第六、七轮：离线 ort/WebGPU、R9 查看器整周期、安全层截止下沉、enc_once 前瞻 bug（feat 动态轴）、UTF-8、断点 RNG 续跑与 --stop-at、R2 池无关性自检、R8 出题缓存、本机自检 selftest、冒烟 smoke；遗留清单并入审查文档第六节
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Hark
@@ -82,3 +82,100 @@ tickGapMax 全部 ≈21.5 ms（20 ms 节拍没被卡住）。背景：第五轮
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1. ~~A 组修复并重跑 `r4`~~：已完成（本机 2026-10-18，rc=0、P99 11.25）。
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2. 接着 `FROM=gen TO=prep` 跑一次（数小时），拿 `gapDrop` 与 R2 两个口径的数——C-2 / C-3 随之消掉，B-2 的 Node 侧安全层数字可顺手从 m5 前的 bench 拿。
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3. B 组等上面的数字齐了再定；C-1 / C-5 / C-6 随第一次真跑逐项核对；A-3（离线 ort 加载）交给实现方。
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## 五、实现方处置（第六轮，2026-10-18）
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逐条对应第二部分。分歧按第五轮第〇节规则以实现方为准，下一轮用实测数据定。
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**A-3 离线 ort 加载**：已修。`ik-policy-glue.js` 与 `r4_probe.html` 的本地前缀改为绝对 URL（`new URL('vendor/ort/', location.href)`），ORT 的 `import()` 不再把它当裸模块名。新增 `ml/prep/vendor_ort.sh`（`setup` 与 `r4` 自动调用）用 `npm pack onnxruntime-web@1.20.1` 把 `ort.min.js`、`ort.webgpu.min.js` 与两套 wasm/mjs 放进 `webapp/vendor/ort/`（33 MB，`.gitignore`）；探针检测到本地副本就默认用它，不再依赖间歇不可达的 jsdelivr（`ORT_LOCAL=0` 强制 CDN）。
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**GBK 兜底**：除了本机已补的 7 处，`pipeline.sh`、`console.bat`、`console.sh`、监控起的子进程统一 `PYTHONUTF8=1`，所有 Python 读写默认 UTF-8，不再逐处补 `encoding`。
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**B-1 R4 口径**：R4 保持纯推理判据（随机权重只代表推理开销，这点不变）。整周期另立 **R9**，用**训练好的模型**在**真查看器**里测：`python -m ml.eval.r4_probe --viewer`（`bench` 阶段自动跑，写 `ml/runs/r9_browser.json`），查看器 `&autotest=30` 跑与 Node bench **同种子同题**的 30 道贴柱题，判据 **整次规划 `planP99` < 45 ms 且饥饿节拍 < 1%**（饥饿 = 执行时钟到点时队列为空 = 实际丢步）。`r4.json` 另带 `viewer_ref`（随机模型的同一测试），只作参考不判定——随机策略几乎每次都要认证多条候选，安全层路径不代表真模型。验收汇总加 R9 一项。方案 R9 行同步改写（原"安全层 P99 < 5 ms"不可测也不对口径）。
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**B-2 安全层两把尺**：找到了原因，而且 Node 侧也一样慢，不是浏览器独有。沙箱 Node 单次调用：`gapMatrix` cap20 **3.6 ms** / cap40 **5.5 ms**、`collideFree` 1.5 ms、`criticalPairs` 3.1 ms，而推理只有 **1.5 ms**——**耗时在几何查询，不在模型**。具体三处：
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1. 截止只在候选之间检查，单条候选内部最多 40 次查询（≈150 ms）不受限 → 墙钟截止下沉到认证递归内部：第 1 条候选截止 45 ms，其余共享到 30 ms，到点判不过（`certFailWhy.time`），沿已认证刹停段停，安全性不变。
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2. `safetyMs` 从推理结束开始计，**把前瞻（第二次推理 + 8 份特征 = 8 次 gapMatrix cap40）算进去了** → 拆成 `lookaheadMs` / `safetyMs` / `planMs` 三项分别记。
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3. 前瞻在"卡死"时也触发，随机或差的策略几乎一直卡死 → 改为只在冷启动（新目标 / 目标跳变）前瞻，与仿真 `closed_loop.py`（只在首块前瞻）对齐；卡死由换向锁处理。
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沙箱 Node、同 2 道贴柱题、小模型实测（同一机器前后对比）：安全层 P99 **200.9 → 51.9 ms**，前瞻 P99 126 → 83 ms（只剩冷启动那几次），整次规划 P99 **236.7 → 63.3 ms**（P50 57.5）。代价是沙箱上 `time` 截止判不过占多数、刹停多（2 vCPU 上每次 gapMatrix 约 4 ms，45 ms 只够约 10 次查询；未训练小模型本身也差）——你机器单核快 2× 左右，真模型候选第 1 条通过率高，R9 以本机实测为准；若本机 R9 仍不过，下一轮把几何查询（特征、投影、认证）整体搬进 Worker，主线程只执行。
