Robot_Arm/docs/ML运行手册审查.md

# 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」。

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# 第四轮：对第三轮（`14d72a9`）与训练控制台的审查

审查对象：B-1～B-8 的处置代码 + 新增控制台（`ml/monitor.py` 315 行、`ml/monitor.html` 795 行、`ml/pstate.py`、`ml/console.bat|sh`）+ `ml/pipeline.sh` 改动。
方式：逐行读代码；只跑了三个秒级 shell/python 验证（不碰 GPU、不跑流水线）。**控制台与第 7 步之后仍然零实测。**

## 一、B-1～B-8 处置核对

| 条目 | 代码事实 | 判定 |
|---|---|---|
| B-1 护栏 | `ik-policy.js:174` margin 回 5；`stats.cjs:7` 与 `build_dataset.cjs:30` 同一 `MIN_GAP_MM=3` 过滤，`gapDrop` 两边都报；增广地板同步到 3（`:49`） | 方向对，已落地。尾巴见 N-1 |
| B-2 hinge 量纲 | `apg_finetune.py:104` 由 `sum(0)` 改 `mean(0)` → 与只查端点同量纲，`w_col` 无需重标 | 已解决 |
| B-3 check_r2 | `fin.sum()<20` → `pass:null` 提前返回；默认 5000×50000、分块 256（一块 256×50000 fp32 ≈ 51 MB）、`masked_fill_` 原地；`pipeline.sh:72` 在 `pass is False` 时 `exit 4` | 崩溃与显存问题解决了；判据本身新增误拒风险，见 N-2 |
| B-4 R7 条件 | `gate.py:47` 分母改 `det.sum()`，不再以到达为条件 | 解决了，但口径名不副实，见 N-3 |
| B-5 r8 起点 | `policy_bench.cjs:57` 起点也要求 `nearColumn` | 已落地；出题成本未知，见 N-4 |
| B-6 估时 | 对拍改「估算：300 条实测 7.6 s，流程跑 2000 条」；M5/bench 标「估算」、APG/mine 标「未实测」 | 已解决 |
| B-7 R4 前置 | `export_onnx.py:24` 新增 `--random <配置>`（`meta.random_init`），`pipeline.sh:100` 的 `r4` 阶段，README 表新增「2′ R4 延迟」 | 思路对（延迟只取决于结构）。但导出路径会覆盖真模型，见 N-5 |
| B-8 杂项 | 起步失败 `≤0.2%`（`acceptance.py:44` 带理由）、`column_gap` 分块 256、`set -e -o pipefail`、`consistency.json` 先 `.tmp` 再 `mv` | 已解决 |
| 附带 | `pstate` 原子写（`os.replace`）、训练/APG 日志加 `total`/`t`、`all` 支持 `FROM/TO` | 结构合理 |

我这条也纠正自己一处：静态读 `pipeline.sh:117` 时我认为「端口已被占用就不重复启动」的判断写反了，实测**我错了**——端口空闲时 guard 退 0（启动）、被占用退 1（跳过），逻辑正确。

## 二、控制台的问题（按严重度，N-x 供下一轮出方案）

### N-7（最高：会真丢数据）并发无锁，且重启后"已在跑"守卫在最危险的阶段失效

- `monitor.py:212` 判断「终端里是不是另有一条在跑」的依据是 `ml/runs/*/log.jsonl` 120 秒内有更新。但 **gate1 / gen / prep / m5 / bench / accept 这些阶段根本不写 `log.jsonl`**（只有 train/apg 写）→ 在 4–5 小时的 `gen` 期间，网页「开始训练」会被放行。
- 一旦二次启动：`run_parallel.sh:8` 用同一批种子（`pipeline.sh:57` 固定 `S0=1`）生成同名 `ml/data/shard_%04d.jsonl`，而 `gen_dataset.cjs:23` 是 `fs.openSync(OUT,'w')` → **两边互相截断，谁都没法要**。
- 反方向同样裸奔：`pipeline.sh` 内部没有任何锁，网页在跑时终端敲 `bash ml/pipeline.sh all` 照样起跑。
- 触发概率不低：README 与审查文档都明确鼓励「网页可以关、重新打开接着看」，而 monitor 重启后 `self.p=None`，它自己的「已经在运行」判据（`:207`）也一起失效。

