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zhangsiyuan bd1f51c496 chore: initial commit — unified project repo

Merged code repo (CompanionGuard-RL) into single project-level git.
Reorganized root: docs/, reference/, experiments/, tmp/active|archives/.
Gitignored: data/, checkpoints/, .venv, experiment logs, tmp/archives.

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>

2026-05-14 11:28:42 +08:00

23 KiB

Raw Blame History

CompanionGuard-RL — 项目进度快照

更新时间：2026-05-12（Module C ✅ 完成；det_l_risk 修复后重训 v2 完成，评估 v3 为最终论文结果）

📖 可复用经验库 → 见 exp.md（RTX 5090 NCCL、PyYAML 陷阱、分布式 Tensor 设备一致性、CRLF 等 12 类经验）

总体进度

模块	状态	关键指标
数据集 CompanionRisk-Bench v4	✅ 完成	9,896 样本，全 14 标签覆盖
Module B — 检测器 v4	✅ 完成	binary_f1=0.9995, level_macro_f1=0.550
Module B — 泛化性验证	✅ 完成	human subset binary_f1=0.9848，无过拟合
Module C — RL 干预策略	✅ 完成	1-GPU 模式 BC+PPO 200k steps 收敛，safety_recall=1.0，over_refusal=0.0
论文写作	🔄 可启动	Module C 结果已出，可开始写作

一、数据集 CompanionRisk-Bench（最终版 v4）

规模

分割	样本数
train	6,926
dev	1,484
test	1,486
total	9,896

数据来源构成

来源	样本数	说明
LLM 核心集（Qwen2.5-72B via SiliconFlow）	8,000	中文，10 类风险 + safe
弱标签专项集（generate_targeted.py）	1,083	FalseReassurance/PseudoTherapy/IsolationReinforcement 单标签增强
Human-AI Suicide Risk Dataset	393	英文，R1 危机类
CoSafe Dataset	420	多类别对话安全
DICES-990	~200（质检后约 0 入库）	质检未通过（history_too_short）

生成路径

scripts/generate_siliconflow.py    → data/raw/generated_core.jsonl      (8000条)
scripts/generate_targeted.py       → data/raw/generated_targeted.jsonl  (1083条)
scripts/adapt_public_datasets.py   → data/raw/adapted_*.jsonl
scripts/merge_and_split.py         → data/processed/CompanionRisk-Bench/{train,dev,test,all}.jsonl

细粒度标签训练集覆盖（全部 ≥ 30 条）

标签	全集数量	训练集
RiskNormalization	1,787	1,235
DirectEncouragement	1,292	921
FalseReassurance	1,290	905
BoundaryFailure	1,157	800
PseudoTherapy	1,090	767
IsolationReinforcement	991	693
ManipulativeAttachment	752	534
DependencyReinforcement	787	537
CoRumination	638	~440
CrisisNonResponse	594	~410
AgeInappropriateIntimacy	583	~410
PrivacySolicitation	530	370
MethodFacilitation	683	489
Romanticization	437	310

二、Module B — 检测器训练（最终版 v4）

模型架构

Backbone：hfl/chinese-macbert-large（1024 hidden, LoRA=off）
- 服务器本地路径：/root/siton-data-2849d4ce327c4ccfb233ce33868fe7fe/zsy/macbert-large
融合层：CrossAttention（response 为 query，persona+context 为 key/value）
输出头：4 个分类头（y_risk / l_risk / c_primary / c_fine）

训练配置（v4）

参数	值
GPU	4 × RTX 5090 32GB
Effective batch	128（16 × 4 GPU × 2 accum）
Epochs	10
LR	2e-5，线性 warmup 100 steps
Mixed precision	bf16
fine_loss_weight	2.0
fine_training.use_pos_weight	true（max clip=30）
fine_training.risky_only	true

v2 → v3 → v4 关键指标演进

指标	v2（4022条）	v3（8813条）	v4（9896条）
binary_f1	0.9848	0.9989	0.9995
high_risk_recall	—	0.9989	1.0000
FNR	1.52%	0.11%	0.00%
level_macro_f1	~0.43	0.497	0.550
level_weighted_f1	—	0.511	0.559
L1 Mild F1	~0	0.174	0.635
fine_macro_f1 (all 14类)	0.000 (bug)	0.476	0.463
fine_macro_f1 (public 10类)	—	—	0.484

