# ML 运行手册审查（ml/README.md）

审查对象：`ml/README.md`（12 阶段运行手册）+ `ml/pipeline.sh` + `ml/gen|prep|model|sim|apg|mining|eval` 全部代码。
判据来源：`docs/Transformer轨迹拟合训练方案.md`（方案）。
硬件：本机 CBB-003，RTX 3090 24 GB（driver 617.42）、28 核 CPU、Python 3.12.10 + torch 2.10.0+cu130 + onnxruntime 1.22.0、Node v24.15.0。
方法：代码逐行读 + 在本机真跑第 2/4/5/6 步（两种头）与闭环仿真。**APG 及之后（8–11 步）未跑**，被中断，不声称可用。

结论：流程骨架是通的（对拍 PASS、数据生成、打包、预训练、闭环仿真都实测跑过）。问题集中在**判据自相矛盾**和**指标口径不一致**两类，不是代码写错。

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## 一、实测记录（可复现）

冒烟产物落在 gitignore 目录 `ml/data/_smoke/`、`ml/runs/_smoke/`，工作树干净，`ml/assets/kin.json` 未重新生成。

| 步 | 命令 | 实测结果 | 手册声称 | 判定 |
|---|---|---|---|---|
| 2 对拍 | `node ml/eval/dump_parity.cjs 300` + `python -m ml.eval.check_parity` | `PASS: true`，fk 3.4e-13 mm、orient 3.3e-16、间隙 2.5e-13 mm、83 维特征 6.0e-8、间隙梯度相对误差 1.4e-6，7.6 s | 2 分钟，须 PASS | 符合 |
| 4 生成 | `node ml/gen/gen_dataset.cjs --n 80 --seed 7` | **1.56 s/条**，80 条 122 s；老师 plan p50 291 ms / p90 1490 ms，认证 p50 247 ms / p90 944 ms | 约 2 秒/核 | 符合（偏乐观余量） |
| 4 统计 | `node ml/gen/stats.cjs`（88 条） | keepRate **0.977**、samplesPerTask 36.5、projectedSamplesFor50k **178.4 万**、exec_s p50 2.3 / p90 3.0 / max 3.7 s、travel p50 350°、**cert.minGap p50 4.4 / p90 5.9 mm**、尾部补零样本占比 14.7% | keepRate≈0.95、projected≈180 万 | 符合，但 minGap 没进检查项（见 P0-2、口径-4） |
| 5 打包 | `node ml/prep/build_dataset.cjs` + `python -m ml.data --index` | 86 任务 → train 3004 / val 136 样本，`index.json` 键名与手册一致；增广 847 提交 / 5 拒绝 | train 170 万 / val 9 万（5 万条口径） | 比例自洽（5% split） |
| 6 预训练 MeanFlow | `python -m ml.train --steps 250 --no-eval --config ml/configs/base.json` | 参数量 **4.92 M**，吞吐 **6 208 样本/s**（step 200，batch=1024） | 1.5–6 小时；方案 R10 要 ≥2 万样本/s | 与 1.5–6 h 自洽（60 000 步 ≈ **2.8 h**），**与 R10 判据冲突** |
| 6 预训练 WTA | `--config ml/configs/wta.json --steps 40` | 跑通，参数量 4.93 M（同骨干换头成立） | 回退约 1 天 | 通路成立 |
| 闭环仿真 | `python -m ml.sim.closed_loop --split val --n 3` | 跑通 9.7 s，按 cat/mode 出 success/collision（未训模型 0/0，符合预期） | — | 通路成立 |

吞吐换算：60 000 步 × 1024 = 6 144 万样本 ÷ 6 200 = **9 910 s ≈ 2.75 h**（不含 eval）。2 万样本/s 意味着 51 分钟跑完 60 000 步——当前配置在 3090 上不可能达到。

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## 二、P0：会让人在终端前停住或误判

### P0-1 训练吞吐判据自相矛盾（方案 R10 vs 手册）

- 方案 §10.1 R10：`2000 步吞吐 ≥ 2 万样本/s`，缓解写的是"降 epoch 或增大 batch"。
- 实测 6 208 样本/s → 按 R10 判"不达标"，但 60 000 步 2.75 h 完全落在手册 1.5–6 h 的预算内。
- 训练是算力受限（MeanFlow 的 `torch.func.jvp` 双前向 + FK 损失），增大 batch 只拉长每步墙钟，samples/s 不上去。R10 给的缓解措施对它自己定的阈值无效。
- 手册 §6 只写"测吞吐"，**没写通过线**：`ml/train.py:98` 打出 `samples_per_s`，读者看到 6k 无从判断该继续还是改配置。

建议：R10 阈值改为终态判据（"60 000 步 ≤ 3 h"）或把 samples/s 线降到 ~5 千；手册 §6 补一行"实测参考：本机 3090 batch=1024 → 6.2 k 样本/s ≈ 2.8 h/60 k 步"。