### N-8（安全）`/api/start`、`/api/stop` 没有 Origin / CSRF 校验

`monitor.py:288` 的门槛是 `client_address ∈ {127.0.0.1,::1}`，`--remote-control` 只管远端 IP。浏览器里任意第三方网页发往 `http://localhost:8100/api/stop` 的 POST，源地址就是 127.0.0.1 → **陌生网页可以停掉你跑了几小时的训练，或塞进一条新流水线**（响应被同源策略挡住，读不走数据，但破坏成立）。文档里「开始/停止只接受本机请求」给出的保证比代码实际提供的强。

### N-9（性能：整轮都在白付 IO）每次刷新把全部 shard 全文读两遍数行数

`monitor.py:157-161` 无条件对每个 shard 做 `sum(1 for _ in fh)`，`stage_progress` 的 gen 分支（`:100-101`）再读一遍；网页 5 秒轮询一次（`monitor.html:664`）。按 ~5 KB/条 × 5 万条 ≈ 250 MB 估算（**未实测**，口径是记录里带 `traj` 顶点数组），即每 5 秒约 500 MB 顺序读，而且训练/APG 阶段那段统计并没有关掉 → 与 28 个 node 写盘、训练数据加载抢同一块盘。

### N-10（环境）`console.bat` 找 Python 的方式会"看起来正常、三小时后炸"

- `.bat:6` 用 `where python` 判存在。Windows 的 WindowsApps 假壳也能通过 `where`（本机 `python3 -c` 实测 exit 1 就是它的行为），存在性检查形同虚设；`pipeline.sh:25` 用的是更强的 `command -v && python -c "import sys"`，两个启动器强弱不一致。
- 双击 `.bat` 不会激活 conda/venv → monitor 只用标准库，照样起得来；`:218` 把自己的 `sys.executable` 当 `PYTHON` 传给流水线 → `gen`/`prep` 全是 node 不受影响，**到 `train` 才 ImportError**，最坏的失败姿势。
- `console.sh` 认 `$PYTHON`，`.bat` 不认。

### N-11（生命周期）几小时的训练挂在"别关那个黑窗口"上，且中间步骤没有续跑能力

`CREATE_NEW_PROCESS_GROUP` 不脱离控制台，关窗口即杀整棵树。`train` 有 `--resume`，但 **apg 没有 resume 参数、`mine` 轮内无 resume、`gen` 补量会从头重扫全部 shard**。Linux 侧文档给了 `nohup`，Windows 侧没有等价做法。

### N-16（可观测性 + 潜在死循环）生成阶段网页看不到任何节拍

`run_parallel.sh:8` 把每个进程的进度 `2> ml/data/log_$s.txt` 重定向到文件，不流向 `console.log` → 4–5 小时的 gen 期间，网页「终端输出」面板是空的，只能看行数进度。叠上 `sampler.cjs:19-20` 的 C 类采样是**无上限 `for(;;)`**（`nearColumn` 命中率一旦因 `collide.json` 重拟合塌掉就永远出不来），故障表现就是"网页上一个字都没有、任务数不再增长"，最难判断是慢还是死。

### N-5（数据踩踏）`r4` 的随机模型和真模型同名同路径

`pipeline.sh:100` 是 `--random $CFG --out webapp/models/traj_policy.onnx`，与第 10 步导出的是**同一个文件**。`meta.random_init` 没有任何消费方检查（`ik-policy-glue.js:30` 只查 fp/feat_ver/tcp0，`policy_bench.cjs:22` 同）→ 训完之后补做 R4 会把真模型盖掉，随后 `bench`/`accept`/查看器 `?policy=1` 会把随机策略当真模型跑，徽标照样显示「策略模式就绪」。

