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# 本机执行清单（给本地 AI 逐条执行）
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本文件是 Hark 对本机计算的唯一要求清单。按顺序执行，每一步把「回传」里的文件或输出原样交给用户，不要跳步，不要自行改代码。
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所有命令在仓库根目录（G:\Robot_v2\机器人手臂）的 Git Bash 里运行。完成的条目由 Hark 在下一次提交里删掉。
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## 已知结论（2026-10-19 02:35 回传）
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- 特征口径 Python 与 JS 一致（最大差 3.6e-6），同噪声动作差 ~1e-5°：排除「闭环输入没见过」。
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- 闭环关安全层 0% 到达 / 99.6% 碰撞，首撞中位 1.46 s，主碰撞组对 2-4；全程最小目标误差中位 254 mm：策略根本没朝目标走。开安全层碰撞 5.5%，到达仍 0.4%。
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- 开环正常：ol_fk_mm 5.98、ol_best_mm 2.92、ol_div 0.655。老师回放 pass。
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- 下一个嫌疑：子目标。训练时特征里的子目标是老师真实途经点，闭环里换成子目标头自己的预测。第 2 步的 D 段专门验证它。
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- gaps 显存：上一版只给精算段分块，粗筛段 4096 点仍 9.3 GiB。本版粗筛也按点分块（每块 ≤ 446 点）。
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## 第 0 步：同步代码（不要 reset --hard）
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本地有未提交的 `ml/monitor.html`、`ml/pstate.py` 改动和一个未推送的合并提交，`reset --hard` 会把它们丢掉。
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```bash
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git add ml/monitor.html ml/pstate.py && git commit -m "monitor: 开环指标两张图；pstate: train 归档加 review_*"
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git pull --rebase gitea main
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git log --oneline -3 # 最上面应是你的 monitor 提交，其下是 Hark 的「fix(kin/diag): …」
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git push gitea main
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```
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- 训练控制台若开着先点「停止」，确认没有 python 训练进程在跑。
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- 不要启动 DAgger / M5，等 Hark 看完第 1、2 步结果再定。
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## 第 1 步：gaps 显存峰值（不到 1 分钟）
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```bash
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PYTHONUTF8=1 python - <<'EOF'
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import torch
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from ml.common.kin_torch import Kin
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kin = Kin(device='cuda')
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for n, cap in [(512, 40.0), (4096, 4.0), (4096, 40.0)]:
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q = kin.lo + (kin.hi - kin.lo) * torch.rand(n, 6, device='cuda')
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torch.cuda.empty_cache(); torch.cuda.reset_peak_memory_stats()
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with torch.no_grad(): kin.gaps(q, cap)
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print(f'n={n:5d} cap={cap:4.0f} peak {torch.cuda.max_memory_allocated() / 2**30:6.2f} GiB', flush=True)
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EOF
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```
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- 通过：三行峰值都 ≤ 2 GiB。
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- 专用显存接近 22 GB 或共享显存开始上涨：立刻 Ctrl+C，回传已打印的行，不要继续第 2 步。
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- 回传：终端 3 行。
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## 第 2 步：闭环失败定位（含新加的 D 段，约 5–8 分钟）
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```bash
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PYTHONUTF8=1 python -m ml.eval.diag_cl --ckpt ml/runs/base/last.pt --n 256 --out ml/runs/diag_cl.json
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```
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- 专用显存超过 22 GB 就 Ctrl+C 并回传终端输出。
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- 新增输出：`C.goal_err_ratio_p50`（0.5/1/2 s 时目标误差 ÷ 起点误差，<1 表示在靠近）；`D0_subhead`（冷启动子目标头精度）；`D1_no_sub`（不用子目标）；`D2_oracle_sub`（用老师真实途经点）。
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- 回传：`ml/runs/diag_cl.json`。
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## 回传汇总
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| 步骤 | 回传内容 |
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| 1 | 终端 3 行峰值 |
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| 2 | ml/runs/diag_cl.json |
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| 任一步出错 | 终端最后 30 行输出 |
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