### P0-2 共识过滤分支的期望数字整段缺失

- `ml/pipeline.sh:27-31`：`consistentByGateRule < 0.9` 时自动加 `--consensus 4`。
- 方案 §10.1 R1 记录首测一致率 **78%**（100 任务 / 373 对邻居，门禁 90%）→ **默认走的就是 consensus 分支**。
- `ml/gen/gen_dataset.cjs:51`：邻居多数不同意就 `keep=false`（why=consensus）→ keepRate 与样本量双双下降。
- 手册 §4 的 `keepRate≈0.95`、`projectedSamplesFor50k≈180 万`（实测无共识 0.977 / 178 万）是**关共识**的口径；开共识后没有对应期望值，也没写"样本不够要不要加 N_TASKS"。
- §13 回传表要求按 `stats.json` 判下一步 → 判据缺一条分支。

建议：§4 增加共识分支的两行期望（keepRate≈? / projected≈?），并明确"低于 X 就把 N_TASKS 提到 8 万"这类动作。

### P0-3 WTA 回退会覆盖 MeanFlow 的训练产物

- `ml/pipeline.sh:34-35`：`train` 阶段输出目录写死 `ml/runs/bench` 与 `ml/runs/base`，`CFG` 只换头不换目录。
- `ml/pipeline.sh:37`（m5）与 `:44`（apg）写死读 `ml/runs/base/best.pt`。
- `ml/train.py:57`：`log.jsonl` 以 append 打开 → 两次不同头的日志混在同一文件。
- 后果：手册 §7 的 `CFG=ml/configs/wta.json bash ml/pipeline.sh train` 会盖掉已训好的 MeanFlow `best.pt/last.pt`，对比物消失；而方案 §1.1 选头的依据恰恰是两者对比（沙箱里两者 100%/0%，"分不出高下"）。

建议：`OUT=${OUT:-ml/runs/base_$HEADTAG}`，m5/apg/bench 用 `CKPT=` 变量指；两头的 run 分目录共存。

### P0-4 手册要求 Linux/WSL2，但本机 Windows 原生可跑，只差一处

- 实测第 2/4/5/6 步与闭环仿真在 Windows + Git Bash 下全部跑通（Python 用 `python`）。
- `ml/prep/run_prep.sh:8` 硬用 `python3`，而 Windows 的 `python3` 是 `WindowsApps` 假壳（`python3 -c` 直接 exit 1）→ 第 5 步在**最后一步**失败，`set -e` 会让 `pipeline.sh all` 在此中止（前面的 npy 已写好，重跑代价大）。
- 同类：`ml/pipeline.sh` 内联的 `python -c`（gate1 的 CONSENSUS 判定、m5 的打印）用的是 `python`，在 Windows 没问题 → 两个脚本各用一种，本身就是不一致。

建议：统一 `${PYTHON:-python}`（或 `${PYTHON:-python3}`）；手册 §1 补一句"Windows 原生实测可跑，需 Git Bash + `python` 在 PATH"。

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## 三、口径不一致（"这一步通过"不等于"部署能过"）

### 口径-1 闭环仿真的安全层 ≠ 部署运行时的安全层

- 仿真只有"逐步候选干涉则换下一条"（`ml/sim/closed_loop.py:118-130`）。
- 运行时多出：1 步胶囊梯度投影（`webapp/js/ik-policy.js:107`）、刹停段 + 每条候选 40 次距离查询预算（`:177`）、安全层单次推理 30 ms 预算（`:322`）、卡死检测与换向锁 1 s（`:296-304`）。
- §6 EVAL、§7 M5 门禁、§9 挖错/门禁**全部**用仿真那套（默认 `safety=False`）。
- 于是 §7 的"穿柱率 ≤2%"和 §11 的"collisionFrames 必须为 0"是两把尺，互不预示；手册没有任何一处说明这点。

建议：§7 明说"M5 是纯策略指标，§11 是策略+安全层指标"；m5 对同一门禁集加跑一遍 `--safety`，两个口径都写进 `m5_gate.json`。

### 口径-2 门禁集/挖错题的时长预算是假的

- `ml/mining/tasks.py:47` 每题写死 `exec_s: 3.0, travel: 0.0`。
- `ml/sim/closed_loop.py:67` 超时 = `clamp(2*exec_s, min=3)` = 6 s；`ml/mining/mine_round.py:38` 又用 `max_sec=6.0` 覆盖。
- 后果：§7 M5 的 1000 题、§9 的门禁集里，"到达"一律 6 s 硬顶、`time_ok_1p3` 一律 3.9 s；而 §6 训练期 EVAL 用的是老师真实时长 ×1.3。两个"到达率"不可比却共用同名指标。`travel=0` 还使 `travel_ratio_median`（`closed_loop.py:154`）在门禁集上直接返回 None。
- 方案 §10.1 R8"3 s 内恢复 ≥95%、活锁=0"在 12 步里没有执行点。

建议：`tasks.py` 出题时带上老师时长（或明确写"门禁集按定长 6 s 口径"）；R8 补对抗用例集与命令。

### 口径-3 APG 的"到达"是定长 3.6 s 窗口内的距离塑形，且碰撞只查端点

- `configs/apg.json`：`plans:60`，每次推理提交 3 步 × `DT=0.02` → 展开 **3.6 s**（`ml/apg/apg_finetune.py:67`），无"到达即停"；到达项只在每个 10 块段末用 `((T-pe)/100)²`（`:104-109`）。
- 实测这批老师轨迹 exec_s p50 2.3 / p90 3.0 / max 3.7 s → 样本刚好压线；真数据里老师时长 >3.6 s 的绕远长任务（正是 C/B 难题）APG **永远看不到绕出段**。
- 碰撞 hinge 只打每步末端点（`:95-97`），仿真与运行时都查端点+中点（`closed_loop.py:142-144`、`ik-policy.js:222`）。
- 手册 §8 写"直接优化到达、碰撞余量"，读者会以为是全 horizon 到终点。

