Thinker 模型打包与一致性验证

对 Linger 导出的量化 ONNX 计算图执行完整的 Thinker 算法适配：从模型检查开始，完成打包、拆分分析、参数优化和一致性验证。输入信息齐全时应自主执行，不要只给出建议命令；需要实际运行、检查结果、迭代参数、完成验证并汇报结论。

必要输入

打包前需要获取或可靠推导以下信息：

• 量化 ONNX 路径。
• 真实目标平台：venus、arcs 或 venusa。
• 部署目标真实可用的共享内存和 PSRAM 上限。
• 动态模型每个符号维度的 shape 范围。
• 可选的固定 .npy 输入，顺序必须与 ONNX 图输入一致。
• 可选的现有 libthinker.so，必须为同一平台构建并开启结果 dump。
• 可选的子图边界或流式模式，仅在部署设计明确需要时使用。

只有无法安全推导必要信息时才询问一个简短问题。禁止虚构硬件内存容量。如果用户没有提供内存限制，可以暂时使用文档或工具中的平台默认值，但必须在结果中明确标记该假设。

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