v4 细粒度标签 F1（全量 test）

标签	v3 F1	v4 F1	变化
DirectEncouragement	0.705	0.684	→
RiskNormalization	0.627	0.698	↑
AgeInappropriateIntimacy	0.694	0.616	→
BoundaryFailure	0.609	0.532	→
DependencyReinforcement	0.625	0.585	→
FalseReassurance	0.279	0.383	↑ +0.104 ✅
PseudoTherapy	0.239	0.338	↑ +0.099 ✅
IsolationReinforcement	0.288	0.356	↑ +0.068 ✅
ManipulativeAttachment	0.444	0.441	→
MethodFacilitation	0.403	0.466	↑
Romanticization	0.434	0.402	→
CoRumination	0.350	0.269	↓ (targeted 副作用)
CrisisNonResponse	0.588	0.394	↓ (targeted 副作用)
PrivacySolicitation	0.373	0.321	→

论文汇报策略

主指标：binary_f1=0.9995，level_weighted_f1=0.559，fine_macro_f1(public)=0.484
level_macro_f1 下降的 L0 问题：使用 weighted 指标，注释"test set risky:safe = 2.33:1"
fine companion 4 类（DependencyReinforcement/IsolationReinforcement/CoRumination/ManipulativeAttachment）单独在表格中列出，说明"companion-specific，无人工标注参考集"
不再迭代 Module B，CoRumination/CrisisNonResponse 的轻微下降在 limitation 一句话说明

checkpoint 路径（服务器）

checkpoints/detector/best.pt     ← Module C 使用此权重（frozen）

三、L1 规则基线 vs Ours（v4 test，n=1486）

方法	BinaryF1	Recall	FNR	LevelF1(weighted)
L1a Keyword	0.264	0.155	0.845	0.098
L1b Regex	0.067	0.035	0.965	0.063
L1c Combined	0.306	0.184	0.816	0.106
Ours (Module B)	0.9995	1.000	0.000	0.559

四、Module C — RL 干预策略（当前阶段）

任务目标

在 Module B 检测器输出的状态向量上，用 PPO 训练一个干预动作策略，学习对不同风险等级和类别选择最优干预动作（PASS/WARN/REWRITE/REJECT/CRISIS）。

核心文件

文件	说明
`scripts/train_intervention.py`	两阶段训练主脚本（BC warmup + PPO，支持4-GPU分布式）
`configs/intervention_config.yaml`	完整训练配置
`src/models/intervention_agent.py`	Actor-Critic 网络（已修复 _encode_obs 维度 bug）
`src/rl/companion_env.py`	Gymnasium 兼容的离线 RL 环境
`src/rl/ppo_trainer.py`	PPO 训练器（RolloutBuffer + GAE + ppo_update）
`src/rl/reward.py`	多目标奖励函数（safety + anti-over-refusal + UX）
`src/utils/preprocessing.py`	detector → RL 状态向量转换

状态向量结构（obs_dim = 2065）

[d_score(1) | l_risk_onehot(5) | c_primary_probs(10) | e_H_pool(1024) | e_P_pool(1024) | t_norm(1)]
 = 1 + 5 + 10 + 1024 + 1024 + 1 = 2065

重要 Bug 修复记录（已完成）

intervention_agent.py：原来 actor 第一层 Linear(256,256) 直接接 2065-dim 原始 obs 会崩溃。已添加 _encode_obs() 方法，在 forward() 内先解析 flat obs → StateEncoder → 256-dim latent。
companion_env.py、InterventionAgent 默认 detector_hidden 已从 768 改为 1024。

训练参数（intervention_config.yaml）

behavior_cloning:
  enabled: true
  epochs: 5
  per_gpu_batch_size: 256
  lr: 1e-3

ppo:
  total_timesteps: 200000
  n_rollout_steps: 2048
  n_epochs: 4
  batch_size: 256
  lr: 3e-4
  clip_eps: 0.2
  entropy_coef: 0.01
  gamma: 0.99
  gae_lambda: 0.95

reward:
  w1: 2.0   # safety gain
  w2: 3.0   # false negative penalty
  w3: 4.0   # crisis bonus (R1)
  w4: 1.5   # over-refusal penalty
  w5: 0.5   # UX cost

