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/mt_parser.py

@@ -30,7 +30,7 @@ def parse_mt_action(path) -> np.ndarray:
     Raises:
         ValueError: 文件中无 @Action 块、数据行不足、行列不一致或数值非法
     """
-    text = Path(path).read_text(encoding="utf-8")
+    text = Path(path).read_text(encoding="utf-8-sig")
     # 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)