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fix: pipeline.sh run() 回显改走 stderr——gate1 用 tee 把 stdout 存成 consistency.json，回显混入让 gen 读 CONSENSUS 时 JSONDecodeError 停在 gen（第一次真跑实测：kin/r4/gate1 rc=0、gen rc=1）；文档记门 1 实测 0.838<0.9 → 自动走共识分支
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2026-10-18 07:23:29 +08:00 |
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 Hark
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第八轮：monitor 状态三项被注释吞掉的 bug；R9 改判稳态 planWarmP99 + 运动中饥饿 + 认证超时占比；APG steps 8000（batch 48 保持总任务量）；r4 不再静默退回 CDN；自检副本含未跟踪文件；显存文案按 19–20 GB；审查文档精简为实测/判据/待数据/三段训练
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2026-10-18 06:40:26 +08:00 |
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cbb
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ml: 显存预算按 19–20 GB 落地 + ort 本地副本入库 + R4 复跑（feat_dyn）通过
- 显存：APG batch 128→48（实测 d=192 下 128 无论 plans 60/150 都 OOM，崩前已分配 17.85 GiB；48/plans150=13.08、48/60=7.67）；新增 ml/common/vram.py 每进程硬帽 VRAM_FRAC=0.78 并把 vram 峰值写进 train/APG 日志、监控页加「显存峰值」卡与按 20 GB 预算的显存条；smoke.json 补 apg 段并让自检带 --config。
- 自检修复：find_bash 兼容便携版 git 的 mingw64 布局（本机原返回 None → 网页「开始训练」起不动）；selftest_proc.alive 读中文 tasklist 的 GBK 崩溃；rec 值非法 JSON 时静默丢项；gen_resume 判据剔除 plan_ms/cert.ms 两个墙钟字段（旧判据恒 false）。整轮重跑 7/8 通过、3.5 分钟，仅 train_term 为 Windows 真实限制（TERM 送不到原生 python）。
- vendor: onnxruntime-web 1.20.1 本地副本入库（约 33 MB），查看器与 R4/R9 探针不再依赖 npm/CDN；.gitignore 同步移除该目录。
- docs: 第八节 R4 复跑（feat_dyn 新模型）：部署口径 P99 12.67 通过；WebGPU 首次实测 27.09（有界面窗口，adapter nvidia ampere）；viewer_ref 随机模型 planP99 131 / starve 32.7% / lookaheadP99 170 / certFailWhy time 948 / tickGapMax 736，三条判读留给实现方。
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2026-10-18 06:40:25 +08:00 |
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Hark
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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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2026-10-18 06:40:25 +08:00 |
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fix: R4 探针页 tensor 复用（proxy 下 buffer 被 detach）+ pipeline.sh 7 处 GBK 读取 + r4 分支返回码；r4 端到端 rc=0
- webapp/r4_probe.html：feat 移进 run() 每次新建。proxy=1 时 ORT 把输入 transfer 给 Worker，旧写法第二次 run 报 Tensor size(83) vs data length(0)，两种 proxy 配置全挂、r4.json pass=null。
- ml/pipeline.sh：7 处 json.load(open(...)) 补 encoding='utf-8'（:90 :110 :118 :127 :136 :138 :144）。r4.json 以 ensure_ascii=False 写出，Windows GBK 下 :110 实测 UnicodeDecodeError，命令替换为空会让上层分支走错。
- ml/pipeline.sh r4：末行 `[ "$r" = null ] && echo` 在 r=pass 时整体返回 1，set -e + EXIT trap 把通过的 r4 记成 rc=1（all 会因此停）→ 改 if/fi。
- 实测复跑两次：pass=true，部署口径（16 线程+proxy+enc_once）P99 10.22 / 11.25 ms，4 线程 13.58/13.64，无 proxy 9.28/10.92，webgpu 仍 backend not found。
- 文档同步：A 组两处标记已修，仅留 A-3（ortLocal+proxy 离线路径）交实现方。
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2026-10-18 06:40:25 +08:00 |
