cbb/Robot_Arm
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exp/dagger-deploy
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cbb ee7fe829ac fix+exp: 轮次35(补)——gaps/gm_groups 拒绝行数不符的 xf；撤回两次不存在的"合并调用"收益 
- 探测脚本把认证点当成与特征无关的已知量，据此测出的 共享cum_xf −4.3ms / 合并一次调用 −8.1ms
  都不成立：真实顺序是 特征(q)→推理→候选→认证点，同一次规划内既不能共享 xf 也不能合并 gaps
  只有轮次34 已落地的 gm_groups 复用同姿态 xf（−3.4ms，22项指标逐位不变）是真的
- 守卫：xf 行数与 q 不符时抛错（之前会静默按别的行做宽相位，实测触发 CUDA device-side assert）
- 测试 34→35 项；check_parity 仍 PASS（2000样本，间隙差 2.52e-13 mm、碰撞布尔差 0、特征差 5.96e-08）
 2026-10-20 21:06:35 +08:00
cbb 34019c1a34 perf+exp: 轮次34——复用cum_xf进库(22项指标逐位不变)、批量认证压最坏尾部(80→37ms)、FP16/BF16实测无收益 
- 撤回一条自己的假收益：先前"合并几何查询→24.5ms"不成立。①第一版把 xf= 传给含5行的 gaps，
  只有第0行走完宽相位，认证点全部退回截顶40.0（少干活）；②真实顺序 特征→推理→候选→认证，
  认证点依赖网络输出，故"特征间隙与认证点合并一次调用"实现上做不到
- 可实现并已落地：gm_groups(..., xf=) 复用 features 已算的 cum_xf，B=1 交错实测 P50 −3.4ms；
  256题重跑 22 项指标与轮次33 base 逐项相同
- 新增 --cert_batch（默认0不变）：K条候选并成1次 gaps 调用。合成夹具(B=2)断言选择/轨迹/证书逐位一致，
  变异检查（换回错误索引）2项测试立即失败；256题重跑同样 22 项指标逐位相同
  实测交换：典型 33.5→37.6ms，最坏（前面候选被拒）80.2→37.1ms，P99 64.7→48.3ms
- FP16/BF16 实测不比 FP32 快（推理 7.68→8.31→8.58ms），整周期不变而 P99 更差，动作偏差 0.005°/0.038°
  → 小批量下不是算力受限，半精度不划算，推理保持 FP32
- 仍不达 20ms：下一刀是流水线复用（下次规划的特征间隙＝本次已认证的末点），可整块省掉特征 ~13ms
- 测试 32→34 项
 2026-10-20 20:53:43 +08:00
cbb 48cc566c3f exp: 轮次33——限幅实测要付5.1pp到达（57.4→52.3%）；GPU真实周期36.7ms≈27Hz，瓶颈是重复几何而非推理 
- 四组单变量对照（同256题同seed）：base / inc_cap / gap_margin 0.5 / 两者同开
  限幅后 到达 0.5742→0.5234、time_ok 0.3906→0.2656、2s误差比 0.210→0.279、超VMAX 1.0→0.0、刹停几乎不变
  → 之前那部分到达率是超速换来的；损失在逼近末段，不在刹停
- 0.5mm 余量门只付 3 题（0.5742→0.5625）；但 plans['gaps'] 在 0.5mm 截顶，5mm 护栏可达性需抬 cap 重算
- 前提更正：eval_cl 不传 steps、rollout 默认 steps=1（policy.py:156 一步生成），先前按 steps=16 得到的
  "当前配方 116ms≈8.6Hz" 作废；真实配方 36.68ms P50 / 49.17ms P99 ≈ 27.3Hz
- 归因更正：空算子 0.028ms、空 sync 0.005ms、encode 2.27ms → 不是启动/同步地板；
  单步推理仅 7.2ms 且 K=1→8 免费，周期里 ~27ms 是 cum_xf+宽相位的重复计算
- certify_uniform 挂上后 36.7→45.3ms（n=8）/49.6ms（n=16）
- kin_torch 补 a/b 形状守卫（脚本里广播不一致会算错 view），测试 30→31 项
 2026-10-20 20:32:19 +08:00