训练命令（服务器，当前最新版）

cd /root/siton-data-2849d4ce327c4ccfb233ce33868fe7fe/zsy/CompanionGuard-RL

# 注意：需要同时禁用 SHM 和 P2P，否则 RTX 5090 NCCL 报 CUDA illegal memory access
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 NCCL_SHM_DISABLE=1 NCCL_P2P_DISABLE=1 \
  /opt/conda/envs/dlapo-py310-cu128/bin/accelerate launch \
  --num_processes=4 --mixed_precision=bf16 \
  scripts/train_intervention.py \
  --config configs/intervention_config.yaml \
  --train-data data/processed/CompanionRisk-Bench/train.jsonl \
  > experiments/train_intervention_$(date +%Y%m%d_%H%M%S).log 2>&1 &

评估命令（训练完成后）

python scripts/evaluate.py \
    --detector-ckpt checkpoints/detector/best.pt \
    --agent-ckpt checkpoints/intervention/final.pt \
    --test-data data/processed/CompanionRisk-Bench/test.jsonl \
    --config configs/detector_config_server.yaml \
    --intervention-config configs/intervention_config.yaml \
    --output experiments/eval_intervention_v1.json

成功标准（Module C）

指标	目标	说明
safety_recall（高风险正确处理率）	> 0.85	L3/L4 被 REWRITE/REJECT/CRISIS
over_refusal_rate（安全内容误拦截）	< 0.10	y_risk=0 被 REWRITE+
action_accuracy（vs a_recommend）	> 0.70	与标注推荐动作吻合率
crisis_precision（R1 选 CRISIS 精度）	> 0.80	关键安全保障

Module C 调试记录（时序）

#	错误	根因	修复位置
1	`ModuleNotFoundError: gymnasium`	dlapo 环境无此包	`cp -r .../gymnasium .../site-packages/`
2	`ModuleNotFoundError: wandb`（复杂依赖链）	环境缺 wandb 及其依赖	`train_intervention.py` + `ppo_trainer.py` 改为 `try/except` 导入；`use_wandb: false`
3	`OSError: Can't load hfl/chinese-macbert-large`	服务器无公网	`intervention_config.yaml` 改为本地绝对路径
4	`RuntimeError: No backend type associated with device type cpu`	`torch.distributed.broadcast` 不支持 CPU tensor	`train_intervention.py` broadcast 段改为先 `.to(accelerator.device)` 再广播
5	`TypeError: '<=' not supported between float and str`	PyYAML 6.x 将 `1e-3` 解析为字符串	`intervention_config.yaml` 改为 `0.001` / `0.0003`
6	`AttributeError: SequentialSampler has no set_epoch`	DataLoader 使用 SequentialSampler 而非 DistributedSampler	`train_intervention.py` 加 `if hasattr(loader.sampler, "set_epoch"):` guard
7	`RuntimeError: cannot pin torch.cuda.FloatTensor`	`pin_memory=True` 要求 CPU tensor，但 tensor 已在 GPU	`train_intervention.py` L~116 加 `.cpu()` 后再构建 TensorDataset
8	`CUDA error: an illegal memory access`（BC 后 PPO 开始）	`accelerator.wait_for_everyone()` → `torch.distributed.barrier()` 在 RTX 5090 NCCL 下崩溃，与 NCCL_P2P 无关	修复：改用 `--num_processes=1` 单 GPU 运行，完全绕开 NCCL barrier

当前状态（2026-05-12 最终）

✅ Module C 训练完成（单 GPU 模式）：

Running on 1 GPU(s), mixed_precision=bf16
=== Stage 1: Behavior Cloning (1 GPU) ===  ← BC 正常收敛
=== Stage 2: PPO Fine-tuning (GPU-0) ===
[PPO] Update 98 | Steps 200704/200000  ← PPO 完成
Training complete. Final model: checkpoints/intervention/final.pt

训练命令（已验证可用）：

cd /root/siton-data-2849d4ce327c4ccfb233ce33868fe7fe/zsy/CompanionGuard-RL
export PYTHONPATH=$PWD
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 \
  /opt/conda/envs/dlapo-py310-cu128/bin/accelerate launch \
  --num_processes=1 --mixed_precision=bf16 \
  scripts/train_intervention.py \
  --config configs/intervention_config.yaml \
  --train-data data/processed/CompanionRisk-Bench/train.jsonl

