Daily Report — 2026-02-27
Daily Overview
- 完成工作： 审计了 shared disk 资源，配置了 Slurm GPU 分配工作流，并分析了 M14 baseline 评估结果。
- 执行方式： 执行了用于文件系统和集群状态检查的系统化 shell 命令，利用 AI code search 工具，并将 session logs 综合为可执行策略。
- 影响： 为未来的 training jobs 建立了稳定的计算 pipeline，并验证了需要针对性 domain adaptation 的关键 distribution shift 挑战。
在为 Error Recovery Benchmark 项目审查 baseline policy 评估指标的同时，进行了集群存储审计和 GPU scheduling 分析。
Tasks
Architecture & Strategy
- ✅ HDD_POOL Storage Audit — 分析了 XYFS01 shared system 中各用户账户的目录大小，以识别主要消耗者并估算总使用量。
- ✅ Slurm GPU Node Configuration — 探索了可用的 partitions、command options 和安全连接方法，为 AI training workloads 做准备。
- ✅ M14 Baseline Evaluation Review — 研究了 Pi0/BC-RNN policies 在 error recovery scenes 上的当前评估脚本和结果。
Problems & Solutions
Critical Issues
1. Direct SSH to Slurm GPU nodes is blocked by cluster security policies.
Solution: 改为实现 salloc/tmux 和 sbatch 工作流，并通过文档检查进行了验证。
Key Insight: 集群依赖 pam_slurm_adopt 来强制执行 job-bound 访问；session persistence 需要使用 terminal multiplexers 或 batch submission，而不是直接的网络连接。
General Issues
2. Scanning massive directories caused severe timeouts during storage audit.
Solution: 使用带有明确 timeout limits 的并行后台进程以及 depth-limited du commands，以安全地收集部分结果。
Key Insight: Lustre filesystem 的 metadata operations 是高度 I/O intensive 的；对于大规模审计，必要的安全 fallback 策略和分片扫描是必不可少的。
Human vs AI Approaches
Strategic Level
Evaluation dataset configuration scope
| Role | Approach |
|---|---|
| Human | 用户回忆起之前的一条指令，要求将 evaluation 切换到 training set，并基于隐式上下文期望立即执行。 |
| AI | AI 搜索了 filesystem history，未发现此类变更的记录，分析了现有的 config files，并就 seed resets vs data splits 请求了精确的技术定义。 |
Difference Analysis: Human 基于高层级的项目规划记忆进行操作；AI 严格遵循 stateless verification protocols，突显了预期 pipeline 变更与实际 codebase 实现状态之间的差距。
AI Limitations
General Limitations
- 由于 filesystem I/O timeouts，无法准确估算极大型目录的大小，需要迭代 fallback 策略而非自动完成。
- 缺乏对过去模糊指令的 persistent memory，导致在被问及之前的 code modifications 且没有明确文件引用时产生困惑。
Learnings
Key Learnings
- Baseline policies 在注入的 error scenes 上达到近乎零的成功率，证实了严重的 distribution shift，验证了向 human-in-the-loop fine-tuning (M15) 进行架构转向的必要性。
- 像 pam_slurm_adopt 这样的集群 security policies 严格限制了 compute node 的访问；稳定的 jobs 需要 multiplexers 或 batch scripts，而不是直接的网络连接。
Conversation Summaries
XYFS_HDD_Storage_Audit
✅ HDD_POOL Storage Audit 04:28:09.784 | claude_code 用户请求对 shared storage allocation 进行全面分析。AI 执行了递归目录扫描，成功分析了个人使用量 (~29GB)，并系统地审计了其他用户的目录。识别出几个导致 timeout 的巨型目录，估算已确认约 ~15TB 且待确认 >10TB，并强调了 filesystem 的利用率已达 81%。
ErrorRecoveryBenchmark
✅ M14 Baseline Results Review 05:57:24.584 | claude_code 研究了 Pi0, Pi0.5 和 BC-RNN policies 在 error recovery tasks 上的先前 baseline evaluations。AI 在 outputs/evaluation_logs/ 中找到了 output logs，汇总的 metrics 显示所有模型的成功率几乎为零，并确认 out-of-distribution error scenes 打破了标准的 policy generalization。
✅ Slurm & GPU Node Setup 05:18:36.275 | claude_code 探索集群环境以准备 AI training workloads。AI 验证了可用的 Slurm commands，查询了 partition states，并在 ai 和 xy-a800 partitions 中识别出空闲的 A800 nodes。发现 direct SSH 被 security policies 拦截，建议使用 salloc 配合 tmux 以实现稳定的 resource allocation。
🔍 Pi0.5 Evaluation Scope Clarification 07:57:48.342 | claude_code 用户引用过去的指令，询问关于修改 evaluation 以使用 training set 的事宜。AI 对 evaluation scripts 和 training configs 进行了深度的 codebase searches，发现当前设置已在使用 MimicGen tasks，但缺乏关于所请求的具体 pipeline 变更的上下文，因此就 seed resets vs data splits 请求澄清。