cbb 6ecd33db0c exp: 轮次33(上)——实际执行速度做成一等指标并自证；默认路径逐位复现第30轮，256题全部超VMAX 
- rollout 逐题记录 max|Δq|/STEP（1.0=VMAX）与每步速度变化比；eval_cl 汇总 p50/p95/max、over_vmax_rate
- 自证：用 round30_after trace 独立重算得 1.660004×VMAX、超速度占比 1.0，与新指标逐位一致
- 默认参数下 base 复现第30轮 after 的每个旧指标（0.57421875/0.390625/19.25/2.444952726/0.209975064 等）
- 新开关 inc_cap（反馈叠加后再按每轴 VMAX·DT 限幅）、gap_margin（余量门限+自动抬宽相位 cap，
  否则现 cap=0.5 会让 >0.5 的余量恒假）；col 仍按 gap<=0 判真实碰撞，不与余量混用
- 只读核查：ik-policy.js:355 同样在 ±1·STEP 之后叠加反馈；JS 的 5 mm 余量是投影式护栏，非同机制
- 口径提醒：round30 plans['gaps'] 在 cap=0.5 截顶，不能据此算"≥1mm 占比"；中位最小间隙 0.046 mm 可用
- 测试 26→30 项（限幅灵敏度、余量拒/受、cap 抬升生效）
 2026-10-20 19:48:23 +08:00
cbb c6b46b8bb1 exp: 轮次32——均匀细分认证一次调用可证段内碰撞，界经720项检验未证伪，但P50≤20ms的档只能证出54~63% 
- certify_uniform：固定 n 个子段一次 gaps 调用，判据与二分同源（子段界=整段界/n），证不出即拒
- 确定界反证：48段×121点×15组对=720项检验 0 违例；有信息量仅 61 项，最紧仍高出 0.035 mm
  （是"未能在真实运动上证伪"，不是证明；浮点误差仍未形式化）
- 第180题 1.08-1.10s 漏检段在每个 n>=8 均判碰撞；二次加密(2n+1)反证 0 误放行
- 更正轮次31的"自适应cap无收益"：旧公式 bound/2+eps 会把本可通过的子段钳成不可证；
  改为 bound+2eps 后交错实测决策不变、快 1.36~1.65x（n=8 13.13→9.68，n=128 98.46→59.76 ms）
- 负结论：只有 n<=16 能把认证压进 20 ms，但该档仅证出 26-30/48 根，其余必须刹停；
  成本=log(bound/间隙) 决定，故下一步要在反馈后限幅并让安全层要求正余量（现 cap=0.5 会截掉余量）
- 测试 23→26 项：n=5拒/n=6受的解析对照、cap_required 公式、n 张量类型门
 2026-10-20 19:30:02 +08:00
cbb 6de085fd37 exp+fix: 轮次31——确定界连续认证抓到段内碰撞，但单段P50 22.9ms进不了20ms；自适应cap收益经交错复测撤回 
- Kin.cert_lever 用三角不等式给全姿态位移界（替代 JS 随机采样×1.05），界量级 5.93–48.86 mm/整步
- Kin.certify_segments 批量前沿二分+每根查询预算：48 固定段中预算32判安全37/碰撞1/未知拒10，
  第180题1.08–1.10s漏检段以5次查询判碰撞；未知只拒不放
- 修 seg_seg_dist 第二条退化成点不投影（模型内退化胶囊686受影响）；但7586个加密点的组最小间隙
  逐位不变、2000样本JS对拍仍 PASS → 不解释轮次30漏检、不改既有成绩
- 负结论：B=1 单段认证 P50 22.93/P90 58.43/P99 101.57 ms，432次中225次>20ms；
  自适应宽相位 cap 交错复测耗时无收益，先前1.6×为GPU顺序漂移，已在日志撤回
- 成本模型 L=ceil(log2(bound/(ga+gb)))、查询=2^L+1 与实测对齐（安全段2–17次，未知段33–65次）
- 新增8项段认证测试+1项回放测试（14→23项通过）；变异实测证明张量 max_depth 回绕会误放行
 2026-10-20 19:13:40 +08:00
cbb 95da49193f fix+exp: 轮次30——统一认证与执行限位，到达57.4%不变；加密回放仍检出段内碰撞 2026-10-20 17:26:20 +08:00
cbb 9eaff7341f exp: 轮次29——全拒后减半反馈到达55.1%，补齐无碰撞指标与首撞回放 