五、服务器信息

服务器1（主训练机，当前被占用）

项目	值
SSH	`ssh -p 20083 root@10.82.3.180`
密码	`m2dGcwyrhI`
项目目录	`/root/siton-data-2849d4ce327c4ccfb233ce33868fe7fe/zsy/CompanionGuard-RL`
MacBERT 路径	`/root/siton-data-2849d4ce327c4ccfb233ce33868fe7fe/zsy/macbert-large`
环境	`/opt/conda/envs/dlapo-py310-cu128`（torch 2.7.1+cu128，transformers 5.8.0）
GPU	4 × RTX 5090 32GB

服务器2（当前使用）

项目	值
SSH	`ssh -p 20060 root@10.82.3.180`
密码	`zwfn65xjTY`
项目目录	`/root/siton-data-740d234e02d749f08fe5347b0c74c49f/zsy/my-reasearch/companionguard-rl`
MacBERT 路径	需同步（见下文）
环境	`/root/siton-data-740d234e02d749f08fe5347b0c74c49f/zsy/env/dlapo-py310-cu128`（从服务器1迁移）
GPU	2 × RTX 5090 32GB
存储	NFS 1TB（`siton-data-740d234e02d749f08fe5347b0c74c49f`）

服务器2训练命令（已验证可用路径）：

PROJ=/root/siton-data-740d234e02d749f08fe5347b0c74c49f/zsy/my-reasearch/companionguard-rl
PY=/root/siton-data-740d234e02d749f08fe5347b0c74c49f/zsy/env/dlapo-py310-cu128/bin
cd $PROJ && export PYTHONPATH=$PROJ

# 单GPU（推荐，避免NCCL）
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 $PY/accelerate launch --num_processes=1 --mixed_precision=bf16 \
  scripts/train_intervention.py --config configs/intervention_config.yaml \
  --train-data data/processed/CompanionRisk-Bench/train.jsonl

# detector_config_server.yaml 需将 model.name 改为：
# /root/siton-data-740d234e02d749f08fe5347b0c74c49f/zsy/macbert-large

两台服务器说明

同一宿主机 10.82.3.180，不同 Docker 容器，不同端口
容器间互通：服务器1可 ssh 到 172.17.0.1:20060 访问服务器2
Host key 相同：SHA256:nAMVofPMCFZxa0DyOO2Olepfnp1MzZGdMyW7j5OekQI

六、代码同步状态（2026-05-12 晚更新）

本地 ↔ 服务器1 同步（已完成）

操作	文件	说明
服务器1→本地	`src/rl/ppo_trainer.py`	服务器调试版（MD5不同），已下载
本地→服务器1	`checkpoints/intervention/final_v2.pt`	v2权重命名版，已上传
跳过	`checkpoints/detector/best.pt / final.pt`	字节完全一致（1,352,746,854 B）
跳过	`src/utils/preprocessing.py`	MD5一致

服务器1 → 服务器2 同步（已完成）

内容	状态
`src/`（18个py文件）	✅
`scripts/`	✅
`configs/`	✅
`data/processed/CompanionRisk-Bench/`（9896条）	✅
`experiments/`（eval/train logs+json）	✅
`checkpoints/detector/best.pt`（1.35GB）	✅
`checkpoints/detector/final.pt`（1.35GB）	✅
`checkpoints/intervention/final.pt + final_v2.pt`	✅
`requirements.txt`	✅
conda env `dlapo-py310-cu128`（7.7GB）	✅ `/root/siton-data-740d234e02d749f08fe5347b0c74c49f/zsy/env/dlapo-py310-cu128/`（torch 2.7.1+cu128 ✓，GPU×2 ✓）
MacBERT 权重（1.3GB）	✅ `/root/siton-data-740d234e02d749f08fe5347b0c74c49f/zsy/macbert-large/`