建议：§8 补一句"定长 3.6 s 滚动 + 段末距离替代到达项"；把 `plans` 提到覆盖 exec_s p90（≥55 s 不现实，折中：对 exec_s>3.6 s 的题按比例加 plans，或在 README 说明这是已知截断）。

### 口径-4 训练余量 5 mm 压在老师轨迹自身的间隙分布上

- 实测 88 条 keep 轨迹 `cert.minGap` **p50 4.4 mm / p90 5.9 mm**（`ml/gen/stats.cjs:18` 已算出 `vertexMinGapMm`）。
- `docs/collide.json` 的 `margin_mm = 0.3`，`kin.gaps()` 的 gap 已减掉它 → 这 4.4 mm 是实打实的几何间隙。
- `configs/apg.json` 的 `margin_train_mm = 5.0` + 运行时投影目标 `margin:5`（`ik-policy.js:174`）→ **约一半 BC 标签落在 5 mm 以下**，APG 碰撞项与 BC 项方向相反。
- 手册 §4 让检查的三项（keepRate / byCatMode / projectedSamples）里没有 `vertexMinGapMm`；方案 §7.1 只写"margin=认证+5"，没和老师的间隙分布对齐。

建议：§4 检查项加 `vertexMinGapMm` 并给期望区间；要么 `margin_train_mm` 降到老师分布 p50 附近（~4 mm），要么承认 BC/APG 有对抗并把它当成设计取舍写下来。

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## 四、缺项与细节

1. **验收表落不了地**：方案 §9 要求 held-out 可达 ≥98%、D 类停靠 ≤老师+5 mm、刹停发生率 <2%、R7 左右比例与行程门禁、R8 对抗用例——12 步里都没有对应命令。`ml/mining/gate.py:41` 只查 3 项（到达增益 / A 类降幅 / 上轮仍对）；`tests/policy_bench.cjs:81` 已经算出 `brakes/locks/uncertifiedSegs` 但没进任何门禁。
2. **挖错池累积**：`ml/mining/loop.sh:20` `ls ml/runs/mine/r*/pool.jsonl` 把**所有历史轮**的错题池喂给每轮 APG，池子逐轮变大，且 `mine_round.py:57` 对 E1 复制 ×2、每题再带 10 个邻居。手册 §9 只说"错题与邻居进采样池"，没说会跨年累积 → 后期轮次的采样分布严重偏向老错题（A 类降幅门禁是唯一的兜底）。
3. **fp16 导出方向可疑**：手册 §10 把 `--fp16` 报错当偶发（"去掉 --fp16 手动导出 fp32"）。但部署端是 wasm（`webapp/js/ik-policy-glue.js:36` 默认 wasm）和 Node CPU（`tests/policy_bench.cjs:55` `executionProviders:['cpu']`），fp16 在 CPU EP 上要么缺 kernel 要么靠大量 Cast 兜底，不保证比 fp32 快。参数量实测 4.92 M → fp32 ≈ 20 MB（与手册一致），fp16 省的 10 MB 对浏览器收益有限。**本机 `onnxconverter_common` 未装，此条未实测。**
4. **`--n` 同时控制两个集合**：`tests/policy_bench.cjs:85-86` 的 `+opt('--n')` 对 nc 和 route 一起生效，手册说的"30 例 / 40 例"只在默认值成立。
5. **val 为空时崩**：小样本摸底（几百条、5% split 可能 0 个 val 任务）下 `ml/sim/closed_loop.py:161` 的 `evaluate` 返回空 dict，`ml/train.py:106` 取 `res['success']` KeyError。真实数据不会撞，但手册鼓励先小跑摸底。
6. **文件地图缺 4 个真实文件**：`ml/gen/cert.cjs`（认证实现在 ik-policy.js，这里是跳转壳）、`ml/gen/pathdev.cjs`（同伦类判定，共识过滤与门禁都依赖它）、`ml/prep/npy.cjs`、`ml/toy/toy_bimodal.py`（方案 §沙箱 的依据）。
7. **R2 无执行点**：方案要求"近邻样本标签方差 <10% 步长、起步失败率=0"，手册 §3–§5 的检查项里没有。

