feat(actpred): 固定范围归一化 + 逐列加权损失，附 pybot*actpred 审计修复

新增 action_norm.py 固定物理范围 min-max 归一化，无 stats 文件零状态部署；train.py 引入 _weighted_mse 逐列加权（舵机 1.0/spk 0.2/保留位 0.0）。审计修复: P0-1 pybot 读 normalize_mode, R2-1 NaN 阻断 best, P2-a 后端大小写不敏感, P1-3 utf-8-sig BOM, R1-1 data_dir 覆盖, R2-7 _run.sh 报错, R2-3 空 val 存 best.pt, P2-a2 误报警, R1-2 合并 parse_action_history, P2-b 合并 numpy import。评估修正 oob 物理界+error_growth 按 episode 中位数。推理部署全链支持 fixed_range。

actpred/_run.sh

@@ -11,6 +11,10 @@ elif [ "${1:-}" = "pretrain" ]; then
 elif [ "${1:-}" = "export" ]; then
     shift
     exec python3 export_onnx.py "$@"
-else
+elif [ "${1:-}" = "predict" ]; then
+    shift
     exec python3 predict.py "$@"
+else
+    echo "未知子命令: ${1:-}（可用: train / pretrain / export / predict）" >&2
+    exit 1
 fi