### N-2（新闸门可能误拒）R2 判据与搜索池耦合，现在是硬停

池从 20 万降到 5 万（1.7 M 样本的约 3%）→ 最近邻系统性更远 → `label_std` 系统性偏大；而阈值 0.10 是按哪个池定的没有任何记录。`pass:false` 现在以 `exit 4` 停掉一键流程，等于在最可能出假阴性的配置上加了一道会拦掉 3 小时训练的闸。代码已经输出 `nn_dist_threshold` 但没有任何地方看它。

### N-3（口径名不副实）R7 的"左右"不是首次方向

`closed_loop.py:172` 的 `side = j1_max >= -j1_min`，是**整条展开的 J1 累计行程正负极值比较**（净方向），而 `gate.py:46` 注释与第三轮文档写的是「首次 J1 方向」。来回摆动的题会被记成净方向；R7 想抓的「一侧被压缩」在"两侧都走但先左后右收回来"这种情况下会被误判。另外 `left(sd, ok)` 的 `ok` 形参现在没人用。

### N-4（成本未知）r8 三重拒绝采样的出题耗时没测

起点贴柱 + 终点贴柱 + `|ΔJ1|≥140°` + 直线被挡，四个条件串联，`tries` 上限 4e6、内层再 200 次找起点。README §11 的「R8 出题约 2 秒/题」是估的；更要紧的是 `while (cases.length<N && tries<4e6)` 到上限就**静默返回不足 50 题**（不报错），R8 判据 `≥95%` 的分母随之缩水。

### N-13（显示不可信）补量时的 `target_tasks` 可能算错但不报错

`pipeline.sh:65` 用内层 `python -c` 读旧 target 再相加。内层失败（例如 `pstate begin` 因 `|| true` 没写成、`pipeline.json` 缺 gen 记录）→ 空替换 → 实测 `$(( + per2*NPROC ))` 得 56 这类值（**我验证过：不中断、不报错**）→ 旧目标丢失，进度条 >100% 或倒退。

### N-14（总百分比偏乐观）网页权重与修订后的耗时表不一致

`monitor.html:341` 的 `STAGE_META`：`gen=1.0 / train=3.0 / mine=9.0`。共识分支的 gen 实际 4–5 小时（README 自己写的），权重仍按 1 个单位 → 「全流程总百分比」「剩余粗估」在最可能走的那条分支上系统性偏乐观。

### N-12（状态竞态）`pipeline.json` 有两个写者，其中一个非原子

`pstate.save()` 走 `.tmp` + `os.replace`（`:20-24`）；`monitor.stop()` 却在 `:247` 手工 `open(PJ,'w')` 直写，且与 `:244` 的读之间没有锁 → 与子进程 `begin/end` 撞车会丢阶段记录。另：Ctrl+C / SIGKILL 时 bash 的 `trap EXIT` 不执行 → `current` 悬空 → 网页显示幻影「进行中」，同时 `:210` 的 7 天窗口把它当"终端可能还在跑"的候选。

### N-1（配置面）`MIN_GAP_MM` 没有贯通

默认两边都是 3 ✓。但它是两个 node 脚本各自读的环境变量：只给 `gen`（影响 `stats`/补量口径）不给 `prep`（影响实际进训练集的条数），或反过来，就会让「补量算的样本数」和「真实样本数」分叉，而且没有任何一致性检查。`monitor.py:175` 的 env 白名单里也没有它，网页上根本设不了。

### N-6（次要）分块尺寸自相矛盾

`column_gap` 默认 256、`min_gap_chunked` 默认 512，注释给的理由分别是「约 20 MB/位形」和「约 1.5 MB/位形」——同一台机器上同一个 `kin.gaps` 的峰值差 13 倍，说明其中至少一个是沙箱小内存机器上看来的数，24 GB 显存下 256 会把出题拖慢。未实测。

### N-15（误导风险，低）`file://` 双击就是"看起来在训练"

`monitor.html:216` 在 `file:` 协议下自动进 demo 模式并按刷新推进假数据；有 `示例数据` 标签（`:470`）但 README 没强调"别双击 html"。对不熟悉的人有误读空间。