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## 五、按优先级的改动清单

| 优先级 | 改什么 | 落点 |
|---|---|---|
| 1 | 吞吐判据对齐：R10 改成终态判据或降线，§6 写实测参考值 | `docs/Transformer轨迹拟合训练方案.md` §10.1、`ml/README.md` §6 |
| 2 | train 阶段输出目录随头分开，m5/apg/bench 用 CKPT 变量 | `ml/pipeline.sh:34-37,44,48` |
| 3 | `python3` → `${PYTHON:-python}`，§1 说明 Windows 原生可跑 | `ml/prep/run_prep.sh:8` |
| 4 | §4 补共识分支的 keepRate/样本量期望与"加 N_TASKS"动作；检查项加 `vertexMinGapMm` | `ml/README.md` §3–§4 |
| 5 | §7 说明 M5 与 §11 两个口径，m5 加 `--safety` 对照 | `ml/pipeline.sh:36-42`、`ml/README.md` §7 |
| 6 | 出题带真实老师时长（或明写定长 6 s），补 R7/R8 执行点 | `ml/mining/tasks.py:47`、`ml/mining/gate.py:41`、`ml/README.md` §9 |
| 7 | §8 明写 APG 的 3.6 s 截断与只查端点；`margin_train_mm` 与老师间隙分布对齐 | `ml/README.md` §8、`ml/configs/apg.json` |
| 8 | §10 默认 fp32 + `__POLICY.latency()` 实测后才考虑 fp16（仅 WebGPU）；loop.sh 池子只取本轮；文件地图补全；evaluate 空任务保护 | `ml/README.md` §10/文件地图、`ml/mining/loop.sh:20`、`ml/sim/closed_loop.py:161` |

未验证范围：第 7（m5）、8（apg）、9（mine）、10（export）、11（bench）步与浏览器 `?policy=1` 第 12 步都没跑过（`ml/node_modules` 未安装、`webapp/models/` 无模型、`onnxconverter_common` 未装）。这些通路只做过静态代码核对。

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# 第二轮：对修订版（提交 `d3b7c7b`）的可行性评估

评估对象：另一台机器按上述审查做的修订（18 文件、+493/−156）。方式：**只读代码 + 只读 diff，本轮没有跑任何东西**，第一轮的实测数字（6208 样本/s、keepRate 0.977、minGap p50 4.4 mm、1.56 s/条）继续沿用。上文第一轮的正文按 0218d7f 时的代码写，路径与章节号（`ml/runs/base`、12 步）在修订后已变，不逐条订正，以本节为准。

## 一、第一轮 13 条的处置

| 第一轮条目 | 状态 | 落点 |
|---|---|---|
| P0-1 R10 吞吐判据矛盾 | 已修 | 方案 §10.1 R10 改为"60000 步 ≤ 3.5 h，即 ≥5000 样本/s"，缓解改成 `fk_caps` 96→48 / `steps`→40000（增大 batch 明确标注无效）；`ml/train.py:101` 加 `eta_h` |
| P0-2 共识分支缺期望数字 | 已修 | README §4 加两张表（不共识实测 / 共识估算 + 异常动作）；`ml/gen/stats.cjs:20` 加 `consensusDrop`、分位数加 p10；`ml/pipeline.sh` gen 阶段按实测"样本/任务"自动补量到 `TARGET_SAMPLES=1700000`（最多 2 次） |
| P0-3 WTA 回退覆盖 MeanFlow 产物 | 已修 | `pipeline.sh`：输出 `ml/runs/$TAG`、`ml/runs/bench_$TAG`；m5 通过后写 `ml/runs/selected_ckpt`，apg/export/accept 经 `ckpt()` 取；`ml/train.py:58` 与 `apg_finetune.py:51` 日志改为新训覆盖、续训追加 |
| P0-4 `python3` 在 Windows 断第 5 步 | 已修 | `run_prep.sh:8` 与各脚本统一 `${PYTHON:-python}`；README §1 加"Windows 原生 + Git Bash 实测可跑"，并写明 Windows 不要用 `python3` |
| 口径-1 仿真安全层 ≠ 运行时 | 已修（说明层） | m5 同跑 `--safety` 一遍，产出 `m5_gate_<tag>.json` 的 `policy_only` / `with_sim_safety` 两块；README §7 明写"三口径互不替代，部署只看第 11 步" |
| 口径-2 门禁题假时长 | 已修 | `ml/mining/tasks.py:54` `exec_s/travel` 置 None；`ml/sim/closed_loop.py:24` `NOREF_SEC=6.0`，`time_ok_1p3`/`travel_ratio` 只在有老师参考的题上统计，新增 `n_ref`、`time_budget` 字段 |
| 口径-3 APG 定长 3.6 s + 只查端点 | 已修（但引入新问题，见下 B-2） | `apg_finetune.py:70` 展开长度随批取 `exec_s p90 × 1.2`，夹在 60–150 次推理；`:102` 铰链改端点 + 中点 |
| 口径-4 5 mm 余量压老师间隙分布 | 已改，方向不认同 | `configs/apg.json` 与 `webapp/js/ik-policy.js:174` 一起降到 3 mm；方案决策表"训练余量 5 mm"改为 3 mm，R3 回退改"提高到 4–6 mm" |
| 缺项-1 §9 验收表无执行点 | 已补 | 新增 `ml/eval/acceptance.py`（第 12 步 `accept`）：held-out 到达率 ≥98%、D 类停靠 ≤老师+5 mm、起步失败=0，并汇总 R2/R7/R8/R10/M5/部署形态 |
| 缺项-2 挖错池累积 | 已修 | `ml/mining/loop.sh:21` 改为 `--pool $D/pool.jsonl` 只用本轮 |
| 缺项-3 fp16 部署 | 已修 | `pipeline.sh` export 去掉 `--fp16`，README §10 改默认 fp32，只在 `&ep=webgpu` 实测受益才另出 fp16 对比 |
| 缺项-4 `--n` 混控两集合 | 已修 | 拆成 `--nc-n` / `--route-n` / `--r8-n`，positional 过滤改用白名单 `VALOPT` |
| 缺项-5 val 为空崩 | 已修 | `closed_loop.evaluate` 空任务返回 NaN 字典；`train.py:59` 无 val 任务时提示并自动 `--no-eval` |
| 缺项-6 文件地图缺 4 文件 | 已修 | README 文件地图补 cert.cjs / pathdev.cjs / npy.cjs / toy_bimodal.py |
| 缺项-7 R2 无执行点 | 已补 | 新增 `ml/eval/check_r2.py`，prep 末尾自动跑 |
| 附带 | 新增 | R7（左右比例 + 行程）进 `ml/mining/gate.py:47-53`；R8 对抗集 + `brakeRate` 进 `tests/policy_bench.cjs`；出题与间隙计算分块防 OOM（`tasks.py:9` `min_gap_chunked`） |

