fix: count units not questions in trainability pre-flight; fail-fast when all types filtered

app/harness/runner.py

@@ -298,37 +298,48 @@ def _filter_untrainable_types(
     eval_min_per_class: int,
     trainable_min_units: int,
 ) -> tuple[Pools, list[str] | None]:
-    """剔除不可训练题型（val<eval_min_per_class 或 非test单元<trainable_min_units）。
+    """剔除不可训练题型（val 单元<eval_min_per_class 或 diag+val 单元<trainable_min_units）。
 
-    非test单元数 = 该题型 diag+val 题数（single 题 unit==题；等于 gate 阶梯该类候选数）。
-    test 池不过滤（继续报告全题型准确率）。在 gate 建立前调用，避免样本不足的
-    微型题型进入信息量阶梯导致门控崩溃。
+    计数以**单元（unit）**为原子：AR pair 孪生对折叠计 1 个单元（等于 gate 阶梯该类
+    候选数），非按题目计数——否则 pair 题型会以 2 倍题目数误通过阈值。test 池不过滤
+    （继续报告全题型准确率）。在 gate 建立前调用，避免样本不足的微型题型进入信息量
+    阶梯导致门控崩溃。
 
     参数:
         pools: 冻结三池。
         task_types: 显式题型子集（None 表示全部），过滤后按 keep 收窄。
-        eval_min_per_class: 验证池每类保底题数下限。
+        eval_min_per_class: 验证池每类保底单元数下限。
         trainable_min_units: 每类可训练所需最小 diag+val 单元数。
 
     返回:
         过滤后的 (pools, task_types)：pools.diagnosis/validation 仅保留 keep 题型，
         test 原样；task_types 收窄为 keep（原 None 时返回 sorted(keep)）。
+
+    异常:
+        RuntimeError: 过滤后无任何可训练题型（切分/阈值需调整，fail-fast 不空转训练）。
     """
-    diag_by_type = Counter(q.task_type for q in pools.diagnosis)
-    val_by_type = Counter(q.task_type for q in pools.validation)
+    diag_by_type = Counter(u.task_type for u in build_units(pools.diagnosis))
+    val_by_type = Counter(u.task_type for u in build_units(pools.validation))
     keep: set[str] = set()
     dropped: list[tuple[str, str]] = []
     for tt in set(diag_by_type) | set(val_by_type):
         n_val = val_by_type.get(tt, 0)
         n_units = diag_by_type.get(tt, 0) + n_val
         if n_val < eval_min_per_class:
-            dropped.append((tt, f"val={n_val}<{eval_min_per_class}"))
+            dropped.append((tt, f"val_units={n_val}<{eval_min_per_class}"))
         elif n_units < trainable_min_units:
             dropped.append((tt, f"units={n_units}<{trainable_min_units}"))
         else:
             keep.add(tt)
     for tt, why in sorted(dropped):
         logger.warning("可训练性预检剔除题型 {}（{}）", tt, why)
+    if not keep:
+        detail = "；".join(f"{tt}（{why}）" for tt, why in sorted(dropped))
+        raise RuntimeError(
+            "可训练性预检剔除了全部题型，无题型满足 "
+            f"val_units>={eval_min_per_class} 且 units>={trainable_min_units}："
+            f"{detail}。请调整池切分或降低阈值。"
+        )
     new_pools = replace(
         pools,
         diagnosis=[q for q in pools.diagnosis if q.task_type in keep],