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另外 bench 与查看器都记 `certQueriesP99`、`certMemoHitRate`（沙箱 0.69–0.72）、`certFailWhy`；验收加"同题安全层 浏览器 / Node ≤ 3×"一项。
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**顺带发现并修掉一个真 bug**：第五轮 `enc_once` 后，前瞻的 8 行特征**各不相同**，但 `ortInfer` 只送了第 1 行 → 8 个候选的前瞻价值全是同一个观测算的，冷启动时的候选排序等于随机。现在 ONNX 的 `feat` 轴改为动态（1 行 = 主推理编码一次；K 行 = 前瞻逐行编码，`meta.feat_dyn=true`），导出时对拍 8 行不同特征与 `sample()` 一致（2e-7 量级）；第五轮导出的旧模型运行时自动退化为逐行推（正确但慢）。**你本机的 r4 模型需重新导出**（`bash ml/pipeline.sh r4` 会重导）。
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**B-3 WebGPU**：`backend not found` 的直接原因是 `ort.min.js` 里**没有 WebGPU 后端**（只在 `ort.webgpu.min.js`）。查看器与探针在 `ep=webgpu` 时改载 `ort.webgpu.min.js`；探针先记 `navigator.gpu` 与适配器信息（区分"没有 GPU"与"包不对"）；WebGPU 配置改用有界面窗口打开（无头模式拿不到真适配器），跑完自动关。
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**D**：`webapp/models/README.md` 已改为 fp32、第 10 步、新输入签名。
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**C 组**：第七轮已处置，下一步见第六节。
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## 六、实现方处置与待本机验证（第七轮，2026-10-18）
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本节是遗留问题的**唯一清单**：不需要计算的已在代码里修完（「本轮已修完」）；需要计算的只有一条技术验证命令（「本机技术验证」），由你的 PC 跑，沙箱不跑；做法已全部定下（「已定的做法」）；需要你确认的写在「还需要你确认的」。
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### 6.1 本轮已修完（不需要计算）
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| 遗留 | 处置 | 位置 |
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| A-3 离线 ort 加载失败 | 本地前缀改绝对 URL；`ml/prep/vendor_ort.sh` 放好 ort 本地副本，探针默认用本地、不依赖 CDN | `ik-policy-glue.js`、`r4_probe.html`、`vendor_ort.sh` |
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| GBK 读中文 json | 全流程 `PYTHONUTF8=1`（pipeline / console.bat / console.sh / 监控子进程） | `pipeline.sh` 等 |
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| B-1 R4 口径 | R4 仍判纯推理；整周期另立 R9（真查看器、训练好的模型、与 bench 同题：`planP99` < 45 ms、饥饿 < 1%），验收加 R9 | `r4_probe.py --viewer`、`acceptance.py` |
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| B-2 安全层两把尺 | 原因定位：几何查询慢（gapMatrix 3.6–5.5 ms/次），不是模型。截止下沉到认证内部；耗时拆 4 项记录；前瞻只在冷启动；验收加"同题浏览器 / Node ≤ 3×" | `ik-policy.js`、`policy_bench.cjs` |
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| 前瞻 bug（新发现） | enc_once 后前瞻只送 1 行特征 → feat 轴改动态（`meta.feat_dyn`），导出对拍 K 行 | `policy.py`、`export_onnx.py` |
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| B-3 WebGPU 零数据 | 根因：`ort.min.js` 不含 WebGPU → 改载 `ort.webgpu.min.js`；有界面窗口测；记录适配器信息 | 同上 |
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| C-3 R2 池无关性 | 每次 R2 自动以 4 倍池再测一次，记 `pool_check.independent`（差 < 0.02） | `check_r2.py` |
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| C-4 R8 出题耗时 | 出过的题按碰撞指纹缓存，`policy_bench.json` 记 `genS`、`casesCached` | `policy_bench.cjs` |
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| C-5 / C-6 本机生命周期与续跑 | 新增一条命令自检（见「本机技术验证」 V1） | `ml/selftest.sh`、`ml/selftest_proc.py` |
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| C-1 第 7–13 步零实测 | 靠断点续跑兜底（V1 验证），正式训练分三段跑、出错从该阶段续；另备 `ml/smoke.sh` 全流程冒烟，不必跑 | `ml/smoke.sh`、`configs/smoke.json` |