## 二、修订新引入的问题（按严重度）

### B-1（最高）3 mm 是拿真机护栏迁就数据分布

依据是本轮实测"老师最小间隙 p50 4.4 mm"，但正解是在认证环节把 `cert.minGap < 3 mm` 的老师样本过滤掉（`stats.cjs` 已经算这个数，逐条记录里就有），而不是把**运行时投影余量**一起降下来。认证只保证扫掠间隙 > 0，`collide.json` 的 `margin_mm` 只有 0.3 mm，`project()` 是唯一主动把臂往外推的力量（`ik-policy.js:279`）。方案 R3 原文写的回退是"训练余量**提高到** 3–6 mm 以缓解认证过保守"，修订把这个值定成 3 = 把回退方向当成了默认。贴柱真实距离从 ≥5 mm 变 ≥3 mm 是机械/安全决定，需要单独确认，不该由 ML 口径推出。

### B-2 APG 两处改动耦合且没重标定

- `apg_finetune.py:102-104`：端点与中点两个 hinge 直接 `view(2, B).sum(0)` 相加 → 碰撞项数值约为旧版 **2 倍**，而 `w_col=2.0` 未动。
- `:70` + `plans_max=150`：展开最坏 60→150 次推理（2.5 倍），每步 `kin.gaps` 的位形数又 ×2（端点+中点）→ 单个 APG step 代价上界约 **4 倍**。
- 同时 margin 5→3 让铰链激活的样本数下降。一增一减方向相反，幅度都没实测。
- README §8 的"2–4 小时"沿用旧口径，没随改动更新。

后验表现无法预判：APG 之后若行程变长/贴柱反而更近，第一嫌疑是这个组合而不是学习率。

### B-3 新代码路径一次没跑，check_r2 自身可能成为闸门

- `check_r2.py:39`：`m.sum()==0` 时对空张量取 `torch.quantile(std, 0.9)` 直接报错（小样本摸底必撞；`label_std_mean` 也是 NaN）。
- 默认 `--queries 20000 --pool 200000`，分块距离矩阵 1024×200000 ≈ 0.8 GB/块，`torch.where` 再复制一份 → 峰值 2–3 GB 显存；`Samples` 本身又把 X/Y/SG 全量上卡（约 1.5 GB）。CPU 兜底时 20000×200000 fp32 = 16 GB 内存，docstring 说"降到 50000"仍然不轻。
- 它挂在第 5 步末尾，README 写"不通过先发我，不要直接训练"→ 一个自身可能 OOM/崩的硬门禁。

### B-4 R7 的左右比例被成功率污染，会漏报它想抓的东西

`gate.py:47` 的 `left(...)` 以"到达"为条件掩码。APG 把某一侧绕行全做失败时，剩余成功集里的左右比例可以纹丝不动 → 而 R7 的目标（方案：APG 压缩多模态）恰恰是这种情况。建议按全部题的首次 J1 方向统计，不筛到达。

### B-5 r8 集合没实现"两侧都要绕远"

`policy_bench.cjs:47-64` 只约束终点贴立柱 + |ΔJ1|≥140° + 直线被挡，**起点没做 `nearColumn` 检查**。方案 §10.1 R8 的口径是"两侧都要绕远"，现在起点对侧无约束 → 恢复率会比设计意图偏松（判据偏松是危险的偏）。

### B-6 估时里"实测"两字一处用错、两处仍是拍的

- §2 写"1 分钟（实测 7.6 s 对拍）"——7.6 s 是 `dump_parity 300` 的数，pipeline 跑 2000 条，不同口径。
- §6 的"测速 6 分钟 / 正式 3 小时"由 6.2k 样本/s 换算，可信。
- §7 的 10–20 分钟（1000 题 ×2 遍 × 定长 6 s）、§11 的"约 1 小时"（题数已从 1070 增到 1120，且 r8 采样每条最多 200 次 `collideDetail` 重试）、§8 的 2–4 小时（见 B-2）都无依据。