512题无碰撞到达54.7%、碰撞1.8%；9次首撞均在J5限位且双精度复现。保留小样本消融，撤回未经实际调度验证的50Hz达标结论，附六项回归测试及完整配置结果。
 2026-10-20 17:06:53 +08:00
cbb ce9edd7934 exp: 端点进度选择——commit2 到达 52.1%/time_ok 35.2%（n=512），ratio2s 0.343→0.285；附带 50Hz 饥饿实测 
- select='endpoint'（候选块末态离目标最近）优于 consist：n=512 到达 +1.3pp、time_ok +6.3pp、ratio −0.058
- 负结论：safety_try 1/2（41.4/44.9%）、K=4（47.3%）、DLS 兜底（52.3%/碰撞+1.1pp）、增益调度（47.3%）
- JS Runner：endpoint 选择落地、冷启动跳前瞻；starveTicks 指标；commit2 平均空转 0.8–1.3 tick，commit3 可覆盖
- route40 endpoint：12/20 ok、13/20 到达、刹车 40.4%
 2026-10-20 15:48:31 +08:00
cbb d977be321b exp+fix: commit2 增益重扫（gain2.2 到达 50.8%，n=512）+ 浏览器安全层三点修复（限位夹紧/部分前缀/离散认证） 
- gain 1.8/2.2/2.5/2.8 = 50.4/52.0/49.6/47.7%（n=256），2.2 最佳；n=512 复核 50.8%/1.4% 碰撞
- 积分反馈与反馈隔次复用均为负结论（−4.0/−5.1 pp）
- JS：tick/候选投影夹 LIM（原越限后 inBox 永久拒绝→刹停）；safety_partial 移植；segCert 开关（默认严格）
- bench nc10 --seg 0：刹车率 79.5→48.1%、planP50 56.1→33.5ms、ok 0→5/10
 2026-10-20 14:23:59 +08:00
cbb 46fe24365b perf+exp(closed_loop): 解析雅可比 DLS（消除 float32 差分数值噪声）——commit3 到达 36.3→46.5%，commit2 49.2%（n=512），DLS n1 9.3→7.1ms 
- Kin.jac 几何雅可比，与 autograd 逐项一致（FD 自身 rel 误差 3.58%）
- dls_steps(analytic=True) 默认；每步少 6 次批量 FK
- 新增 ml/eval/eval_cl.py（部署口径小规模评估）与 check_dls.py（对拍+延迟）
- 积分反馈 fb_ki 脚手架（默认 0，未启用）
 2026-10-20 13:33:23 +08:00
cbb 7e99b333ea exp: 轮次25——实时节奏(commit3)准确率：候选平均29.7%/冻结编码器34.4%/commit4 28.9%，均低于基线36.3%；效率：ORT CPU推理3.9ms+gm_groups，单次规划~32ms，50Hz异步可行 2026-10-20 12:49:37 +08:00
cbb 79519b042c perf+exp: gm_groups 只算特征 8 组（数值一致，features 10.4→7.1ms）；混合节奏负结论（执行反馈无提升）；浏览器部署 dag2 ONNX + fbGain/commit 参数（bench 刹车 47% 待调）；实时口径改为异步规划+tick 2026-10-20 12:38:56 +08:00
cbb 3b748c811c perf(closed_loop): DLS 批量雅可比（25→10-17ms，数值差≤0.013°）+ 单题安全层早停；实时评估：单次规划 40-80ms 超 50Hz 预算 2-4 倍；实时节奏下每3步 36.3%、每6步 14.8%（每步 42.2% 不可实时） 2026-10-20 12:20:31 +08:00
cbb 26eb0815c2 exp(dagger-deploy): 轮次22——冻结编码器微调（开环保住15.8mm vs 19.5）但部署到达41.8%仍低于dag2 43.8%；训练侧四种方法均未超基线，训练探索到此平台 2026-10-20 10:10:25 +08:00
cbb 7a8e5aab63 exp(dagger-deploy): 轮次21——DAgger-3（部署配置采集500题+15000步微调）负结论：部署口径 39.5% vs dag2 43.8%，开环退化到19.5mm；下一步试冻结编码器只调解码器 2026-10-20 09:41:44 +08:00