（说明：`/api/log` 的 `run` 参数用 `re.fullmatch(r'[\w.\-]+')` 卡住了 `/` 与 `\`，路径逃不出去——这条我核过，不是问题。）

## 三、第四轮的可行性判断

1. **B-1～B-8 全部处置到位**，方向都对（尤其 B-1 改成"数据侧过滤 + 护栏回 5 mm"是我更认可的那条路）。剩下的 N-1/N-3/N-5/N-6 属于口径与副作用的尾巴，不影响能不能跑。
2. **控制台：读侧可用，写侧现在不能用。** 进度/日志/统计的接口设计干净（纯标准库、无危险输入、增量读日志、覆盖检测都对），拿来在终端跑阶段、网页只看进度是合适的。但 N-7（同名 shard 互相截断 + 守卫在最坏阶段失灵）与 N-8（浏览器可驱动的无校验控制口）这两个洞，恰好都长在「一键开始/停止」这条路径上；不补掉就别用它起训练，只把它当仪表盘。
3. **后 6 步依然零实测**，而且现在多了两道新闸：R2 的 `exit 4`（N-2 有误拒概率）和 M5 的 `exit 3`。前 6 步的可行性结论不变。
4. **不改代码就能规避的用法**（供你这两天先往下走）：终端按阶段跑；网页只看进度不点开始；`r4` 手工加 `--out ml/runs/r4_probe.onnx`；`MIN_GAP_MM` 别设（保持两边默认 3）；`console.bat` 换成在激活过的环境里 `python -m ml.monitor --open`。

## 四、给下一轮的待处置清单（按优先级）

| # | 要解决的问题 | 判据（怎样算解决） |
|---|---|---|
| 1 | N-7 流水线互斥 | 一条真锁（`ml/runs/pipeline.lock` + pid + 心跳，或改 shard 文件名为 `shard_<seed>_<runid>`），**任何**入口（网页/终端/`all`）都走同一把锁；并发起第二条时立刻拒绝而不是等日志判活 |
| 2 | N-8 控制口鉴权 | `start/stop` 校验 `Origin`/`Sec-Fetch-Site` 或首次访问生成的本机 token；文档口径与代码一致 |
| 3 | N-9 刷新代价 | 行数统计只在 gen 阶段且带缓存（增量 tail 或按文件大小比例），其他阶段不扫 shard；给出一次 /api/status 的实测耗时 |
| 4 | N-5 随机模型踩踏 | `r4` 输出独立路径（或不写 `webapp/models/`），并在 glue/bench/acceptance 里对 `random_init` 显式拒绝或红字警示 |
| 5 | N-10 启动器环境 | `.bat` 改用 `python -c "import torch"` 作可用性判据并尊重 `%PYTHON%`；monitor 启动时自检并把"当前 Python / 有无 torch / GPU"显示在网页上 |
| 6 | N-11 生命周期 | 给出 Windows 等价的脱离控制台起法（或训练进程自托管 + 端口锁），apg/mine 补 `--resume` 语义或至少文档化"断了从哪重跑" |
| 7 | N-16 gen 阶段可观测 | gen 的每进程节拍汇入 `console.log`（或网页读 `ml/data/log_*.txt`），并给 C 类采样加 tries 上限与告警 |
| 8 | N-2 R2 阈值 | 判据与池大小解耦（报告 `nn_dist_threshold` 并按配对距离归一，或池改成全量的固定比例并写明）；`pass:false` 先降为"警告 + 需人工确认" |
| 9 | N-3 / N-4 / N-14 / N-13 / N-12 / N-1 / N-6 | 口径对齐（首次方向 vs 净方向）、r8 不足额时报 `n<50`、网页权重与耗时表同源、`target_tasks` 读失败可见、状态文件单一写者、`MIN_GAP_MM` 贯通并校验、分块尺寸按本机实测统一 |

