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

docs/Transformer轨迹拟合训练方案.md

@@ -364,7 +364,7 @@ for 每个 batch（随机采样 q0 和目标，不需要老师）:
 
 ### 8.3 安全层（唯一的硬保证）
 
-- **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。
+- **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）。
 - 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。
 - **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。
 - 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。
@@ -444,12 +444,12 @@ for 每个 batch（随机采样 q0 和目标，不需要老师）:
 | 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 |
 | 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 |
 | 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 |
-| 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）** |
+| 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）** |
 | 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 |
 | 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 |
 | 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 |
 | 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 |
-| 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 |
+| 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 |
 | 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 |
 
 ### 10.2 已知缺陷