每日摘要

在天河 HPC 集群上完成了存储空间分析、Slurm GPU 节点申请流程梳理，并确认了 M14 基线评估结论（Pi0/BC-RNN 在错误恢复场景上几乎零成功率）

在超算集群上重写 BC-RNN 训练配置为 image 模式并成功启动5任务并行训练，同时扩展评估框架支持5个MimicGen任务，发现并修复 Pi0.5 0% success rate 的任务分布不匹配问题。

在DCC节点系统优化MIHD空间组学融合训练（3项CPU加速+架构解耦+全切片基准测试+Vision Refine对比实验），同时在天河集群完成MimicGen数据准备、修复M14三路评估的环境指纹崩溃及Pi0.5全量微调OOM问题，成功将Pi0.5 LoRA训练（Job 46553）推进至稳定运行。

DCC完成MIHD项目清理整顿与Vision Refinement两阶段融合实现并启动批量实验，tianhe全面推进Error Recovery Benchmark Phase II（M14评估流水线验证、Pi0.5 OOM诊断）并完成Phoenix pi0.5复现完整数据流水线搭建（9个MimicGen任务数据入库18.4GB、训练配置就位）。

对 MIHD 项目的 STAIG fusion 进行专项测试，发现 eval_scan_fusion.py 中存在双重归一化 bug，并在 run_benchmark.py 中引入 pipeline 级别的 embedding 缓存机制。

在 MIHD 项目中，系统完成了 H&E Image-Only 聚类方法文献调研（确立 ARI 0.11–0.16 基线及 Foundation Model 失效五大根因）、四份核心技术文档建立，并实现并验证了三种自监督聚类增强方案（STEGO/BYOL+GAT/SCAN），SCAN 将 image-only ARI 从 0.251 提升至 0.303（+20.6%）。

为机械臂错误恢复基准实现了力注入增强方案，但30N仍无法在视频中产生可见扰动，问题尚待解决

将 MIHD 项目增强计划文档翻译成中文并写入新文件

在 tianhe 设备完成 ccusage GLM 计费支持的代码实现与调试，在 DCC 设备完成 MIHD 增强计划的中文版本整理

跨三个项目推进：为机器人基准测试项目完善贡献者文档、整理 robobrain_pi 历史并准备 SAC 强化学习训练、启动 gadget research 模块文档更新