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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（截至 2026-10-19 02:43 回传）
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- 特征口径 Python 与 JS 一致（最大差 3.6e-6）：排除「闭环输入没见过」。
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- 子目标排除：不用子目标、用老师真实途经点，与基线完全一样（0% 到达 / 99.6% 碰撞）。
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- 闭环方向对但极慢：2 s 只把目标误差缩小 18.5%，首撞中位 1.46 s，主碰撞组对 2-4。开环（老师状态上）几乎精确。
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- 现在的嫌疑：模型「抄上一帧速度」。第 2 步的 E 段专门验证。
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- gaps 显存：粗筛分块已生效（1.05 / 1.40 GiB），4096×40 的 4.46 GiB 全在拼接胶囊对。本版默认只返回 gm，不再拼胶囊对（只有 APG 要）。
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## 第 0 步：同步代码
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```bash
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git status --short # 有未提交改动就先 commit，不要丢
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git pull --rebase gitea main
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git log --oneline -1 # 应是 Hark 的「fix(kin/diag): gaps 默认不拼胶囊对 …」
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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 E 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：`E0_openloop`（开环动作幅度 ÷ 老师幅度；把 dq 抹成 0 后的幅度；起点行幅度）；`E1_mid_teacher_vel` / `E1_mid_zero_vel`（从老师轨迹 30% 处起步，带老师速度 vs 静止起步：到达、碰撞、1 s 目标误差比、前 1 s 速度 ÷ 老师速度）。D 段已删。
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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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