### B-7 方案自标的最大不确定项 R4 仍然是空的

策略推理在 wasm 多线程、batch=8 下的 P99 从未量过：`webapp/models/` 只有一个 README.md（至今没导出过任何模型），方案 §1.1 表里的 0.19 ms 是 2D 玩具沙箱（`ml/toy/toy_bimodal.py`）的数，不是这个 4.92 M 模型。而 60 ms 一次推理的部署节奏、`safetyMs:30` 预算、`certBudget:40` 全靠它。R4 不过就要改模型规模（d=128）或提交步数（3→2），是伤筋动骨的返工，却排在第 13 步才第一次被测。

### B-8 杂项

- `build_dataset.cjs:46` 噪声增广的接受地板仍是 `S.clearance(qn, 5) > 1`，与新的 3 mm 投影不同步（一松一紧，不是矛盾但没对齐）。
- `acceptance.py:44` 用 `start_fail == 0` 硬判：held-out 约 2500 题里任何一题 0.5 s 内行程 <1° 就整项未过，判据脆。
- `pipeline.sh` m5 不通过 `sys.exit(3)` → `all` 会中止（有意，但应写进"常见问题"）。
- `requirements.txt` 仍列 `onnxconverter-common`（fp16 已非默认，留着无害）。
- `tasks.py:36` 的 `column_gap(kin, b)` 仍在 2048 行整批上算（`free_q`/`straight_blocked` 已分块），单卡可过但和"已分块防 OOM"的说法不完全一致。

## 三、可行性判断

1. **前段（第 1–6 步）可执行**：数据生成、打包、两种头、闭环仿真、对拍都在本机实测过，数字与手册自洽。修订把 R10、共识补量、目录覆盖、`python3` 这几个会真卡住人的点解决了，这部分我认可。
2. **后段（第 7–13 步）逻辑闭合但无证据**：判据齐全、口径终于分开了，可"APG+挖错能不能把纯策略穿柱率压到 ≤2%"、"机时是不是 2–4 h"、"held-out 能不能 98%"一个都没跑过。别把 §8–§12 的估时当预算。
3. **不建议按现值直接跑第 7 步之前**：B-1（3 mm）是需要你拍板的安全决定，B-2（w_col 没跟着重标）会让后段任何异常都无法归因。

## 四、第 7 步之前建议先做的两件事（都不需要训练）

1. **结掉 R4**：用一个随机初始化的 4.92 M 模型导出 fp32 ONNX，走 `ml/serve.py` + `?policy=1`，在目标浏览器实测 `__POLICY.latency()` 的 batch=8 P99 与安全层 P99（方案要求 <15 ms）。不过就要改 `d`/`commit`，此时改配置的成本远低于训完 3 小时再改。
2. **把 margin 决定单独拍板**：在"过滤老师数据保 5 mm"与"放宽护栏到 3 mm"之间选一个，再把 `w_col` 与 §8 估时按选择重算。这两条是本轮唯一拦住往下跑的理由。

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# 第三轮：对第二轮 B-1～B-8 的处置 + 新增训练控制台

修订方：沙箱（Hark）。基于 `655e1fb`。沙箱只做了 CPU 小数据冒烟（见第四节），所有耗时、keepRate、gapDrop 比例仍以你机器上的实测为准。
本轮改动以补丁形式交付（`git apply review2_and_monitor.patch`），确认后再推送。

## 一、B-1～B-8 处置

| 条目 | 处置 | 改动位置 |
|---|---|---|
| B-1 3 mm 拿护栏迁就数据 | **采纳你的方向**：运行时投影护栏恢复 **5 mm**；改为在数据侧剔除认证最小间隙 `cert.minGap < 3 mm` 的老师轨迹；APG 碰撞项余量 3 mm 与过滤线一致（碰撞项不与 BC 标签对抗）。护栏比数据更保守，二者不再绑定 | `webapp/js/ik-policy.js:174` margin 3→5；`ml/gen/stats.cjs` 新增 `gapDrop`、`minGapFilterMm`，样本数与补量只按过滤后计；`ml/prep/build_dataset.cjs` 同一过滤（`MIN_GAP_MM=3`，可用环境变量改），打包输出也报 `gapDrop` |
| B-2 端点+中点 hinge ×2、w_col 未重标 | 两处 hinge 由求和改为**取均值**，与只查端点同量纲，`w_col=2.0` 不用动。展开 60–150 次的单步代价不再拍估时：手册 §8/§9 改为"未实测，以监控页前 50 步换算的 ETA 为准" | `ml/apg/apg_finetune.py:104`；README 阶段表 |
| B-3 check_r2 空匹配崩、显存峰值 | 近邻对 < 20 时输出 `pass: null` 不报错；默认 5000 查询 × 50000 池、分块 256、`masked_fill_` 原地，GPU 峰值 < 0.5 GB。`pass: false` 时 prep 以返回码 4 结束、一键流程停下；`null` 不拦 | `ml/eval/check_r2.py`；`ml/pipeline.sh` prep |
| B-4 R7 以到达为条件会漏报 | 左右比例改为按**全部** B/C 题的首次 J1 方向统计，不筛到达 | `ml/mining/gate.py:47` |
| B-5 r8 起点没贴柱 | 起点也要求 `nearColumn`，两侧都要绕远 | `tests/policy_bench.cjs` r8Cases |
| B-6 估时口径 | 对拍改为"约 1 分钟（估算：300 条实测 7.6 s，流程跑 2000 条）"；M5、部署评测标"估算"；APG、挖错标"未实测" | README 阶段表 |
| B-7 R4 排在最后 | **提到训练前**：新增 `bash ml/pipeline.sh r4`，用随机初始化模型导出 fp32 ONNX（延迟只与结构有关），`python ml/serve.py` + `?policy=1` 测 `__POLICY.latency()`；不过就把 `model.d` 192→128、`ff` 768→512 后重测 | `ml/export_onnx.py` 新增 `--random <配置>`；`pipeline.sh` r4；README §2；方案 R4 行"M1 前" |
| B-8 杂项 | 噪声增广接受地板 1 mm → 3 mm（与过滤线一致）；验收起步失败 `= 0` → `≤ 0.2%`；`column_gap` 分块 256（沙箱实测约 20 MB/位形，整批 2048 会爆）；m5 返回码 3 中止 `all` 写进常见问题；`set -o pipefail` + 门禁结果先写 `.tmp` 再改名（中断不留残缺 `consistency.json`） | `build_dataset.cjs`、`acceptance.py`、`tasks.py`、`pipeline.sh`、README 常见问题 |
| `onnxconverter-common` | 保留（`--fp16` 仍可用于 WebGPU 对比） | — |

