重构: load_sft_dataset 改吃散装参数（磨平接口回看记录的毛刺）

深模块修正：本函数只用 5 个字段，却索要整个 SFTConfig——层 1 无痛，但诊断脚本
被迫伪造 output_dir（4 处 /tmp/diag、outputs/_unused），层 2 更因 DistillConfig
无 teacher_completions_path 而无法复用。改收 dataset_path/split/subset_size/seed/
teacher_completions_path 五个散装参数（接口终于比实现轻）。

- data.py: 签名改散装参数；移除 TYPE_CHECKING 的 SFTConfig 依赖
- train_sft / diag_loss_probe / diag_collator: 仍持 SFTConfig（喂 collator），改调用点
- diag_generate / generate_teacher_completions: 只为 load 而造 config，直接丢弃、
  去掉伪造 output_dir，改传字面量
- 为 U5 层 2 训练脚本能直接 load_sft_dataset(distill_cfg 的字段) 铺路

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

scripts/diag_loss_probe.py

@@ -25,7 +25,13 @@ cfg = SFTConfig(
     seed=42,
     teacher_completions_path="data/teacher_completions_dapo1k_minimax-m3.jsonl",
 )
-ds = load_sft_dataset(cfg)
+ds = load_sft_dataset(
+    cfg.dataset_path,
+    cfg.dataset_split,
+    cfg.subset_size,
+    cfg.seed,
+    cfg.teacher_completions_path,
+)
 tok = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL)
 collator = SFTCollator(
     tok,