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fix: R4 探针页 tensor 复用（proxy 下 buffer 被 detach）+ pipeline.sh 7 处 GBK 读取 + r4 分支返回码；r4 端到端 rc=0
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docs: ml 审查精简版（763→85 行）——删去前五轮已解决条目，只留：R4 实测基线（部署口径 P99 11.07 通过、查看器 infer/safety 30.4/61.6+63.5/248.8）、A 组三处会断流程（r4_probe.html 复用 detached tensor、pipeline.sh 7 处 GBK json.load、ortLocal+proxy 离线路径失效）、B 组三项待判（R4 双口径、safetyMs Node vs 浏览器两把尺/R9 无数据、WebGPU 零数据）、C 组六项未实测（6–13 步、gapDrop、R2 池无关性、R8 出题耗时、Windows 生命周期、续跑本机复核）、D 组 webapp/models/README 过时
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第五轮：锁/续跑/超时/自动分支/R4 探针与 encode-once/控制台加固；阶段内断点续跑（gen 按条、prep 按 shard、训练与 APG 定时原子存档+体面停止）；分歧以实现方意见为准
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docs: ml 审查第四轮（对 14d72a9 与训练控制台）+ R4 实测——控制台 N-7 并发无锁（守卫只看 log.jsonl，gen/prep/m5/bench 阶段失灵，二次生成用同名 shard 互相截断）、N-8 开始/停止无 Origin 校验（本机网页即可停掉长跑）、N-9 每次刷新全量重读 shard、N-5 r4 与真模型同名同路径、N-10 console.bat 用 where python 判存在且不带 conda 环境、N-16 gen 节拍被重定向吞掉且 C 类采样 for(;;) 无上限；修法按完整流程分层（状态机可续跑/入口互斥且脱离控制台/门槛改自动分支/阶段超时心跳）；R4 随机模型实测 batch=8：4 线程 P50 33.2 P99 37.0（要求 <15，差 2.4×），16 线程 13.7/19.5，24 线程反而劣化，闭环倍率未采到（主线程已挤到 CDP 取不到槽），故 K 与重复 encoder 是必改项；附 .gitignore 忽略 20 MB 级模型产物
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docs: ml 运行手册审查追加第二轮（对修订版 d3b7c7b 的可行性评估，只读代码未跑）：13 条处置表（R10 阈值/共识补量/头分目录/$PYTHON/三口径/exec_s 置 None/池只用本轮/fp32/验收汇总 已落地）；新引入问题 B1~B8——3 mm 是靠放松运行时投影迁就数据分布（正解在认证侧过滤老师样本，属需拍板的安全决定）、APG 端点+中点 hinge 使碰撞项约 ×2 而 w_col 未重标且 plans 60→150 单步代价上界 ~4× 而 §8 估时未改、check_r2 空匹配取 quantile 会抛且默认 20万×2万 池峰值 2–3 GB 显存、gate R7 左右比例以到达为条件会漏报多模态被压缩、r8 集合起点未查贴柱「两侧都要绕远」名不副实、§2「实测 7.6 s」是 300 条口径而流程跑 2000 条、R4 wasm batch=8 P99 至今没测；结论：1–6 步可执行、7–13 步零证据，第 7 步前先结 R4 并单独拍板 margin
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ml: 按运行手册审查修订——头分目录不互相覆盖（ml/runs/<CFG>、selected_ckpt/CKPT）；统一 $PYTHON（Windows Git Bash 可跑）；gen 按实测样本/任务自动补量；R10 改终态判据（≥5k 样本/s≈60k 步≤3.5h）；m5 纯策略/仿真安全层双口径；无老师题定长 6 s 口径；APG 展开随批时长、端点+中点铰链、余量 3 mm（投影同步）；挖错池只用本轮；门禁加 R7；bench 加 R8 对抗集与刹停率、--nc-n/--route-n/--r8-n；新增 check_r2 与 acceptance；export 默认 fp32；出题分块防 OOM；val 为空保护
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docs: ml 运行手册审查（本机 3090 实测）：训练吞吐 6208 样本/s 与方案 R10「≥2万/s」冲突；共识过滤分支缺期望数字、WTA 回退覆盖 ml/runs/base 丢对比物、run_prep 用 python3 在 Windows 第5步末失败；仿真安全层≠ik-policy 运行时（M5 穿柱率与 bench collisionFrames 两把尺）、挖错题 exec_s 写死 3.0 致到达率不可比、APG 仅 3.6 s 定长且只查端点、老师 minGap p50 4.4 mm 压在 5 mm 训练余量下；含复现命令与按优先级改动清单
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ml: 全流程代码与运行手册（数据打包/可微运动学与对拍/MeanFlow+WTA 模型/训练/闭环仿真/APG/挖错循环/ONNX 导出）；webapp 策略运行时 ik-policy.js + ?policy=1 接入；tests/policy_bench.cjs；ik-solver 增 pairList/clusterExport/criticalPairs/pairGap/leverTable
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ml/gen: 确定性老师（碰撞次数计时 + resetSession）、pos 任务冻结 J6、--consensus 邻域共识过滤、Dr 类、README（高性能机器运行说明）
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docs: Transformer 拟合避障轨迹规划训练方案（最终版）：无老师闭环部署、MeanFlow 动作头（WTA K=8 回退）、距离下界安全认证、APG 后训练与挖错循环、里程碑 M1–M8；附 HTML 版
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ml: 全流程代码与运行手册（数据打包/可微运动学与对拍/MeanFlow+WTA 模型/训练/闭环仿真/APG/挖错循环/ONNX 导出）；webapp 策略运行时 ik-policy.js + ?policy=1 接入；tests/policy_bench.cjs；ik-solver 增 pairList/clusterExport/criticalPairs/pairGap/leverTable
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ml/gen: 确定性老师（碰撞次数计时 + resetSession）、pos 任务冻结 J6、--consensus 邻域共识过滤、Dr 类、README（高性能机器运行说明）
2462c66a6b
docs(训练方案 v2.2): 前沿生成式策略调研；动作头升级为一步流匹配(OFP/MeanFlow)+碰撞代价引导+前缀条件+B样条，WTA 保留为基线；可选 ReinFlow 阶段
5895deb071
docs(训练方案 v2.1): 3090 24G 训练配置；near_column 验收改 30/30，新增超时成因与子目标头/价值头/短前瞻/卡死换向；新增控制周期业界调研与评估
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docs(训练方案 v2): 改为无老师闭环部署（每周期重算 + 安全层/刹停），删除回落原规划器；新增具身智能主流方案调研与差异/优化分析（MπNets/Neural MP/DRP/ELMP），后训练主力改为 APG 可微微调；新增 HTML 版