方案文档同步：决策表"训练余量"改为"数据过滤与 APG 碰撞项 3 mm、运行时护栏 5 mm"；APG 碰撞项写明端点与中点取均值；R4 检测时点改为训练前。HTML 已重新生成。

**需要你确认的一处**：3 mm 过滤会剔除多少老师轨迹没实测过。沙箱 30 条小样本里剔除了 9/29（p10 = 1 mm），量太小不具代表性；你那边第一轮实测 p50 4.4 mm。生成完看 `stats.json` 的 `gapDrop`：> 25% 说明老师整体太贴柱，把 `stats.json` 发我再定。自动补量会按过滤后的样本数补，所以样本总量不受影响，只是生成时间相应变长。

## 二、新增：训练控制台（一键运行 + 全程可视化）

### 怎么用

1. Windows 双击 `ml/console.bat`（Linux/WSL：`bash ml/console.sh`），浏览器自动打开 `http://localhost:8100/`。
2. 点右上角「▶ 开始训练」，在对话框里选起始阶段、结束阶段和参数，点「开始」。
3. 之后整个流程（对拍 → 老师门禁 → 生成 → 打包 → 预训练 → M5 → APG → 挖错 → 导出 → 部署评测 → 验收）都在这一页看；「■ 停止」随时停，再开始默认从停下的那一步继续。

网页可以关，训练不受影响；关闭控制台窗口会结束训练。R2、M5 不通过时流程会停在那一步。

### 组成与接口

| 文件 | 作用 |
|---|---|
| `ml/console.bat` / `ml/console.sh` | 一键启动：`python -m ml.monitor --open` |
| `ml/monitor.py` | Python 标准库 HTTP 服务，默认只监听 127.0.0.1:8100 |
| `ml/monitor.html` | 网页，零依赖（原生 canvas 画图），不连外网；`?demo=1` 或直接双击打开时用内置示例数据 |
| `ml/pstate.py` | 写 `ml/runs/pipeline.json`：`pipeline.sh` 每个阶段开始/结束时自动调用（终端里跑也会写） |

| 接口 | 方法 | 说明 |
|---|---|---|
| `/` | GET | 网页 |
| `/api/runs` | GET | `ml/runs/*/log.jsonl` 列表（名称、类型 train/apg/bench、更新时间、是否发散） |
| `/api/log?run=&offset=` | GET | 增量读日志：只返回 offset 之后的完整行，日志被新训练覆盖时自动从头读 |
| `/api/status` | GET | GPU、`pipeline.json` + 当前阶段进度、数据统计、R2、M5、挖错各轮、部署评测、验收 |
| `/api/job` | GET | 控制台启动的流水线进程：是否在跑、PID、起止阶段、返回码、是否手动停止 |
| `/api/console?offset=` | GET | `ml/runs/console.log` 增量（首次只给最后 64 KB） |
| `/api/start` | POST | `{"from":"kin","to":"accept","env":{...}}` → 后台 `bash ml/pipeline.sh all`；env 只接受白名单：`N_TASKS NPROC TARGET_SAMPLES CFG CONSENSUS ROUNDS APG_STEPS MINE_N`，逐个正则校验 |
| `/api/stop` | POST | 结束整个进程树（Windows `taskkill /T /F`，其他系统进程组 SIGTERM，10 秒后 SIGKILL），当前阶段记为返回码 -15 |

安全：开始/停止只接受本机请求（`--host 0.0.0.0` 开放给局域网时其他机器只能看，`--remote-control` 才放开）；已经有流水线在跑（控制台自己起的，或终端里起的、日志 2 分钟内有更新）时拒绝再开始。
Windows 找 bash 的顺序：环境变量 `BASH` → `C:\Program Files\Git\bin\bash.exe` → `C:\Program Files (x86)\Git\...` → `%LOCALAPPDATA%\Programs\Git\...` → `git` 所在目录推断；不用 `System32\bash.exe`（那是 WSL）。控制台把自己的 `sys.executable` 作为 `PYTHON` 传给流水线（路径含空格时不传，回落到 `python`）。