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| 续跑后数值不一致 | `last.pt` 存 torch / CUDA / random 随机数状态，续跑 batch 顺序与一口气跑完一致 | `ml/common/ckpt.py` |
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| D 模型目录说明过时 | 已改（fp32、第 10 步、新签名） | `webapp/models/README.md` |
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沙箱只做了语法检查与几秒级的对拍，**以上全部以你本机结果为准**。
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### 6.2 本机技术验证（只验可行性与意外，不做正式训练）
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一条命令，5–10 分钟，在仓库旁的副本目录里跑，不碰本仓库的数据与产物，跑完副本可删。
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| # | 命令（Git Bash，仓库根目录） | 耗时 | 回传 | 验证什么 |
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| V1 | `bash ml/pipeline.sh selftest` | 5–10 分钟 | `ml/runs/selftest.json` | 意外中断能否恢复：gen 截断续写、prep 二次运行、训练 STOP / 续训、APG 续跑；Windows 进程：控制台停止能否杀净整棵树、关掉黑窗口后流程是否继续、TERM 能否送到 python |
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判读：`all_pass = true`。没过就把文件发我，不用排查。
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不单独跑全流程冒烟：V1 通过即证明断点续跑可靠，正式训练中途某一步出错时，已完成的阶段与训练进度都保留，我修完后从出错那一步接着跑（`FROM=<阶段>`），损失只是出错到发现之间的空闲时间。为缩短这段时间，正式训练按"数据 → 训练 → 后训练与评测"三段跑，每段结束看一眼（见「正式训练」）。`ml/smoke.sh` 保留在仓库里，不作为必跑项。
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### 6.3 已定的做法
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| 事项 | 定为 |
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| R9 通过线 | 整次规划 P99 < 45 ms、饥饿节拍 < 1%（60 ms 周期留 15 ms 给渲染） |
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| 浏览器测试 | 有界面窗口（无头拿不到真 GPU） |
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| R9 本机不过 | 几何查询（特征、投影、认证）整体搬进 Worker，主线程只执行 |
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| 训练余量 3 mm、`R2_STRICT`、共识过滤 | 按正式数据段的 `stats.json` / `r2.json` 定：间隙 p10 ≥ 3 mm 保持 3 mm，否则降到 p10；R2 `pool_check.independent = true` 且截距 < 0.10 时打开 `R2_STRICT`；门 1 < 0.90 自动开共识 |
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### 6.4 还需要你确认的
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无。V1 结果回来后，我只按结果改代码；若结果暴露出需要你决定的事，再写进本节。
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### 6.5 正式训练（以后再跑，不在本轮）
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V1 通过后再跑，分三段，每段跑完把回传文件发我：
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| 段 | 命令 | 耗时 | 回传 |
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| 数据 | `FROM=kin TO=prep bash ml/pipeline.sh all` | 数小时 | `ml/data/stats.json`、`ml/data/r2.json`、`ml/runs/r4.json` |
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| 训练 | `FROM=train TO=m5 bash ml/pipeline.sh all` | 约 3–6 小时 | `ml/runs/m5_gate_*.json` |
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| 后训练与评测 | `FROM=apg TO=accept bash ml/pipeline.sh all` | 约 10–20 小时 | `ml/runs/acceptance.json`、`policy_bench.json`、`r9_browser.json` |
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任何一段中途出错：把出错信息发我，我修完后用 `FROM=<出错阶段>` 接着跑，前面的不重做。
