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

webapp/js/ik-policy.js

@@ -336,9 +336,13 @@ class Runner {
 const now = () => (typeof performance !== 'undefined' ? performance.now() : Date.now());
 
 /* ---------------- onnxruntime 适配（web: ort = window.ort；node: require('onnxruntime-node')） ---------------- */
-function ortInfer(ort, session) {
+/* 2026-10-18 第五轮：模型 meta.enc_once=true（编码一次、解码 K 次）时只送第 1 行特征 [1,F]；
+   Runner 仍按 K 行组织特征（K 行本就相同），旧模型（enc_once 缺省）照旧送 [B,F]。 */
+function ortInfer(ort, session, opt) {
+  const encOnce = !!(opt && opt.encOnce);
   return async (feat, z, B) => {
-    const r = await session.run({ feat: new ort.Tensor('float32', feat, [B, F_DIM]), z: new ort.Tensor('float32', z, [B, H, 6]) });
+    const ft = encOnce ? new ort.Tensor('float32', feat.subarray(0, F_DIM), [1, F_DIM]) : new ort.Tensor('float32', feat, [B, F_DIM]);
+    const r = await session.run({ feat: ft, z: new ort.Tensor('float32', z, [B, H, 6]) });
     return { act: r.act.data, value: r.value.data, sub: r.sub.data };
   };
 }