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qing	1cf428f384	feat(actpred): log_range 归一化——spk 两列对数尺度修正精度错配 fixed_range 线性 min-max 下常用值挤在低端（10Hz→0.002），闭环反馈中小绝对误差=大相对误差（模型 C/D 发散根因）。新增 normalize_mode= log_range：spk.F/spk.delay 用 log10(1+x) 对数尺度（10Hz→0.27），舵机列保持线性。全链路接入（dataset/pretrain/predict/onnx/hailo/ calibration/export），与 v3 审计 none 模式/元数据自动识别合并。	2026-08-14 21:38:14 +00:00
qing	9179281420	fix(pybot×actpred): v3 审计 P2 清零——验收链 fixed_range + 导出断言 + overrun 节流 - v3-P2-1: _npu_test/_onnx_validate 按 normalize_mode 分支（fixed_range 免 stats， HailoPredictor 透传模式，torch 参考同口径反归一化） - v3-P2-2: export_deploy/export_onnx 一致性 diff 超 1e-4 即 sys.exit（P2-f 闭环） - v3-P2-3: run_loop overrun 告警节流（第1次+每100次），降 hz 建议仅 >10% 输出 - P2-a1: default_column_weights 扩展列（action_dim>18）默认 1.0 - P2-c: 补 predictor 异常清理路径测试（异常传播 + finally 落盘） - P2-d/P2-e: Resize 口径与 resume scheduler T_max 语义文档化 - R2-4: _set.sh 安装后断言 CPU 版 torch，误装 CUDA 即拦截测试: pybot 89 passed (+1)、actpred 148 passed/18 skipped	2026-08-14 23:01:56 +08:00
qing	85bf68f505	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。	2026-08-14 18:26:03 +08:00

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qing

1cf428f384

feat(actpred): log_range 归一化——spk 两列对数尺度修正精度错配

fixed_range 线性 min-max 下常用值挤在低端（10Hz→0.002），闭环反馈
中小绝对误差=大相对误差（模型 C/D 发散根因）。新增 normalize_mode=
log_range：spk.F/spk.delay 用 log10(1+x) 对数尺度（10Hz→0.27），
舵机列保持线性。全链路接入（dataset/pretrain/predict/onnx/hailo/
calibration/export），与 v3 审计 none 模式/元数据自动识别合并。

2026-08-14 21:38:14 +00:00

qing

9179281420

fix(pybot×actpred): v3 审计 P2 清零——验收链 fixed_range + 导出断言 + overrun 节流

- v3-P2-1: _npu_test/_onnx_validate 按 normalize_mode 分支（fixed_range 免 stats，
  HailoPredictor 透传模式，torch 参考同口径反归一化）
- v3-P2-2: export_deploy/export_onnx 一致性 diff 超 1e-4 即 sys.exit（P2-f 闭环）
- v3-P2-3: run_loop overrun 告警节流（第1次+每100次），降 hz 建议仅 >10% 输出
- P2-a1: default_column_weights 扩展列（action_dim>18）默认 1.0
- P2-c: 补 predictor 异常清理路径测试（异常传播 + finally 落盘）
- P2-d/P2-e: Resize 口径与 resume scheduler T_max 语义文档化
- R2-4: _set.sh 安装后断言 CPU 版 torch，误装 CUDA 即拦截
测试: pybot 89 passed (+1)、actpred 148 passed/18 skipped

2026-08-14 23:01:56 +08:00

qing

85bf68f505

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。

2026-08-14 18:26:03 +08:00