## 五、修法分层（阻塞 / 必要 / 可选）

判据口径：**阻塞 = 不修就会毁掉已有产出或让几小时白跑；必要 = 不修会让你误判或断一次损失一整轮；可选 = 只是显示不准，不损失工作。**

### A. 阻塞：修完这 4 条才可以用网页「开始训练」，或用任何方式挂 4 小时以上的流程

| # | 要修的 | 落点 | 算修好了的判据 |
|---|---|---|---|
| A-1 | N-7 流水线互斥 | `monitor.py:207-213` 的判活依据、`run_parallel.sh:8` 的 `shard_%04d.jsonl` 命名、`pipeline.sh`（终端入口也要一把锁） | ① 已经有一条在跑时，第二个入口（网页或终端）立刻被拒并指名锁文件；② 两轮生成的输出文件名不重叠（带 run-id），故意并发一次，两边的 shard 都不被截断 |
| A-2 | N-5 随机模型踩真模型 | `pipeline.sh:100` 的 `--out`、`ik-policy-glue.js:29-32`、`policy_bench.cjs:22`、`acceptance.py` | 跑一次 `r4` 后：`webapp/models/traj_policy.onnx` 仍是训练产物（或 r4 走独立文件名），且 `random_init:true` 的模型在查看器徽标 / bench 输出 / acceptance 任一处都被显式标成"随机探针"而不是"策略模式就绪" |
| A-3 | N-10 启动器拿不到带 torch 的 Python | `console.bat:6-7`、`monitor.py:218`、monitor 启动自检 | 用一个没有 torch 的解释器起 monitor 时，网页顶栏直接标红"当前 Python 无 torch，不能开始训练"并拒绝 `/api/start`；`.bat` 尊重 `%PYTHON%`，与 `console.sh` 行为一致；用 WindowsApps 假壳路径能测出"拒绝"而不是"跑起来到 train 才炸" |
| A-4 | N-8 控制口鉴权 | `monitor.py:286-289` | 带外站 `Origin`（或无 `Sec-Fetch-Site: same-origin`）的 POST `/api/stop` 返回 403；本机网页正常；`--remote-control` 语义不变 |

### B. 必要：在对应那一步之前完成（不挡 A 组之前的操作）

| # | 要修的 | 什么时候必须完成 | 落点 / 判据 |
|---|---|---|---|
| B-1 | N-16 gen 阶段没有节拍 + C 类采样无上限 | **第一次挂 gen（4–5 小时）之前** | `run_parallel.sh:8` 的 `2> ml/data/log_$s.txt` 汇入 console 或网页可读；`sampler.cjs:19-20` 的 `for(;;)` 加 tries 上限并打印原因。判据：故意造一个命中率塌掉的 `collide.json`，gen 要么报"采样不出"要么报错退出，不会静默空转 |
| B-2 | N-2 R2 阈值与搜索池耦合，且已改成 `exit 4` 硬停 | **第一次跑 prep→train 之前** | `check_r2.py` 把 `nn_dist_threshold` 与池大小一起判，或阈值按配对距离归一；`pipeline.sh:72` 先降为"警告 + 需确认"。判据：同一份数据用 `--pool 50000` 与 `--pool 200000` 两跑，结论一致，否则判据不成立 |
| B-3 | N-11 apg/mine 无 resume，训练挂在"别关黑窗口"上 | **第一次跑第 8 步之前** | apg 支持 `--resume`、`loop.sh` 支持从 `r<k>` 续跑，或文档逐阶段写清"断了从哪重跑、损失多少"；Windows 给出等价 `nohup` 的脱离控制台起法。判据：中途强杀一次，续跑不重复已完成的轮次 |

### C. 可选（先记账，等实测数出来再排）

N-9 刷新的全量行数统计、N-14 网页权重与耗时表同源、N-13 补量 `target_tasks` 丢失、N-12 `pipeline.json` 双写者与悬空 `current`、N-3 R7 净方向 vs 首次方向、N-4 r8 不足额静默、N-1 `MIN_GAP_MM` 贯通、N-6 分块尺寸不统一、N-15 `file://` demo 误导。

