[train] 更新新MJCF与第一版完整训练框架

05_software/train/rc_mjlab/DEPENDENCIES.md

@@ -2,14 +2,14 @@
 
 ## Python 环境
 
-- Python `>=3.10`
+- Python `>=3.10,<3.14`
 - `uv` 依赖管理
-- MuJoCo development wheel
+- MuJoCo `3.8` 系列
 - `mjlab[cu128]`
 - PyTorch CUDA 12.8 环境
 - `pynput`
 
-精确解析结果保存在 `uv.lock`。项目使用本地可编辑 `mjlab`：
+精确解析结果保存在 `uv.lock`。项目使用本地可编辑的 `mjlab`：
 
 ```toml
 [tool.uv.sources]
@@ -19,17 +19,15 @@ mjlab = { path = "mjlab", editable = true }
 ## mjlab 来源
 
 - 上游仓库：`https://github.com/mujocolab/mjlab.git`
-- 基准提交：`0040979763ab43bc1220812c9de4bc74e2631f42`
-- 基准日期：`2026-04-28`
+- 基准提交：`40f8d93e31b589dccae78ba6aadfc4b74cd1e3fd`
+- 基准日期：`2026-06-02`
 - 上游许可证：Apache-2.0，许可证文件保留在 `mjlab/LICENSE`
 
-早期工程在该基准上保留了 3 处本地修改：
+本版本在该基准上保留 1 处本地修改：
 
-1. `mjlab/pyproject.toml`：增加清华 PyPI 镜像。
-2. `mjlab/src/mjlab/envs/mdp/dr/actuator.py`：让 effort limit 随机化支持轮子使用的 velocity/motor actuator。
-3. `mjlab/src/mjlab/scene/scene.py`：通过 XML 字符串加载场景，以适配当时的场景组合方式。
+1. `mjlab/src/mjlab/envs/mdp/dr/actuator.py`：为分组执行器补充名称到运行时执行器对象的解析，使 PD 增益和力矩限制随机化能够正确作用于轮腿机器人的执行器组。
 
-本次归档保留修改后的完整工作树，但不包含上游 `.git`、本地 `.venv`、缓存和生成日志。
+本次归档保留修改后的完整工作树，但不包含上游 `.git`、本地缓存、生成日志和运行时临时文件。
 
 ## 基本入口