每日摘要

在DCC、tianhe、TzJsDesktop三台设备上并行推进：MIHD跨模态增强模块实现与RM-IDEAL跨样本评估、机器人错误恢复基准配额化数据生成（暴露在线架构局限并确立离线注入新方向）、VLA机器人框架工程化（UniVLA/Pi0/RoboTwin数据管道），以及将gadget工具升级为AI Agent可调用MCP服务并完成CalendarPro集成。

在 tianhe 服务器完成 error_recovery_benchmark 大规模重构（65 个 symlink 全量清理+代码路径迁移）、多任务错误场景 MP4 可视化与 pre-error 回放存储层开发，同时推进 VLA-RoboTwin 关键区域标注系统实现及 Vulkan 渲染修复，并在本地为 gadget research_scout 新增作者搜索等多项功能。

单日完成 gadget Research Scout 论文管理系统全生命周期构建并首次验证产出3条研究方向，同时推进 CalendarPro 意图分类系统根因分析与跨项目架构规格设计（引入 OpenClaw context window 管理模式），并批量补齐三天积压日报。

三台设备同日并行推进：DCC完成ContraVAE与STHD空间转录组数据归一化链路溯源，tianhe修复RoboTwin评估管道三个连续bug（Vulkan渲染、冻结数据类、路径重复）并完成Phoenix/FLARE全9任务训练脚本套件开发，TzJsDesktop编写CalendarPro 1674行中文使用教程并定位Discord bot跨消息上下文丢失的三处根本原因。

全天跨DCC/tianhe/TzJsDesktop三台设备并行推进四个项目：DCC完成MIHD多模态空间组学跨样本benchmark并确立zero-shot叙事框架；tianhe部署zhaoganlong框架9任务训练流水线并启动两路训练、修复Openpi-moe归一化隐患、推进Phoenix/FLARE代码库分离；TzJsDesktop将CalendarPro全面升级为具备自主感知与多Agent编排能力的个人智能管家（321个测试通过）

DCC 深度分析 QueST 空间转录组论文的跨样本查询与评估方法；tianhe 完成多项项目文档更新（错误恢复基准全景总结.md + zhaoganlong训练指南）、排查 BC-RNN 零成功率根因、规划 an49 全任务训练基础设施。

在 DCC 上完成跨 Section RM-IDEAL benchmark 实现与方法文档，在天河超算集群上完成 Pi0.5 LoRA（58.9% vs BC-RNN 0%）全量评估、核查训练权重来源（确认均使用 pi05_base）并恢复 9 任务续训。

在DCC完成scGPT+UNI2全套融合实验与周报可视化，识别出STAIG不使用gene encoder的关键架构事实；在天河双节点管理9个Pi0.5 LoRA训练任务的迁移与重启，修复eval pipeline多个关键问题（websocket超时、JIT并发崩溃），深度分析VLA推理GPU利用率仅10%的根因，完成批量并发eval优化方案设计。

跨 DCC 和 tianhe 双服务器并行推进四个项目：DCC 完成 VisiumHD 三种 annotation 可视化与 STAIG fusion 多模态运行（Silhouette 0.343），并对 MIHD 仓库实施 6 阶段大规模清理重构（删除 ~250K 代码）；tianhe 完成 Pi0.5 9任务基础模型评估（4.2% SR）、定位修复 Coffee BC-RNN object 观测键缺失、开发 BC-RNN Stack_D0 错误场景生成流水线（修复4层图像 bug 生成11个场景），并修复4个启动 bug 后成功以 6×A800 GPU 100% 利用率启动 Pi0.5 LoRA 9任务并行微调。

DCC上完成MIHD项目Visium HD全链路扩展（8文件修改）与scGPT关键权重加载Bug修复（ARI+44.4%），tianhe上从零实现BC-RNN Phoenix基线训练流水线并成功启动9任务并行训练，同时完成Pi0.5 Phoenix首次评测部署（7/9任务完成）。