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<p><strong>总体结论：</strong>在 cuipeng 服务器的一张 NVIDIA A800-SXM4-80GB 上，从发布的编码器特征重新执行完整的 <code>reproduce.sh</code>。流程包括评估已发布 fold-0 checkpoint、重训 fold 0、重训 5 折、逐项比较发布结果，以及用 fold-0 train + test 重训 release 模型。任务最终状态为 <strong class="ok">Success</strong>，日志给出 <code>REPRODUCED within tolerance</code> 和 <code>FOURMODAL_REPRODUCTION_COMPLETE</code>。</p>
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<ul>
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<li><b>环境：</b>Python 3.12.1、PyTorch 2.7.1+cu128、CUDA 12.8、NumPy 2.4.6、Pandas 2.3.3、SciPy 1.16.3。</li>
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<li><b>数据检查：</b>26 个特征数组，共 0.933 GiB；全部可读取、非空且无 NaN/Inf；三组数据的 5 折划分完整。</li>
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| 218 |
<li><b>发布模型检查：</b>重新评估发布 fold-0 模型，7 个模态对与随模型发布的 <code>test.csv</code> 最大 R@1 差异为 0.0001。</li>
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<p><strong>总体结论：</strong>在 cuipeng 服务器的一张 NVIDIA A800-SXM4-80GB 上，从发布的编码器特征重新执行完整的 <code>reproduce.sh</code>。流程包括评估已发布 fold-0 checkpoint、重训 fold 0、重训 5 折、逐项比较发布结果，以及用 fold-0 train + test 重训 release 模型。任务最终状态为 <strong class="ok">Success</strong>，日志给出 <code>REPRODUCED within tolerance</code> 和 <code>FOURMODAL_REPRODUCTION_COMPLETE</code>。</p>
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<li><b>任务记录：</b><code>t-20261029185830-n649r</code>；实际运行约 9 分钟（2026-10-29 16:12–16:21:57 UTC）。</li>
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<li><b>环境：</b>Python 3.12.1、PyTorch 2.7.1+cu128、CUDA 12.8、NumPy 2.4.6、Pandas 2.3.3、SciPy 1.16.3。</li>
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<li><b>数据检查：</b>26 个特征数组，共 0.933 GiB；全部可读取、非空且无 NaN/Inf；三组数据的 5 折划分完整。</li>
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<li><b>发布模型检查：</b>重新评估发布 fold-0 模型，7 个模态对与随模型发布的 <code>test.csv</code> 最大 R@1 差异为 0.0001。</li>
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