Hark
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- B-1 运行时投影护栏恢复 5 mm；老师轨迹按认证最小间隙 < 3 mm 剔除（stats/build_dataset，gapDrop） - B-2 APG 端点+中点 hinge 取均值；B-3 check_r2 空匹配保护、5000×50000、分块 256，pass=false 时 prep 停下 - B-4 R7 按全部 B/C 题统计；B-5 r8 起点贴柱；B-7 pipeline r4（export_onnx --random，训练前测延迟） - B-8 起步失败 ≤0.2%、column_gap 分块、pipefail、门禁结果先写 .tmp - 训练控制台：ml/console.bat|sh → ml/monitor.py（开始/停止/进度/日志接口）+ monitor.html； pipeline.sh all 支持 FROM/TO，阶段状态写 ml/runs/pipeline.json（ml/pstate.py）；训练/APG 日志加 total、t - 文档：README 一键运行与训练控制台；审查文档追加第三轮处置；方案余量决策与 R4 时点
ml/gen — 离线老师数据
完整流程与命令见 ml/README.md（第 3、4 步）。这里的脚本：
consistency.cjs：老师一致性门禁（目标 ±5 mm 邻居的同伦类一致率）gen_dataset.cjs：采样 → 确定性老师 → 距离下界认证 → 时间律；--consensus k共识过滤；--tasks f.jsonl按给定任务出解（挖错 E2）run_parallel.sh：多进程生成 + 统计stats.cjs：汇总stats.json