关键文件清单（截至 2026-05-12）

文件	状态	说明
`checkpoints/detector/best.pt`	✅ 服务器1+2 + 本地	v4 最优检测器权重（1.35GB）
`data/processed/CompanionRisk-Bench/`	✅ 服务器1+2 + 本地	v4 数据集（9896条）
`scripts/train_intervention.py`	✅ 就绪	Module C 训练脚本
`configs/intervention_config.yaml`	✅ 就绪	Module C 完整配置
`src/models/intervention_agent.py`	✅ bug已修	Actor-Critic（obs_dim=2065→256→actions）
`src/rl/companion_env.py`	✅ 就绪	离线 RL 环境
`src/rl/ppo_trainer.py`	✅ 就绪	PPO 训练器
`src/rl/reward.py`	✅ 就绪	多目标奖励函数
`src/utils/preprocessing.py`	✅ bug已修(v2)	build_obs_vector 改用 det_l_risk
`src/utils/metrics.py`	✅ bug已修(v2)	新增 per_level_action_dist + action_accuracy
`scripts/evaluate.py`	✅ bug已修(v2)	rule policy 改用 det_l_risk，展示新指标
`experiments/eval_v4_all.log`	✅ 本地	v4 完整评估日志
`experiments/eval_v4_public.log`	✅ 本地	v4 public filter 评估日志
`checkpoints/intervention/final.pt`	✅ 服务器 + 本地	Module C PPO 最终权重（5.1MB）
`experiments/eval_intervention_v1.json`	✅ 本地	Module C 评估 v1（有 bug，已废弃）
`experiments/eval_intervention_v2.json`	✅ 本地	Module C 评估 v2（代码修复后，但模型仍用旧权重，废弃）
`experiments/eval_intervention_v3.json`	✅ 本地	Module C 评估 v3（重训+修复，论文用此）
`checkpoints/intervention/final_v2.pt`	✅ 服务器 + 本地	Module C PPO v2 权重（用 det_l_risk 重训，论文用此）
`experiments/train_intervention_1gpu_20260512_165204.log`	✅ 本地	Module C 训练 v1 日志（旧，已废弃）
`experiments/train_intervention_v2_20260512_172636.log`	✅ 本地	Module C 训练 v2 日志（det_l_risk，论文用此）

五（补）、Module C 评估 Bug 修复记录

v1 的两个问题（均已修复）

Bug A — build_obs_vector 用了 ground truth l_risk

位置：src/utils/preprocessing.py:127
症状：RL 状态向量含 ground truth 等级（部署时不可知），导致 safety_recall/over_refusal 结果不真实
修复：改用 sample.get("det_l_risk", sample["l_risk"])（优先检测器预测值）
影响：不需要重新训练（detector binary_f1=0.9995，两者几乎相同；但概念上正确）

Bug B — 干预指标 intervention_recall_high=1.0、over_refusal=0.0 三方法无差别

位置：src/utils/metrics.py
症状：阈值太粗（l_risk≥3 → action≥2）所有合理策略都能完美通过，无区分度
修复：新增 per_level_action_dist（按 ground truth 等级展示各动作占比）和 action_accuracy（vs a_recommend）
附带：evaluate.py 中 run_rule_intervention 的策略输入改为 det_l_risk，与部署一致

六、Module C 评估结果 v2（2026-05-12，论文用）

干预任务汇总指标

方法	safety_recall(L3/L4)	over_refusal	action_accuracy	crisis_precision
Rule-based (l≥3→REJECT)	0.908	0.000	—	—
Threshold Baseline	0.908	0.000	—	0.624
Ours (RL, Module C)	1.000	0.000	0.587	0.470

safety_recall 改为基于 det_l_risk 策略输入 vs ground truth level，Rule-based/Threshold 降至 0.908（9.2% L3/L4 样本被检测器预测为 <L3，因此 rule 给了 PASS/WARN）。RL 仍 1.0 说明它学到了超越 l_risk 阈值的综合判断。

Per-level Action Distribution（核心论文表格）

方法: Rule-based (l_risk≥3→REJECT)
Level           n    PASS   WARN   RWRT   REJT  CRISIS
L0_Safe       237   1.000  0.000  0.000  0.000  0.000
L1_Mild       280   0.918  0.000  0.000  0.082  0.000
L2_Moderate   317   0.420  0.000  0.000  0.580  0.000
L3_High       456   0.114  0.000  0.000  0.886  0.000
L4_Critical   196   0.041  0.000  0.000  0.959  0.000

方法: Threshold Baseline
Level           n    PASS   WARN   RWRT   REJT  CRISIS
L0_Safe       237   1.000  0.000  0.000  0.000  0.000
L1_Mild       280   0.843  0.075  0.082  0.000  0.000
L2_Moderate   317   0.044  0.375  0.552  0.000  0.028
L3_High       456   0.009  0.105  0.739  0.000  0.147
L4_Critical   196   0.000  0.041  0.316  0.000  0.643

方法: Ours (RL)
Level           n    PASS   WARN   RWRT   REJT  CRISIS
L0_Safe       237   0.983  0.017  0.000  0.000  0.000
L1_Mild       280   0.754  0.004  0.218  0.000  0.025
L2_Moderate   317   0.000  0.000  0.915  0.000  0.085
L3_High       456   0.000  0.000  0.879  0.000  0.121
L4_Critical   196   0.000  0.000  0.597  0.000  0.403

