Weekly Report — 2026-W19 (2026-05-04 ~ 2026-05-10)
本周是一个集高强度准备与技术稳定化于一体的多维度阶段。关键成就包括：通过元数据生成和数据验证，使 ErrorRecoveryBench 符合 NeurIPS 2026 的合规性要求；修复了研究论文数据中的关键错误；并通过解决视频损坏问题稳定了 LeRobot 数据集。此外，TokenMonitor 项目在版本发布和架构重构方面取得了显著进展，同时完成了对 AdaptVision 代码库的深度分析，并计划进行环境迁移的系统维护。
Weekly Overview
| Metric | Value |
|---|---|
| Date Range | 2026-05-04 ~ 2026-05-10 |
| Active Days | 7 / 7 |
| Total Conversations | 19 |
| Projects | 12 |
| Tasks Completed | 49 |
| Tasks In Progress | 2 |
| Total Tokens | 1,929,559,195 |
| Total Cost | $1,794.96 |
| Claude Code Token | 1,481,708,943 |
| Claude Code Cost | $1,367.30 |
| Codex Token | 447,850,252 |
| Codex Cost | $427.66 |
| Daily Average Cost | $256.42 |
Project Progress
TokenMonitor (3 days active) — 🔄 active
Accomplishments:
- 成功执行了混合上游合并（hybrid upstream merge），同时保留了本地的 OAuth/Cursor/Codex 功能
- 发布了 v0.13.0/v0.13.1 版本，采用了 statusline-first 的速率限制架构
- 解决了 Windows 下 Codex 路径解析以及 NVIDIA PCIe power-state 导致的崩溃问题
- 重构了 Settings UI 以支持多 provider
ErrorRecoveryBench (NeurIPS Submission) (1 days active) — 🔄 active
Accomplishments:
- 生成了用于 NeurIPS E&D 合规性的 Croissant 元数据
- 从 tianhe server 下载了 30GB 数据集
- 修正了关键的论文数据错误 (BC-RNN SR)
- 创建了出版质量的图表 (Fig 4-7)
Blockers:
- ⚠️ 正在诊断 MimicGen segmentation 和 filter 失败问题
LeRobot Dataset & Error Recovery (1 days active) — 🔄 active
Accomplishments:
- 开发了针对损坏 MP4 文件的诊断与修复脚本
- 在 PairedDataset 中实现了鲁棒的错误处理和黑名单机制
- 从原始 HDF5 源重新编码了损坏的 episodes
AdaptVision Analysis (1 days active) — ✅ completed
Accomplishments:
- 梳理了完整的训练与评估流程
- 追踪了 PPO reward 逻辑（outcome vs turn-level scores）
System Maintenance (1 days active) — 🔄 active
Accomplishments:
- 导出了 4 个用于迁移的 conda environments
- 为将 Miniconda 重新安装至 D: drive 做好了准备
Key Tasks
- ✅ NeurIPS 2026 Compliance & Data Integrity — 生成了 Croissant 元数据，修正了 Table 6 中关键的 BC-RNN 数据错误（修复了 167% 的误差差异），并传输了 30GB 的发布数据用于托管。
- ✅ LeRobot Video Data Repair & Pipeline Optimization — 通过 HDF5 重新编码识别并修复了 60 个损坏的 episodes，并在 PairedDataset 中实现了鲁棒的错误处理/黑名单机制。
- ✅ AdaptVision Codebase & Reward Logic Mapping — 梳理了用于 adaptive visual acquisition 的 PPO 训练流水线和 reward 计算机制。
- ✅ TokenMonitor Architecture & Release — 发布了 v0.13.0/v0.13.1，重构了 Settings UI，并解决了关键的 Windows/NVIDIA 硬件相关崩溃问题。
- ✅ Scientific Visualization — 使用标准化的排版和配色方案制作了出版质量的图表 (4-7)。
Problems & Solutions
1. BC-RNN Normal SR 在论文中严重错误 (21% vs 实际 56%) [ErrorRecoveryBench]
Solution: 将所有表格数值与验证运行产生的 fact-check JSON 进行交叉验证，并将其拆分为两个 policy 行。
2. 解码增强视频帧时出现 RuntimeError: InvalidDataError [LeRobot Dataset]
Solution: 创建了修复脚本从 HDF5 重新编码损坏的 episodes，并在 DataLoader 中实现了动态 try-except/masking。
3. 在 AdaptVision 的 README.md 中发现硬编码的 API keys [AdaptVision]
Solution: 已识别并建议进行修复，并建议使用 environment variables。
4. JAX JIT compilation 阻止了对损坏样本的条件跳过 [LeRobot Dataset]
Solution: 确保 loss contribution 被 mask 为零，以符合 static graph 的要求。
5. Windows Codex 路径解析和 NVIDIA PCIe power-state 崩溃 [TokenMonitor]
Solution: 解决了关键的路径问题和驱动层面的 power state 冲突。
Learnings
Domain Knowledge (domain)
- 必须根据原始 JSON 输出对实验结果进行事实核查；论文中的数值可能与实际测量值有显著偏差。
- 在自定义 RL 中，reward engineering 逻辑通常是分布式的；追踪数据流比单纯阅读 config 更有效。
Debugging (debugging)
- 损坏的视频可能会通过 header 检查，但在 PyAV 解码期间失败；需要进行显式解码以进行彻底诊断。
Tools (tools)
- Conda environments 应该通过 export/rebuild 进行迁移，而不是直接复制文件夹，以避免硬编码路径问题。
AI Usage Notes
Effective Patterns:
- ✓ 使用 AI 从高层脚本追踪到具体的 reward functions 的复杂代码执行路径。
- ✓ 利用 AI 进行安全审计（检测硬编码的 keys）和文档优化。
Limitations:
- ✗ AI 缺乏对机器人操作流水线调试的领域直觉（例如，无法察觉算法版本的不兼容性）。
- ✗ AI 倾向于信任现有的 LaTeX/文档内容，而没有对原始数据进行独立验证。
- ✗ AI 会尝试使用不受支持/无权限的 shell tools（如在沙盒环境中使用 ‘rg’），且没有立即提供 fallback 方案。
Next Week Outlook
优先完成将 Conda 迁移至 D: drive 的工作。重点解决 MimicGen segmentation 和 filter 失败问题，以提高成功率。通过确保满足所有数据集元数据和托管要求，完成 NeurIPS submission 的最后准备。
Token Usage Statistics
Peak Day: 2026-05-06 — $695.86 / 692.4M tokens
Daily Average: $256.42