2438（对照 0.2175，变差）。
+  原因是量级不匹配，不是方向错：`0.1 × 累计归一行程`（16 步满速在 3 条轴上约 48）只当量 ~5 mm，而早段末态误差是几百 mm ⇒ 罚不动。等 `len_w=0.3/1.0` 两臂看行程比是否真的开始下降；若仍压不住，惩罚对象应从"总行程"换成**换向/二阶差分**（直接打这个 23.5%）。
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 ## 执行余量与前缀完整性审计（轮次 39 续，纯 CPU 读轮次 33 转储）
 
 - 256 题 × 195 次同步规划、commit_n=2 ⇒ 169,216 个**真正被执行过的**检查点（每步的端点+中点，间隙在 0.5 mm 截顶）。
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 ## 分支清理（2026-10-20）
 
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 - `feat/fb-mix`（8e5431c）：反馈混合方案的中间分支，**已验证是 `exp/dagger-deploy` 的祖先**（所有提交都在后者历史里），本地/远端分支删除，内容保留在 exp/dagger-deploy。
 - `feat/abs-target`（217a70b）：绝对目标参数化负结论分支（轮次 3）；打 tag `archive/abs-target` 保留可复现实体后，删除远端分支（本地此前已删）。
 - `backup/pre-deep-squash`、`backup/pre-squash`：历史备份分支，非实验方案，保留未动。