### 建议的并行方式

- 你（或另一台机器）现在做 **A-1…A-4**；A 组四条都不需要 GPU、不碰训练，改动面小。
- 与此同时本机按终端逐阶段跑 `r4`（用 `--out ml/runs/r4_probe.onnx`）→ `kin` → `gate1` → `gen` → `prep` → `train` → `m5`，把四个未知数拿回来：**gapDrop 比例、R2 在 1.7 M 样本上的实际判定、samples_per_s 与 eta_h、M5 双口径数字**。
- 拿到这四个数，B-1/B-2/B-3 的优先级和 C 组要不要做才有依据；现在给 C 组排序只是猜。

## 六、目标改成「一条命令无人值守跑完」，需要怎么改

上一节按"能不能马上开始跑"分层，那是把流程切成两段的做法；如果目标是 `bash ml/pipeline.sh all`（或网页一个按钮）从 `kin` 一路到 `accept` 无人值守跑完、中间不需要人在终端前守着，那么 A/B/C 的排法不适用——需要的是下面四个结构性缺口一起补，缺任何一个都谈不上"完整流程"。约束我不放松：5 mm 护栏、M5 ≤2%、`collisionFrames=0` 三道门槛照旧。

### 缺口 1：状态机不闭环——"续跑"要变成一个动作，而不是让人挑起始阶段

现状：`all` 每次 `pstate reset` 把计划内阶段的记录清空重跑；`FROM/TO` 要人判断该从哪续；`gen` 重跑会把所有 seed 从头再生；`loop.sh` 重跑会把已完成的轮次再挖一遍；只有 `train` 有 `--resume`。所以一次中断（断电、关窗口、OOM、门禁停）= 人工重建上下文。

改成：
- `pstate reset` 加 `--keep-done`：`all` 启动时读 `ml/runs/pipeline.json`，`rc==0` 的阶段跳过并保留用时，从第一个未完成阶段继续；网页「开始训练」不再问起始阶段（只问参数）。
- 阶段内幂等：`run_parallel.sh` 跳过已存在且行数达标的 `shard_%04d.jsonl`；`loop.sh` 跳过已存在 `gate.json` 的轮次并复用 `current.pt`；`gen` 补量的目标条数落进 `pipeline.json`（重入时不重复补）。
- `train` 的 `--resume ml/runs/$TAG/last.pt` 由 pipeline.sh 自动判断（存在就带），apg 加同样的 `--resume`（`last.pt` 已经在存）。
- 判据：任意时刻强杀整棵进程树，再点一次「开始训练」，日志与网页显示"跳过 k 个已完成阶段，从第 j 步继续"，且各产物文件不被重复生成。

### 缺口 2：入口不互斥、进程不脱离控制台

现状即 N-7 + N-11：靠"120 s 内有日志更新"猜有没有别的实例（gen/prep/m5/bench 阶段猜不到），shard 同名互相 `openSync(OUT,'w')` 截断；`CREATE_NEW_PROCESS_GROUP` 不脱离控制台，关黑窗口就杀整条链。

改成：
- 一把真锁 `ml/runs/pipeline.lock`（pid + 心跳时间戳），网页/终端/`all` 三个入口都拿，超时未刷新即视为陈旧可抢占并打印提示。
- monitor 起子进程时加 `DETACHED_PROCESS`（POSIX 侧 `start_new_session` 已有），训练与控制台进程解耦；控制台窗口关掉只关面板。
- 判据：故意并发两个入口，第二个立刻被拒并指名持锁 pid；关闭控制台窗口 10 分钟后训练进程仍在跑且网页重开能接上。

