[werwrewe]

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图文混合训练中，纯文本微批会跳过视觉模块，导致各rank的FSDP通信顺序不一致，训练卡住。

本次接通已有视觉保活机制，为纯文本微批补充占位图、屏蔽对应loss并将视觉特征置零。冻结视觉模块时也启用该机制，保证前向通信一致。

[kevssim]

twinkle 里出现了 swift 的东西。 multimodal_graph_adapter、uniform_multimodal_graph、install_zero_hooks 都是 swift 的名字，twinkle 自己并不认识它们。最好是swift去引用twinkle。

建议把置零 hook 下沉到 twinkle：
• twinkle 定义一个占位图标记常量，把 VisionKeepAlive 这套搬过来。它本来就跟具体模型无关，只要 aligner 路径，而 model_arch['aligner'] twinkle 已经有了。
• 在 _lazy_wrap_model 里、wrap 之前装：LoRA 都已经加完了，而且只执行一次。aligner 从 base model 上找，读标记的 pre-hook 挂在最外层 self.model 上（PEFT 的
BaseTuner.forward 会直接调内层的 .forward()，挂在内层会被绕过）。
• hook 只在有标记时才置零。
• swift 只保留塞假图那一半，标记从 twinkle 导入。开关由 swift recipe 根据分布式配置决定传不传（开 CP 时不传），模型侧那几个函数可以删掉

[werwrewe]

定义公共占位图标记，根据 model_arch['aligner'] 在模型 wrap 前安装 hook。标记在最外层 forward 读取，仅对占位图特征置零并保留计算图。