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feat(question_gen): loader 按 unit 分层采样 + load_benchmark 读回 pair 字段
stratified_sample 先 build_units 聚合，以 QuestionUnit 为采样原子做
分层/去重/补足/rng.sample，返回前 flatten_units 展开为逐题列表；
size/correct_ratio/min_per_class 均按 unit 计数，单元正确性走成员 AND，
孪生对两题永不被劈开。纯 single 输入下 build_units 1:1 折叠、顺序不变，
rng 消耗与旧逐题实现字节级一致（新增回归测试守护）。
_backfill_per_class candidates 改按 unit 枚举去重；build_units/flatten_units
函数内延迟导入以规避 question_gen<->harness 循环依赖（沿用 adversarial_filter）。
load_benchmark 反序列化补 pair_id/question_role/flip_axis/unit_id 四字段，
用 .get 兼容旧 JSON（缺失退化为 single，unit_id 由 __post_init__ 回填）。
pools._sample_excluding 随之改为透传 flatten_units(candidates) 给已单元化的
stratified_sample（不再用 lone pair-original 代表），行为对 single-only 保持等价。
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