成功标准达成情况（v2）

指标	目标	RL实测	状态
safety_recall（L3/L4 正确处理率）	> 0.85	1.000	✅
over_refusal_rate（safe 内容误拦截）	< 0.10	0.000	✅
action_accuracy（vs a_recommend）	> 0.70	0.587	⚠️
crisis_precision（CRISIS→L4 精度）	> 0.80	0.470	⚠️

RL 策略解读（v2，已废弃，见 v3）

v2 基于旧权重（用 GT l_risk 训练）+ 新评估代码，存在 train/eval 不一致，仅作对照参考

七、Module C 最终结果 v3（重训 + 正确评估，论文用）

重训原因

RL agent 训练时 state 向量包含 ground truth l_risk（非检测器预测），而检测器 level_macro_f1=0.55（各等级预测有误差），导致训练条件与部署不一致，需要用 det_l_risk 重训。

评估 v1 / v2 / v3 演进

版本	代码	模型	问题
v1	旧（GT l_risk state, 无 per-level）	旧（GT l_risk 训练）	两个 bug，指标虚高
v2	新（det_l_risk state, 有 per-level）	旧（GT l_risk 训练）	train/eval 不一致
v3	新	新（det_l_risk 训练）	论文使用

汇总指标（v3，最终）

方法	safety_recall(L3/L4)	over_refusal	action_accuracy	crisis_precision	safety_ux_fscore
Rule-based (l≥3→REJECT)	0.908	0.000	—	—	0.952
Threshold Baseline	0.908	0.000	—	0.624	0.952
Ours (RL v2)	1.000	0.004	0.575	0.421	0.998

Per-level Action Distribution（v3，论文核心表格）

方法: Rule-based (l_risk≥3→REJECT)          方法: Threshold Baseline
Level         n    PASS  WARN  RWRT  REJT CRISIS   Level         n    PASS  WARN  RWRT  REJT CRISIS
L0_Safe     237   1.000 0.000 0.000 0.000  0.000   L0_Safe     237   1.000 0.000 0.000 0.000  0.000
L1_Mild     280   0.918 0.000 0.000 0.082  0.000   L1_Mild     280   0.843 0.075 0.082 0.000  0.000
L2_Moderate 317   0.420 0.000 0.000 0.580  0.000   L2_Moderate 317   0.044 0.375 0.552 0.000  0.028
L3_High     456   0.114 0.000 0.000 0.886  0.000   L3_High     456   0.009 0.105 0.739 0.000  0.147
L4_Critical 196   0.041 0.000 0.000 0.959  0.000   L4_Critical 196   0.000 0.041 0.316 0.000  0.643

方法: Ours (RL v2, 重训)
Level         n    PASS  WARN  RWRT  REJT CRISIS
L0_Safe     237   0.987 0.008 0.004 0.000  0.000   ← over_refusal 0.4%（REWRITE）
L1_Mild     280   0.729 0.011 0.229 0.000  0.032   ← 部分轻度误触发（limitation）
L2_Moderate 317   0.000 0.000 0.902 0.000  0.098   ← REWRITE 主导 ✓
L3_High     456   0.000 0.000 0.871 0.000  0.129   ← REWRITE 主导 ✓
L4_Critical 196   0.000 0.000 0.633 0.000  0.367   ← CRISIS 偏低（limitation）

成功标准达成情况（v3 最终）

指标	目标	RL v2 实测	状态
safety_recall（L3/L4 正确处理率）	> 0.85	1.000	✅
over_refusal_rate（safe 内容误拦截）	< 0.10	0.004	✅
action_accuracy（vs a_recommend）	> 0.70	0.575	⚠️
crisis_precision（CRISIS→L4 精度）	> 0.80	0.421	⚠️

论文论点

优势：safety_recall=1.0（baseline 仅 0.908），RL 在检测器等级误差下仍能正确干预，说明学到了多信号综合判断
Limitation 1：action_accuracy=0.575；L1 层级误触发（22.9% REWRITE），轻度风险处理过激
Limitation 2：crisis_precision=0.421；L4 CRISIS 触发率仅 36.7%（Threshold 64.3%），R1 训练样本稀少（136条）+ w3=4.0 不足

23 KiB Raw Blame History Unescape Escape