cbb bb919d33c9 exp(dagger-deploy): 轮次20——反馈蒸馏（17.7万样本+3000步微调）负结论：gain=0 时到达仅0.8%（反馈未内化），gain1.8 与基线持平（43.4 vs 43.8） 2026-10-20 08:42:29 +08:00
cbb ff160f576e exp(dagger-deploy): 轮次19——APG 修复两个既有 bug（_cat_gaps in-place、段边界 queue.detach 无梯度）后可跑，但碰撞铰链尺度失控（40万）且与部署形态不一致，暂不采用；转反馈蒸馏 2026-10-20 07:56:58 +08:00
cbb f5f394a4bf exp(dagger-deploy): 轮次15——每步规划(commit_n=1)：到达 41.8%、time_ok 21.5%（+57%）、ratio 0.259、碰撞 2.3%、967ms（新历史最佳）；修复 ok6 视图硬编码 2026-10-20 06:47:00 +08:00
cbb 76ac563d21 exp(dagger-deploy): 部分安全前缀（执行到首个不安全步）——刹停 27.4→8.6、到达 38.3%、碰撞 1.6%；新增 commit_n 参数（每步规划实验）；更正 replan=empty 实为 r=0 规划非每步 2026-10-20 06:26:31 +08:00
cbb 29f3887be1 feat(monitor): 控制台新增「闭环探索日志」卡片——/api/explore 读取 docs/探索日志.md，Edge headless 截图验证渲染正常（http://127.0.0.1:8100） 2026-10-20 05:35:42 +08:00
cbb dc27781a72 exp(dagger-deploy): 采集支持 fb_gain+safety（训练分布=部署分布）；新增 base_dag2 配置（同 base） 2026-10-20 03:40:15 +08:00
cbb 8e5431c460 exp(fb-mix): 轮次7负结论——衰减增益到达 23.4→9.4%、刹停兜底碰撞 1.6→57.8%（绕过安全层）；参数默认关闭，历史最佳仍为 gain1.2 无衰减无兜底（23.4%/1.6%/0.454/973ms） 2026-10-20 03:09:21 +08:00
cbb b06662c152 exp(fb-mix): 目标反馈混合（inc += gain·DLS 朝目标）——DAgger 模型 + gain 1.0 + 安全层 reach 20.3%/碰撞 2.3%（历史最佳，此前 0%）；建立 docs/探索日志.md 2026-10-20 02:40:12 +08:00
cbb 7e063eb3d5 本机改动：归档早期闭环碰撞定位脚本 diag_collision.py（已被 diag_cl 取代） 2026-10-19 18:46:39 +08:00
Hark 406f180cab diag: H 段（老师 oracle 走 rollout / 前缀消融 / 子目标越过顶点规则 / 分轴与分类别指标）；训练：EMA、选模不落在 p_neq 预热、闭环分数选模、24000 步余弦、p_neq 0.5 + p_edge 0.1、子目标头切断抄输入、前缀/dq 增广；仿真：last 记真正提交的候选、碰撞与到达按每题时限、回放门禁读 pass+指纹并走 rollout；数据：动作标签按 1.25·STEP 归一化（act_scale 随 meta/ckpt/ONNX 传递，旧模型 1.0）、收回亏空结转、DAgger 带 qPrev 与起步速度、打包签名变更自动重打；ik-policy.js 同步（actScale、子目标规则、DLS 时清 lastPlan）；本机执行清单与 README 更新 2026-10-19 10:43:05 +00:00
Hark 0f5b84b919 fix(closed_loop): 一致性打分错位一步（对齐 last[3]→last[4]，原来每次重规划奖励比上一计划慢一步的候选；Python 闭环与 ik-policy.js 同步修正）；rollout 加 select；diag_cl 删 F 段、加 G 段（1/4 段采样 × consist/value/first、4 段+安全层）；本机执行清单更新 2026-10-19 03:42:46 +00:00