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@@ -1298,7 +1298,10 @@ k 的最大距离，随机 4000 位形采样再放大 5%；末端组对 J1…J6
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7.37 / 4.47 / 4.48 / 2.47 / 0.69 mm/°）。间隙取全部 |Δg| ≥ 2 胶囊对的
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距离 − (r_i + r_j + margin)。外加关节限位。先用离散
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<code>collideFree</code> 剔除明显干涉的候选；运行时每条候选最多 40
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次距离查询、每次推理安全层总预算 30 ms，超出按刹停处理。</li>
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次距离查询；墙钟截止下沉到认证内部：第 1 条候选截止 45
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ms，其余候选共享到 30
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ms，到点即判不过、沿已认证刹停段停。安全层耗时在几何查询而不在模型（沙箱
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Node 每次 gapMatrix 3.6–5.5 ms、collideFree 1.5 ms，推理 1.5 ms）。</li>
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<li>离散采样检查（现有 <code>pathFine</code>，1.5° +
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半格）只作快速预筛，不作保证依据。</li>
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<li><strong>可刹停不变式</strong>：只有当"候选前 3 步 + 从第 3
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@@ -1518,16 +1521,14 @@ held-out 闭环仿真（开仿真安全层）测量，由
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</tr>
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<tr class="even">
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<td>R4</td>
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<td>浏览器推理延迟</td>
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<td>浏览器纯推理延迟</td>
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<td>训练前用随机初始化模型导出
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ONNX（延迟与权重无关），<code>pipeline.sh r4</code>
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无头浏览器自动测部署口径 K=8 P99 < 15 ms（2026-10-18 本机实测旧接口 4
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线程 37.0 ms、16 线程 19.5 ms，均不达标）</td>
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<td>先做三项不改模型的改动：编码一次（沙箱 CPU 实测省约 20%）、默认线程
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16、推理移出主线程；仍不达标则 WebGPU 达标即用 WebGPU，否则
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d=128（<code>configs/small.json</code>，约 1.8M 参数）。K=8 不降</td>
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<td><strong>M1
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前（最大不确定项，训练前结掉；不过流程自动停）</strong></td>
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ONNX（延迟与权重无关），<code>pipeline.sh r4</code> 自动测部署口径 K=8
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P99 < 15 ms。2026-10-18 本机：编码一次 + 16 线程 + 代理 Worker 后 P99
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10.2–11.3 ms，<strong>已通过</strong>（改前 37.0 ms）</td>
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<td>WebGPU 达标即用 WebGPU，否则
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d=128（<code>configs/small.json</code>）。K=8 不降</td>
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<td><strong>M1 前（已结）</strong></td>
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</tr>