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docs: ml 审查精简版（763→85 行）——删去前五轮已解决条目，只留：R4 实测基线（部署口径 P99 11.07 通过、查看器 infer/safety 30.4/61.6+63.5/248.8）、A 组三处会断流程（r4_probe.html 复用 detached tensor、pipeline.sh 7 处 GBK json.load、ortLocal+proxy 离线路径失效）、B 组三项待判（R4 双口径、safetyMs Node vs 浏览器两把尺/R9 无数据、WebGPU 零数据）、C 组六项未实测（6–13 步、gapDrop、R2 池无关性、R8 出题耗时、Windows 生命周期、续跑本机复核）、D 组 webapp/models/README 过时
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2026-10-18 06:40:25 +08:00 |
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Hark
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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
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2026-10-18 06:40:25 +08:00 |
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docs: ml 审查第四轮（对 14d72a9 与训练控制台）+ R4 实测——控制台 N-7 并发无锁（守卫只看 log.jsonl，gen/prep/m5/bench 阶段失灵，二次生成用同名 shard 互相截断）、N-8 开始/停止无 Origin 校验（本机网页即可停掉长跑）、N-9 每次刷新全量重读 shard、N-5 r4 与真模型同名同路径、N-10 console.bat 用 where python 判存在且不带 conda 环境、N-16 gen 节拍被重定向吞掉且 C 类采样 for(;;) 无上限；修法按完整流程分层（状态机可续跑/入口互斥且脱离控制台/门槛改自动分支/阶段超时心跳）；R4 随机模型实测 batch=8：4 线程 P50 33.2 P99 37.0（要求 <15，差 2.4×），16 线程 13.7/19.5，24 线程反而劣化，闭环倍率未采到（主线程已挤到 CDP 取不到槽），故 K 与重复 encoder 是必改项；附 .gitignore 忽略 20 MB 级模型产物
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2026-10-18 06:40:24 +08:00 |
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Hark
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ml: 第二轮审查 B-1~B-8 处置 + 一键训练控制台
- B-1 运行时投影护栏恢复 5 mm；老师轨迹按认证最小间隙 < 3 mm 剔除（stats/build_dataset，gapDrop）
- B-2 APG 端点+中点 hinge 取均值；B-3 check_r2 空匹配保护、5000×50000、分块 256，pass=false 时 prep 停下
- B-4 R7 按全部 B/C 题统计；B-5 r8 起点贴柱；B-7 pipeline r4（export_onnx --random，训练前测延迟）
- B-8 起步失败 ≤0.2%、column_gap 分块、pipefail、门禁结果先写 .tmp
- 训练控制台：ml/console.bat|sh → ml/monitor.py（开始/停止/进度/日志接口）+ monitor.html；
pipeline.sh all 支持 FROM/TO，阶段状态写 ml/runs/pipeline.json（ml/pstate.py）；训练/APG 日志加 total、t
- 文档：README 一键运行与训练控制台；审查文档追加第三轮处置；方案余量决策与 R4 时点
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2026-10-18 06:40:24 +08:00 |
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docs: ml 运行手册审查追加第二轮（对修订版 d3b7c7b 的可行性评估，只读代码未跑）：13 条处置表（R10 阈值/共识补量/头分目录/$PYTHON/三口径/exec_s 置 None/池只用本轮/fp32/验收汇总 已落地）；新引入问题 B1~B8——3 mm 是靠放松运行时投影迁就数据分布（正解在认证侧过滤老师样本，属需拍板的安全决定）、APG 端点+中点 hinge 使碰撞项约 ×2 而 w_col 未重标且 plans 60→150 单步代价上界 ~4× 而 §8 估时未改、check_r2 空匹配取 quantile 会抛且默认 20万×2万 池峰值 2–3 GB 显存、gate R7 左右比例以到达为条件会漏报多模态被压缩、r8 集合起点未查贴柱「两侧都要绕远」名不副实、§2「实测 7.6 s」是 300 条口径而流程跑 2000 条、R4 wasm batch=8 P99 至今没测；结论：1–6 步可执行、7–13 步零证据，第 7 步前先结 R4 并单独拍板 margin
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2026-10-18 06:40:24 +08:00 |
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cbb
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docs: ml 运行手册审查（本机 3090 实测）：训练吞吐 6208 样本/s 与方案 R10「≥2万/s」冲突；共识过滤分支缺期望数字、WTA 回退覆盖 ml/runs/base 丢对比物、run_prep 用 python3 在 Windows 第5步末失败；仿真安全层≠ik-policy 运行时（M5 穿柱率与 bench collisionFrames 两把尺）、挖错题 exec_s 写死 3.0 致到达率不可比、APG 仅 3.6 s 定长且只查端点、老师 minGap p50 4.4 mm 压在 5 mm 训练余量下；含复现命令与按优先级改动清单
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2026-10-18 06:40:23 +08:00 |
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