Hark 1bf59e7175 diag: F 段——MeanFlow 一步采样残留噪声（开环 1/2/4/8 段与零噪声的幅度/抖动/残差-噪声相关；闭环 4 段、零噪声）；sample_k 加 steps、rollout 加 steps/z_scale；删 E 段；本机执行清单更新 2026-10-18 19:10:32 +00:00
Hark 527bc25c11 fix(kin/diag): gaps 默认不拼胶囊对（pairs=True 仅 APG 用；实测 4096×40 峰值 4.46 GiB 全在拼接 8.6e7 对）；diag_cl 删 D 段（子目标已排除）、加 E 段（开环幅度与抹 dq 敏感度、老师中段带速度/静止起步闭环）；rollout 加 qp0；本机执行清单更新 2026-10-18 18:53:39 +00:00
cbb 1f2f2a2bb1 monitor: 开环指标两张图；pstate: train 归档加 review_* 2026-10-19 02:33:46 +08:00
Hark 0653cf0d8d fix(kin/diag): kin.gaps 粗筛段也按点分块（COARSE_ENTRIES=3e7，≤446 点/块；实测上一版粗筛 4096 点仍 9.3 GiB）；diag_cl 加 D 段（子目标头精度 / 不用子目标 / 老师真实途经点）与目标误差进度比；rollout 加 use_sub、sub_override；本机执行清单更新 2026-10-18 18:32:45 +00:00
Hark 573082df26 fix: 闭环失败定位与显存修复——新增 ml/eval/diag_cl.py（Python/JS 特征口径、同噪声动作差、碰撞时刻/组对、开安全层到达率）；kin.gaps 按幸存胶囊对数（PAIR_BUDGET=2e6）自动分块（实测原 4096 点 cap 40 峰值约 30 GB）；dagger/collect.py cap=gap_min+1 分块；新增 docs/本机执行清单.md（本机计算唯一要求清单） 2026-10-18 18:02:14 +00:00
cbb 0b47905a1c feat(prep/monitor): 打包每 10% 打一行进度 + 监控按实测算进度/ETA；prep 估时 0.5→2.0 h 
- build_dataset.cjs：每 10% 打 `[prep] shard_xxxx a/b`（只加日志，不改计算）。新增广
  （40%/3°/12，每个增广样本 6 次碰撞检查）让这批打包从上次的 25 分钟涨到约 1 小时，
  而原来整片完成前一行输出都没有，看起来像卡死。
- monitor.py prep 分支：解析这些行，按 (已完成分片 + 进行中分片的任务比例)/总分片 算 frac，
  按实测速率外推 eta；首批完成前显示"首波处理中，第一批完成后显示预估"。
- pstate/monitor.html：prep 估时 0.5 h → 2.0 h（超时 1.5 h → 6 h），与实际耗时一致。
 2026-10-19 00:33:11 +08:00
cbb 0d522dd782 feat(monitor): 开始训练弹窗视觉重做 + 进度卡片「重新训练」按钮 + 记住上次设置 
- 弹窗：头部图标/标题/说明、分区标题（运行方式 / 模型与数据）、下拉统一自绘箭头与焦点环、
  每个控件加提示行、警告条改成左侧色条的信息块、取消改 ghost 按钮；宽度 560→780。
- 进度卡片加「⟳ 重新训练」（运行中禁用并提示先停止），点开即预设"从 train 重训"。
- 记住上次设置（localStorage mlmon.pref.v1）：起始阶段/CFG/共识/N_TASKS/NPROC/TARGET_SAMPLES/
  ROUNDS/MIN_GAP_MM/平滑/对数轴。运行方式不记忆——记成"全部重跑"会把数据一起归档，风险不对等。
- ?start=<阶段> 直接打开重训弹窗（便于收藏与脚本化验证）。
- 端到端验证（CDP 驱动无头 Edge）：改 fT/fFrom/smooth → 刷新 → 三个值都保留，fMode 复位 resume。
 2026-10-19 00:11:13 +08:00
Hark d60cbcdb3c fix(monitor): FRESH_FROM 白名单加 dagger 2026-10-18 16:01:09 +00:00