### 缺口 3：三道"要人拍板"的门槛，要变成流程内的自动分支

现在这三处会把无人值守的长跑停死在人不在场的时刻：

| 门槛 | 现状 | 改成 |
|---|---|---|
| R2（`check_r2` `exit 4`） | 判据与池大小耦合（5 万池 = 1.7 M 的 3%，最近邻系统性偏远 → `label_std` 系统性偏大），误拒就停 3 小时训练 | 阈值与池解耦（同时看已有的 `nn_dist_threshold`，或按配对距离分位归一），并在 `pipeline.json` 记 `pool`；不通过时默认**警告并继续**，`R2_STRICT=1` 才拦 |
| M5（`exit 3`） | 不过就停下等人手敲两条 `CFG=wta` 命令 | 流程内自动分支：base 不过 → 自动 `train CFG=wta` + `m5 CFG=wta`；两头都不过才停（并把两个 `m5_gate_*.json` 一并落盘）。目录已分开了，这条纯接线 |
| gate1 → CONSENSUS | 已经自动 ✓ | 保留，但把 `consensusDrop`/`gapDrop` 双阈值写进 `pipeline.json`，让 gen 的补量次数按实际保留率放开（现在硬编码最多 2 次，共识 + 间隙过滤叠加时 2 次可能补不满 170 万 → 让它按 `TARGET_SAMPLES` 收敛到 4 次） |
| R4（浏览器延迟） | 需要人开浏览器看 `__POLICY.latency()`，于是被排除在 `all` 之外 → 流程天生不完整 | 加自动探针：`ml/eval/r4_probe.py` 起 `ml/serve.py`（已有 COOP/COEP）→ headless Edge 打开 `?policy=1` → 用页面暴露的 `__POLICY.setGoal(T,R,tool)` 注入 30 个贴柱目标 → 回收 `__POLICY.latency()`/`stats()` 写 `ml/runs/r4.json` 并判 P99 < 15 ms；探针用 `--random` 导出的独立文件名模型，不碰真模型（顺手解掉 N-5） |

判据：`all` 的计划里含 `r4`，且全程不需要人做任何一次浏览器/终端判断；三道门槛的"停"都只在两种头/两种配置都失败时才发生。

### 缺口 4：无人值守 = 失败要能被发现，长阶段要有心跳

现状：gen 的每进程节拍被 `2> ml/data/log_$s.txt` 吞掉；`sampler.cjs:19` 的 C 类采样是无上限 `for(;;)`（`collide.json` 重拟合后命中率塌掉就是静默死循环）；补量的 `target_tasks` 读失败会算成 56 这类值而不报错（我验过）。

改成：
- 每个阶段在 `pipeline.json` 带 `timeout_h`（按表里估时 ×3）与心跳（`info.lastBeat`）；超时 → 非零退出 → 阶段标失败，网页顶栏红字，锁释放。
- gen 的 `log_$s.txt` 尾行汇入 console（或网页直接读这些文件），并给 C 类采样加 tries 上限 + 失败原因落盘。
- monitor 启动自检并把"当前 Python 路径 / 有无 torch / GPU 名 / 锁持有者"显示在顶栏（解 N-10：不能等到 `train` 才 ImportError）。

### 这样改完之后的机时与剩余风险（明说，不当已解决）

- 一次成功的完整流程下界约 **15–28 小时**：gate1 0.5 + gen 1–5 + prep 0.5 + train 3 + m5 0.3（选中 wta 再加 3.3）+ apg 2–4 + mine 6×1–2 + export/bench/accept 1.5。其中 **apg 与 mine 每轮的机时仍是零实测**，补量/过滤叠加时 gen 可能更长。
- 补了这四组缺口，"跑不完"的风险从"中途停了没人知道、只能人肉重建上下文"降到"某一步真失败且已落盘可查"；但 **跑通 ≠ 达标**：M5 的 2%、held-out 98%、`collisionFrames=0` 能不能过，仍然要这一次真跑才知道。这是我不会用改造掩盖掉的唯一一件事。
- 改动量估计（都不动模型结构与数据口径）：`pipeline.sh` ~60 行、`monitor.py` ~70 行、`pstate.py` ~15 行、`run_parallel.sh`/`loop.sh` 各 ~10 行、`check_r2.py` ~15 行、新增 `r4_probe.py` ~80 行、`sampler.cjs` ~5 行。
- 顺序建议（一次提交内做完，不分批放出去）：缺口 1 + 2 是"敢挂长跑"的前提，先做；缺口 4 的心跳与超时和它们同一个改动面；缺口 3 的 r4 探针最大但独立，可以并行走。

