actpred: action_dim改18 + .mt脚本预训练入口

- config.py: action_dim默认值 8→18（对齐bot4cj 18列）
- mt_parser.py: 轻量级.mt @Action解析器（支持-占位符前向填充）
- pretrain_mt.py: 预训练入口（零图像占位，checkpoint兼容现有推理）
- _run.sh: 新增pretrain子命令
- README.md: 新增预训练文档 + action_dim说明
- test_actpred.py: 测试断言更新为18

actpred/mt_parser.py

@@ -0,0 +1,91 @@
+"""轻量级 .mt 脚本 @Action 矩阵解析器
+
+从 .mt 文件中提取 @Action 块，解析为 (n_rows, n_cols) 的 float32 矩阵。
+支持 `-` 占位符（沿用上一行同列的值）。
+"""
+
+import re
+from pathlib import Path
+
+import numpy as np
+
+
+def _natural_key(p: Path):
+    """自然排序键，确保 s1.mt < s2.mt < s10.mt"""
+    return [int(t) if t.isdigit() else t for t in re.split(r"(\d+)", p.name)]
+
+
+def parse_mt_action(path) -> np.ndarray:
+    """解析 .mt 文件中的 @Action 矩阵
+
+    Args:
+        path: .mt 文件路径
+
+    Returns:
+        (n_data_rows, n_cols) float32 矩阵，表头行已跳过，`-` 已前向填充
+
+    Raises:
+        ValueError: 文件中无 @Action 块或数据行不足
+    """
+    text = Path(path).read_text(encoding="utf-8")
+    # 先去除整行注释（# 开头），避免注释中的 @Action 干扰正则匹配
+    text = re.sub(r"(?m)^[ \t]*#.*$", "", text)
+
+    match = re.search(r"@Action\s+(.*?)\s*@", text, re.DOTALL)
+    if not match:
+        raise ValueError(f"未找到 @Action 块: {path}")
+
+    block = match.group(1)
+
+    rows = []
+    for line in block.split("\n"):
+        line = re.sub(r"#.*$", "", line).strip()
+        if not line:
+            continue
+        if line.endswith(";"):
+            line = line[:-1].strip()
+        if not line:
+            continue
+        cols = re.split(r"\s+", line)
+        rows.append(cols)
+
+    if len(rows) < 2:
+        raise ValueError(
+            f"@Action 至少需要表头 + 1 行数据，实际 {len(rows)} 行: {path}"
+        )
+
+    # 第一行是表头（列名如 s1.A, s2.A, ...），跳过
+    data_rows = rows[1:]
+    n_cols = len(rows[0])
+
+    matrix = np.zeros((len(data_rows), n_cols), dtype=np.float32)
+    for i, row in enumerate(data_rows):
+        for j, val in enumerate(row):
+            if val == "-":
+                matrix[i, j] = matrix[i - 1, j] if i > 0 else 0.0
+            else:
+                matrix[i, j] = float(val)
+
+    return matrix
+
+
+def parse_mt_directory(mt_dir, pattern="*.mt"):
+    """解析目录下所有 .mt 文件的 @Action 矩阵
+
+    Args:
+        mt_dir: .mt 文件目录
+        pattern: 文件匹配模式
+
+    Returns:
+        list of (filepath, np.ndarray) 元组，按文件名自然排序
+    """
+    dir_path = Path(mt_dir)
+    files = sorted(dir_path.glob(pattern), key=_natural_key)
+    results = []
+    for f in files:
+        try:
+            matrix = parse_mt_action(f)
+            results.append((str(f), matrix))
+        except ValueError:
+            pass
+    return results