Hark 979a5814c1 fix(train): 首次正式预训练（21850 步闭环到达 0%）排查后修正——FK/平滑改加在配对去噪估计上（原加在随机噪声一步采样上=回归条件均值，多峰塌成单峰，实测候选标准差 0.030/幅度 0.151）；时间嵌入最高角频率 1000→50、MF 分支 fp32、p_neq 前 5000 步为 0（实测 du/dt 均方根 6–12 vs v 1.1）；增广 40%/3°/12 步收回；新增 dagger 阶段（策略闭环状态请老师重规划 ×2 轮微调）；开训前老师轨迹回放自检；评估加开环误差与候选多样性，best/早停按到达率+开环误差 2026-10-18 15:56:39 +00:00
cbb c2732fb3cd feat(train/monitor): 评估峰值不再撑爆整卡 + 从指定阶段重训 + 闭环误差诊断 
- train.py：evaluate 改 bs=64，结束后 empty_cache()。WDDM 下 15.9 GiB 的评估峰值用完不退，
  整卡顶到 96% 后驱动把训练张量换出（实测 Local 18.8 GB / Shared 1.9 GB），吞吐从 5.5k
  掉到 444 samples/s、8000 步 eval 卡死 68 分钟；改后峰值 5.32 GiB、eval 106 s、吞吐 6.4–7.0k。
- pstate/pipeline：新增 --fresh-from=<阶段>：只把该阶段及之后的产物移进 ml/archive/（不删），
  与参数失效取并集；配合 FROM 实现"只重训某一阶段，之后全部重做"（沙盒实测选 train 只归档 ml/runs/base）。
- monitor：运行方式加「从指定阶段重训」+ 起始阶段下拉；TARGET_SAMPLES 默认改 200 万；
  「最好 X%」改标最好那次 eval 的步数（原来错标当前步，18,000 步显示成 0.2% 的出处）。
  连同工作区已有的停止补扫 sweep_nt（按命令行补杀 git-bash 下逃逸的孙进程）一并提交。
- eval/diag_tail.py：闭环末位误差 / 是否进过 5 mm 窗口的逐题诊断（手动运行，不进流水线）。
 2026-10-18 23:15:53 +08:00
cbb 7fe1e5e0b3 feat(monitor): 失败提示做醒目——顶部红色横幅（阶段名 + 返回码 + 终端里最后一行真实报错，如 OutOfMemory 那条）+ 右上角胶囊变红「失败 · 停在「预训练」返回码 1」+ 步骤条那一格红字加粗；并补三层"永不空白"保险：正文脚本前装看门狗（3 秒没跑完就显示"卡片空白不是训练出问题"）、window.onerror 显示出错文件与行号、渲染调用 try/catch 让单个面板出错不拖垮整页；同时修掉我上一轮写坏的 JS 字符串（Python 转义把 \n 写成真实换行 → 整个脚本不执行 → 页面全空，就是用户看到的"失败时什么都不显示"） 2026-10-18 19:43:24 +08:00
cbb 3c4bc6c8ab fix(vram): 上限不再从 nvidia-smi 的"已用"里扣——WDDM 下那部分驱动可换出，按它扣会把本进程上限压到 14.45 GiB，预训练第一次 evaluate 峰值 ~15 GiB 就自己 OOM（实测当时卡上还有 9.98 GiB 空闲）；改成上限 = CUDA 可用 − 1 GiB（实测 21.8 GiB），别人占多少只打印不扣；实测分配 15.5 GiB 通过；顺带删掉 monitor.html 里被塞进模板字符串、当成文字渲染出来的 JS 注释（剩余时间那格） 2026-10-18 19:18:41 +08:00
cbb 4a59ca84f6 feat(monitor): 每个阶段都按实时数据算剩余时间，用时精确到秒——打包按已打包分片数、预训练用脚本自报 eta_h、APG 用 it/min、挖错用本轮 APG + 已完成轮次平均时长、头门禁用已完成那次评估、一致性门禁读日志里的 k/300 行（只读日志尾部，不占 CPU）；修 mine 的当前轮判断（原来 len(cur)>k 在第二轮起永远判不到在跑）与 APG 漏加的 eta；总用时/本步用时/步骤条用时改为带秒，预估仍只到分钟 2026-10-18 17:59:46 +08:00
cbb faf6dd2748 feat(monitor): CPU 卡加温度和功耗——走 MSI Afterburner 的共享内存（MAHMSharedMemory）：Windows 上免驱动的唯一口子（psutil 不支持、ACPI 热区只有板温、Power Meter 无实例）；实测 CPU 98-100 °C / 222-227 W，用 GPU1 power 对 nvidia-smi 校准过（125.29 vs 124.57）；数据比 10 秒旧就当读不到、Afterburner 没开就自动隐藏这两行；28 核条悬停可看每核温度 2026-10-18 17:31:05 +08:00