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<tr class="odd">
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<td>R5</td>
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@@ -1562,9 +1563,14 @@ d=128（<code>configs/small.json</code>，约 1.8M 参数）。K=8 不降</td>
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</tr>
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<tr class="odd">
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<td>R9</td>
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<td>安全层贴柱时耗时超标</td>
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<td>near_column 全程 P99 < 5 ms</td>
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<td>Web Worker 流水线；提交步数降到 2</td>
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<td>整周期超标（推理 + 前瞻 + 安全层 > 60 ms
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周期，执行时钟饥饿丢步）</td>
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<td>训练好的模型在<strong>真查看器</strong>里跑与 bench 同一批 30
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道贴柱题：整次规划 P99 < 45 ms、饥饿节拍 <
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1%（<code>r4_probe --viewer</code> →
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<code>r9_browser.json</code>）；同题安全层浏览器 / Node 差 ≤ 3×</td>
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<td>几何查询（features、投影、认证）移到
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Worker，主线程只执行；前瞻只在冷启动时做</td>
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<td>M7</td>
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</tr>
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<tr class="even">
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@@ -364,7 +364,7 @@ for 每个 batch（随机采样 q0 和目标，不需要老师）:
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### 8.3 安全层（唯一的硬保证）
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- **距离下界认证**：对一段运动 q_a → q_b，若两端到障碍的最小距离之和 d(q_a) + d(q_b) > Σ_j r_j·|Δθ_j|，则整段安全；否则二分，直到全部子段通过或判不安全。按组对分别判定：组对 (g_A, g_B) 的间隙只受关节 g_A…g_B−1 带动组 g_B 影响，右端取 Σ_{k=g_A}^{g_B−1} T[k][g_B]·|Δθ_k|，T 为分组杠杆表（组 g_B 胶囊端点到轴 k 的最大距离，随机 4000 位形采样再放大 5%；末端组对 J1…J6 分别为 9.56 / 7.37 / 4.47 / 4.48 / 2.47 / 0.69 mm/°）。间隙取全部 |Δg| ≥ 2 胶囊对的 距离 − (r_i + r_j + margin)。外加关节限位。先用离散 `collideFree` 剔除明显干涉的候选；运行时每条候选最多 40 次距离查询、每次推理安全层总预算 30 ms，超出按刹停处理。
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- **距离下界认证**：对一段运动 q_a → q_b，若两端到障碍的最小距离之和 d(q_a) + d(q_b) > Σ_j r_j·|Δθ_j|，则整段安全；否则二分，直到全部子段通过或判不安全。按组对分别判定：组对 (g_A, g_B) 的间隙只受关节 g_A…g_B−1 带动组 g_B 影响，右端取 Σ_{k=g_A}^{g_B−1} T[k][g_B]·|Δθ_k|，T 为分组杠杆表（组 g_B 胶囊端点到轴 k 的最大距离，随机 4000 位形采样再放大 5%；末端组对 J1…J6 分别为 9.56 / 7.37 / 4.47 / 4.48 / 2.47 / 0.69 mm/°）。间隙取全部 |Δg| ≥ 2 胶囊对的 距离 − (r_i + r_j + margin)。外加关节限位。先用离散 `collideFree` 剔除明显干涉的候选；运行时每条候选最多 40 次距离查询；墙钟截止下沉到认证内部：第 1 条候选截止 45 ms，其余候选共享到 30 ms，到点即判不过、沿已认证刹停段停。安全层耗时在几何查询而不在模型（沙箱 Node 每次 gapMatrix 3.6–5.5 ms、collideFree 1.5 ms，推理 1.5 ms）。
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- 离散采样检查（现有 `pathFine`，1.5° + 半格）只作快速预筛，不作保证依据。