## 七、R4 实测（本机 2026-10-18，随机初始化模型，不需要训练）

复现：`python -m ml.export_onnx --random ml/configs/base.json --out webapp/models/traj_policy_r4.onnx`（3.6 s，fp32 19.77 MB，ONNX↔torch 最大误差 4.8e-7）→ `python ml/serve.py 8000` → 打开 `?policy=models/traj_policy_r4.onnx`。
环境：RTX 3090 机器、28 核、Edge（Qoder Browser Connector）、onnxruntime-web 1.20.1、`crossOriginIsolated=true`、wasm EP、`graphOptimizationLevel:'all'`。模型 = `configs/base.json`（d192/heads8/ff768/enc4/dec4，4.92 M 参数），batch=8 即部署的 8 个候选。

| 配置 | batch=8 P50 | P95 | P99 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| **部署现状（4 线程，在真查看器里）** | **33.2 ms** | 36.1 | **37.0** | 150 次；徽标"wasm，4 线程" |
| 4 线程（空白页，无渲染） | 32.2 | — | 35.9 | 与上一行差 ~1 ms → 查看器渲染不抢这块 |
| 8 线程 | 22.2 | 24.5 | 24.9 | 140 次 |
| **16 线程** | **13.7** | — | **19.5** | 160 次，最好的线程数 |
| 24 线程 | 19.2 | 23.8 | 25.8 | 比 16 差 → 超线程反而挤 |

batch 缩放（4 线程，同一会话）：B=1 → 6.2/7.2；B=2 → 10.3；B=4 → 18.2/20.1；B=8 → 33.2/37.0；B=16 → 60.1；B=64 → 80.1（P50/P99）。

结论：

1. **R4 判据不过，差 2.4 倍**（P99 37.0 vs 要求 < 15）。而且这不是"训练完再优化"的项——延迟只取决于结构与线程，随机权重与真权重同速。
2. 一行改 `ik-policy-glue.js:35` 的 `Math.min(4, hardwareConcurrency)`（本机 16 最优）能把 P99 从 37 拉到 19.5，**仍然不达标**。所以达标必须动结构，两个方向都不是"降精度换速度"的取舍：① 部署的 8 行输入是同一观测复制 8 份，encoder 被重复算 8 次（`Runner._plan` 把 `f` 复制 K 遍、`Policy.sample_k` 里 `mem.repeat_interleave(K,0)`）→ 改成"编码一次、解码 8 次"是纯冗余消除；② K=8 降到 4（B=4 在 16 线程下大概率 <10 ms），这是候选数与选优质量的权衡，要用 M5/闭环数字判损失，不能拍。
3. **周期账**：部署每 3 步（60 ms）一次推理，安全层单次预算 `safetyMs:30`。4 线程下推理 33 ms 已吃掉一半以上——安全层只要超过 27 ms 就必然丢步；16 线程下 13.7 + ≤30 才谈得上有余量。也就是说 R4 与 R9（贴柱处安全层全程 P99 < 5 ms）是同一个 60 ms 周期的两半，必须一起测。
4. **没拿到的数（如实）**：闭环实际倍率/丢步率没采到——我挂的探针一运行，CDP 连 15 s 都取不到执行槽（连 `list_console_messages` 都超时），标签页要到切走才恢复。这本身就是主线程（投影有限差分 + 认证递归都在主线程）在 4 线程 wasm 下已经很挤的证据。R9 因此仍无数据。
5. 残留：`webapp/models/traj_policy_r4.onnx`(+`.meta.json`，共 19.8 MB) 是未跟踪文件，`meta.random_init=true`；serve.py 已停，浏览器标签已释放。它同时验证了 N-5 的隐患是真的——这个文件与第 10 步 `export` 的默认输出同名同目录，只差文件名后缀。