cbb b1cf4126fd feat(vram): 显存上限改为浮动——本进程上限 = min(整卡 − nvidia-smi 已用 − 1 GB 余量, CUDA 空闲 − 余量)，别人占多少自动扣掉，不再写死 0.78（实测当前口径 14.1 GiB；VRAM_FRAC 仍可显式对拍旧口径）；网页显存行改成"8.7 / 23 GB · 空 14.3"并把解释放悬停（长文本不再把行挤成两行，.gr 行加了省略号保护）；README/审查文档同步口径 2026-10-18 17:23:57 +08:00
cbb e431862793 feat(gen): 补量轮次上限 4 → 5（应用户要求：共识 + 间隙两道过滤叠加时 4 轮余量偏紧）；顺带把末尾那句"补 4 次后仍不足"的提示同步成 5 次 2026-10-18 17:16:55 +08:00
cbb c65b9986ca feat(monitor): 当前阶段进度放大——「当前步骤 · X」的百分比 20px 加粗、阶段进度条 14px 高（原来 12.5px/8px 太小）；顶部步骤条当前格的百分比也放大加色；顺带把已完成格子的「用时」改用累计值（续跑的阶段不再只显示最后一段） 2026-10-18 17:13:35 +08:00
cbb db0bbbc15d feat(monitor): 用时改为按阶段累计——"总用时"=各阶段之和、"本步用时"=该阶段累计，停止后再"继续训练"不再归零（训练跑 5 万步停一次，之前那段的时间会保留）；只有产物被归档、要从头重做的阶段才清零；本次改动前完成的老记录用 start/end 兜底；停止与流水线退出两处记账幂等（实测 180 s 不翻倍） 2026-10-18 16:59:21 +08:00
cbb 21ad209747 feat(monitor): CPU 卡显示型号（psutil 只给核数，型号走注册表 ProcessorNameString / Linux /proc/cpuinfo），加在卡底与 GPU 同名同位置 2026-10-18 16:15:44 +08:00
cbb c143b56232 fix(gen): 被停止的种子不再报"失败"——按日志尾部有无报错分类，中断走 143（网页显示"已停止"），只有 node 真报错才 exit 6；顺便修补量分母累加：target_tasks 改用 stats.json 的已写完条数 + 本轮补量，此前每次点停止再"继续训练"分母都再加一截（实测 67368→84728），进度条越续越少 2026-10-18 15:24:43 +08:00
cbb 83dcc1c3ee fix(monitor): CPU 占用读数改为后台每秒独立采样（此前在请求里算差值，网页 1 秒轮询会把窗口压成几毫秒 → 恒为 0）；CPU 并进 GPU 同一个卡（上 GPU 环+显存/温度/功耗，下 CPU 环+28 核逐核条） 
实测：空闲 16.8% → 14 个满载循环 71.7% → 结束 19.1%，随负载单调；截图复核合并卡排版正常。
 2026-10-18 15:13:37 +08:00
cbb 9ed213417b feat(monitor): 网页加 CPU 占用卡（总占用环 + 28 核逐核条），psutil 采样缓存 1 秒；顺便重启控制台让之前的补量进度口径与停止补杀生效 2026-10-18 13:57:48 +08:00
cbb e6418da084 fix(monitor): 补量时进度条显示全量而不是从 0 开始；停止时补杀 Git Bash 逃掉的 node 孙进程 
- gen 进度：分子改为统计全部分片（含之前轮次），分母仍是累计 target_tasks，补量时显示 50,008/79,688 并标注「本轮补 N 条」。此前只统计本轮开始后改过的文件，看起来像从零重跑。
- 停止：taskkill /T 在 Git Bash 下只杀到 bash，node 孙进程会逃（实测点了停止还有 28 个 gen_dataset 在跑）。按命令行补扫 gen_dataset.cjs / run_parallel.sh / teacher.cjs / policy_bench.cjs 并 Stop-Process；正则已验证命中 gen、不误伤普通 node。
 2026-10-18 13:54:16 +08:00