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

..

__init__.py

ml: 数据生成 + 可微运动学对拍 + MeanFlow/WTA 策略与闭环仿真 + APG/挖错/ONNX 导出与运行手册

2026-10-18 06:40:23 +08:00

ckpt.py

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

features.py

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

kin_torch.py

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

2026-10-20 13:33:23 +08:00

vram.py

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