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/utils.py

@@ -0,0 +1,16 @@
+"""actpred 共享工具函数（无 torch 依赖，推理/部署文件可复用）"""
+
+import numpy as np
+
+
+def parse_action_history(s: str, action_dim: int) -> np.ndarray:
+    """解析冒号分隔的动作历史字符串为 (H, D) float32 数组"""
+    steps = s.split(":")
+    history = []
+    for step in steps:
+        values = [float(v) for v in step.split(",")]
+        if len(values) != action_dim:
+            raise ValueError(
+                f"Expected {action_dim} values per step, got {len(values)}")
+        history.append(values)
+    return np.array(history, dtype=np.float32)