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- **可刹停不变式**：只有当"候选前 3 步 + 从第 3 步末按每轴 a_max 减速到停"整段都通过认证时才提交。任何时候系统都持有一条已认证的停车路线，下一次推理即使完全失效也只会停下。
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- 耗时：每段一次距离查询覆盖整段，不通过才二分（通常 2–6 次）；按排序逐个认证，第一个通过即停；包围球预筛先行。目标每次 < 5 ms，否则放 Web Worker 与推理流水线并行。
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@@ -444,12 +444,12 @@ for 每个 batch（随机采样 q0 和目标，不需要老师）:
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| R1 | 老师在相邻任务上左右绕行跳变，标签自相矛盾 | 起终点扰动 ±5 mm 的邻居任务同伦类一致率 ≥ 90% | 对 A* 边代价加左右偏好项，强制同区域选同侧 | M1 |
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| R2 | 时间律仍有不可观测成分，闭环起不了步 | 近邻样本标签方差 < 10% 步长（`ml/eval/check_r2.py`）；起步失败率 = 0（闭环 `start_fail`） | 进一步把剩余路程估计加入输入 | M1 / M5 |
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| R3 | 距离认证过于保守，贴柱处拒绝率高，影响 30/30 | near_column 上认证拒绝率统计；离线 10⁵ 段 0.01° 审计漏检 = 0 | 训练余量提高到 4–6 mm，接受行程变长；收紧杠杆界（按位形分区） | M2 / M7 |
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| R4 | 浏览器推理延迟 | 训练前用随机初始化模型导出 ONNX（延迟与权重无关），`pipeline.sh r4` 无头浏览器自动测部署口径 K=8 P99 < 15 ms（2026-10-18 本机实测旧接口 4 线程 37.0 ms、16 线程 19.5 ms，均不达标） | 先做三项不改模型的改动：编码一次（沙箱 CPU 实测省约 20%）、默认线程 16、推理移出主线程；仍不达标则 WebGPU 达标即用 WebGPU，否则 d=128（`configs/small.json`，约 1.8M 参数）。K=8 不降 | **M1 前（最大不确定项，训练前结掉；不过流程自动停）** |
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| R4 | 浏览器纯推理延迟 | 训练前用随机初始化模型导出 ONNX（延迟与权重无关），`pipeline.sh r4` 自动测部署口径 K=8 P99 < 15 ms。2026-10-18 本机：编码一次 + 16 线程 + 代理 Worker 后 P99 10.2–11.3 ms，**已通过**（改前 37.0 ms） | WebGPU 达标即用 WebGPU，否则 d=128（`configs/small.json`）。K=8 不降 | **M1 前（已结）** |
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| R5 | MeanFlow 头在 6 轴、位姿目标下穿柱或训练不稳 | near_column 穿柱率（关安全层）≤ 2%；损失不发散 | 同骨干换 WTA K=8 头 | M5 |
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| R6 | 位姿目标的多 IK 分支带来额外多峰 | 不同肘/腕分支子集到达率 ≥ 主集 − 2 个百分点 | 加目标分支标志 | M5 |
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| R7 | APG 压缩多模态或拉长路径（ELMP 中路径 +23%） | 每轮门禁：B/C 类左右绕行比例变化 ≤ 5 个百分点、行程中位数比 ≤ 1.05（`ml/mining/gate.py`） | 加大 BC 锚定权重；行程项 | M6 |
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| R8 | 卡死换向活锁 | 50 个"两侧都要绕远"对抗用例（J1 起终差 ≥ 140°、终点贴立柱，部署运行时）首次换向锁后 3 s 内到达 ≥ 95%，活锁 = 0（`tests/policy_bench.cjs` r8） | 子目标改为离散绕行锚点分类 | M6 / M7 |
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| R9 | 安全层贴柱时耗时超标 | near_column 全程 P99 < 5 ms | Web Worker 流水线；提交步数降到 2 | M7 |
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| R9 | 整周期超标（推理 + 前瞻 + 安全层 > 60 ms 周期，执行时钟饥饿丢步） | 训练好的模型在**真查看器**里跑与 bench 同一批 30 道贴柱题：整次规划 P99 < 45 ms、饥饿节拍 < 1%（`r4_probe --viewer` → `r9_browser.json`）；同题安全层浏览器 / Node 差 ≤ 3× | 几何查询（features、投影、认证）移到 Worker，主线程只执行；前瞻只在冷启动时做 | M7 |
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| R10 | 训练耗时估计偏差 | 60000 步 ≤ 3.5 h，即 2000 步测速 ≥ 5000 样本/s（3090 实测 6.2 k/s ≈ 2.8 h） | FK 损失胶囊数 96 → 48；仍不够则步数降到 40000（MeanFlow JVP 受算力限制，增大 batch 无效） | M5 |
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### 10.2 已知缺陷
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