docs(本机执行清单): 方案 B 初版实测（feat/abs-target 分支）——绝对目标标签 + 训练/执行适配完成并修复前缀增广污染；实测一步生成误差 31°（4/8 段 2.3°/2.8°）、闭环 0%/100%，过预热 5000 步无下降趋势——此配方不成立，B 若继续需改 p_edge/FK 权重/加权或换输出头

docs/本机执行清单.md

@@ -220,3 +220,26 @@ reach **0%** / collision **79.0%** / ratio2s 0.574 / end 408 mm；`sign_flip_rat
 - 未扰动时 16 步累计目标误差仅 0.46°；状态偏移 3.19° 后目标偏离 4.86°（ρ=1.54）——**当前模型是"从当前状态外推增量"，不是"指向参考位置"**。扰动微调让 ρ 更差（1.9–2.0），与开环退化一致。
 - **结论：方案 B 不能靠改执行层实现，必须改训练标签**——把标签从"16 步增量"改为"16 步绝对目标关节角（参考轨迹位置）"，让模型学"目标在哪"而不是"从这怎么走"。执行层每步朝目标走，偏移状态下即天然纠偏。
 - 实施成本：改 `build_dataset.cjs` 标签口径（Y = 绝对目标），同步 FK/平滑/价值等基于增量的辅助损失、rollout 与 `ik-policy.js` 的增量假设，然后从头训练（约 1 小时）。属结构性改动，未擅自开始。
+
+### 11. 方案 B 初版实测（分支 `feat/abs-target`，保存点 tag `pre-b-abs-target`）
+
+**改动**（全部在分支，main 未动）：
+- `build_dataset.cjs`：`ABS_TARGET=1` → Y = 16 步绝对目标关节角（/180 归一化），prefix 仍存增量（度），meta 记录 `abs_target`、签名加 `a1`。
+- `train.py`：读 `abs_target`；每单位动作=180°；FK 损失用绝对位置；平滑项换算到增量量纲；开环指标用第 16 步绝对位置；ckpt 记录 `abs_target`。
+- `closed_loop.py`：模型输出绝对目标 → 队列存目标序列、执行 `q=clamp(target)`、前缀由目标差分、安全层中点与 DLS 增量转绝对目标。
+- `ckpt.py` / `data.py`：abs_target 透传与一致性检查。
+- **过程 bug（已修）**：前缀噪声增广把 eps 直接加到绝对目标标签上（≈18° 污染，一半样本）；改为累计偏移后第 r 步扣回。
+
+**数据**：84 shard 重打 → 201 万样本、abs_target=1；标签连续（步间差 p50 0.30°、p99 1.8°、无 ±180 跳变）。
+
+**训练结果**（从零 9950 步；p_neq 预热 5000 步）：
+
+| step | ol_fk_mm | ol_best_mm | 闭环 success | 碰撞 |
+|---|---|---|---|---|
+| 4000 | 74.6 | 33.4 | 0 | 100% |
+| 6000 | 140.4 | 70.3 | 0 | 100% |
+| 8000 | 139.0 | 68.5 | 0 | 100% |
+
+- 一步采样动作误差 **31°**（4/8 段采样 2.3°/2.8°）——**绝对目标的一步流匹配映射没学会**；闭环 1 段 0%/100%、4 段 0%/100%（ratio2s 1.045）。
+- 过预热后 5000 步无下降趋势。可能原因：一步样本仅 `p_edge=10%`、`ada_p=1` 逆误差加权压制难样本、FK/平滑辅助项在绝对位置空间主导。
+- **结论：此配方不成立**。B 若继续，需改训练配方（p_edge↑、w_fk↓、ada_p=0）或换输出头（确定性回归）；当前证据不支持继续投入。分支代码保留可复现。