OWNER DRAFT · ALIGNMENT OPEN
忠实投影 Gong owner worksheet；仍从属于 hello_agent.md 与所选 R/S contract。
Applies to: 表格输入接口、episode-local codebook、missingness 与 typed value encoder。怎样统一数值、类别、文本、缺失值、不同量纲、不同列数与变化的 label space， 又不把 nominal category 错当成有序数？
TabUF 的回答（Gong）：
这个属于数据预处理部分，之后会交给 value encoder.
数值变量：先做标准化； 默认使用Gaussian Z-score，候选 Cauchy location–scale 标准化，即 \((x-\mathrm{location})/\mathrm{scale}\)。
有序类别变量：按类别数从选定分布（Gaussian 或 Cauchy）抽取随机数，排序后依据原有序关系逐一绑定，因此保留序关系。
无序类别变量：从选定分布（Gaussian 或 Cauchy）为每个类别直接独立抽取随机数并绑定，不排序，因此不引入伪序。
以上三种处理都先得到一个标量值，再统一经过 Fourier encoding 得到 Value Token。
缺失值使用一个可学习的全局 Value Token；文本语义编码暂不接入。