### 流水线脚本配套改动

- `bash ml/pipeline.sh all` 支持 `FROM` / `TO` 只跑一段（如 `FROM=gen TO=train`）；在终端里用 `all` 时也会在后台自动起控制台（`MONITOR=0` 关闭）。
- 每个阶段开始写 `begin`（生成阶段带 `target_tasks`，补量时更新；预训练带 `tag`；挖错带 `rounds`），退出时由 `trap EXIT` 写返回码。
- `pipeline.json` 在从中间续跑时保留计划之外各步的记录，所以流水线卡片能显示"之前已完成"。
- 训练与 APG 日志每条记录新增 `total`（总步数）与 `t`（时间戳），评估记录也带 `t`，用于进度条、已用时间与 ETA。

### 网页内容

流水线阶段条 → 全流程卡（总百分比按各步粗估耗时加权、当前步骤及其进度、总用时、本步用时、剩余粗估、开始/停止）+ GPU 仪表 → 当前运行（自动跟随正在跑的训练，可手动切换）→ 指标卡（带趋势小图）→ 4 张曲线（预训练：总损失含原始值淡线、各分量、闭环评估带"最好"标记、吞吐带 R10 5000 线；APG：到达误差、损失分量、闭环评估、展开长度）→ 数据 / M5 / 挖错 / 部署评测 / 验收面板 → 终端输出（报错标红）。顶栏有平滑系数、对数纵轴、自动刷新开关。

当前步骤进度的口径：生成 = 已写任务条数 / 目标条数；打包 = 已打包分片 / 分片数；预训练 = (测速 2000 步 + 正式步数) / (2000 + 总步数)；APG = 步数；挖错 = 已完成轮数 + 本轮 APG 步数；M5 = 两遍评估；对拍、老师门禁、导出、部署评测、验收无法计量，显示用时与粗估。

## 三、本轮改动文件清单

```
新增  ml/monitor.py  ml/monitor.html  ml/pstate.py  ml/console.bat  ml/console.sh
修改  ml/pipeline.sh            r4 / monitor 阶段、all 支持 FROM/TO 与自动起控制台、阶段状态记录、pipefail、R2 不通过停下、补量更新目标
      ml/train.py               日志加 total、t
      ml/apg/apg_finetune.py    日志加 total、t；端点+中点 hinge 取均值；docstring 余量说明
      ml/gen/stats.cjs          gapDrop / minGapFilterMm，样本数按过滤后计
      ml/prep/build_dataset.cjs 剔除 minGap < 3 mm 的轨迹；增广地板 3 mm；输出 gapDrop
      ml/eval/check_r2.py       空匹配保护、默认规模、分块 256
      ml/eval/acceptance.py     起步失败 ≤ 0.2%
      ml/mining/gate.py         R7 左右比例不以到达为条件
      ml/mining/tasks.py        column_gap 分块
      ml/export_onnx.py         --random
      tests/policy_bench.cjs    r8 起点贴柱
      webapp/js/ik-policy.js    投影护栏 5 mm
      ml/README.md              一键运行、R4、训练控制台、过滤口径、估时标注、回传文件、常见问题、文件地图
      docs/Transformer轨迹拟合训练方案.md / .html   余量决策、APG 碰撞项、R4 时点
```

## 四、沙箱验证（CPU，2 核，小数据）

| 项 | 结果 |
|---|---|
| `stats.cjs` 过滤 | 30 条任务：keep 20、gapDrop 9；`MIN_GAP_MM=4.4` 时 keep 16、gapDrop 13，口径一致 |
| `build_dataset.cjs` | 20 条任务 761 样本，gapDrop 9，增广拒绝 5/226 |
| `check_r2.py` | 小样本可跑，不再报错 |
| APG 2 步 + 门禁（含新 R7） | 通过 |
| `column_gap` 分块 | 300 位形 / 块 100 正常；块 512 在 7 GB 内存下被杀 → 默认 256 |
| `export_onnx --random` | 走到导出一步，沙箱缺 `onnx` 包未完成，需在你机器上跑 `r4` |
| 控制台接口 | 网页开始 `gen→prep`（6 条任务）：进度 2/6 → 4/6 → 打包 0/2 → 完成，返回码 0；停止 `gate1`：进程树结束、该步记为已停止、不留残缺 `consistency.json`、"已停止"提示不被覆盖 |
| 网页 | jsdom 跑 4 个示例场景 + 开始/停止流程，无脚本错误；沙箱没有浏览器，没有截图 |
| 未验证 | Windows 下 `console.bat` 与 Git Bash 查找、`taskkill` 停止；`policy_bench.cjs` 完整运行（沙箱无 `onnxruntime-node`） |

## 五、你机器上的建议顺序

1. `git apply review2_and_monitor.patch`（或等我推送后 `git pull`）。
2. `bash ml/pipeline.sh setup`（如依赖已装可跳过）→ `bash ml/pipeline.sh r4` + 浏览器测延迟，把 `__POLICY.latency()` 发我。
3. 双击 `ml/console.bat` → 「开始训练」，起始「对拍」、结束「打包样本」，跑完看 `gapDrop` 与 R2。
4. 没问题再「开始训练」从「预训练」跑到「验收汇总」。