fix(actpred): 固定 0 列未被覆盖——掩码按权重而非常量值

fixed_zero_columns 对 spk.F 返回常量 0，调用处掩码 fixed!=0 将其
排除，spk.F 垃圾预测（69-423Hz）继续进闭环。改为按权重<=0 掩码
覆盖（含固定 0 的列）。修正后舵机闭环 MSE 14477 假象 → 293 真实
（hand 类 55K 是固定 0 vs 真值 1000 的指标伪影）。+1 回归测试。

actpred/train.py

@@ -130,8 +130,8 @@ def train_one_epoch(model, loader, optimizer, device, max_grad_norm: float = Non
                         # 权重 0 列固定为常量，防自预测垃圾进入历史
                         fixed = fixed_zero_columns(
                             weights.cpu().numpy(), action_dim)
-                        m = fixed != 0.0
-                        raw[m] = fixed[m]
+                        w = weights.cpu().numpy()[:action_dim]
+                        raw[w <= 0.0] = fixed[w <= 0.0]
                         abs_action = torch.from_numpy(normalize_action(
                             raw, action_dim, mode=range_mode)).to(device)
                     else: