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节点 n14 终选程序?按该运行锁定的规则最终选出的程序；可能是候选节点，也可能由护栏回退到基线。在终选来历上

在节点9类型级增殖重加权（β=-4）不变的基础上，加类型内细胞级加权抽样：同一增殖打分在类型内标准化后以 f_i=clip(exp(-0.75·s_i),1/3,3) 做 Gumbel top-k 加权无放回抽样，偏好类型内低增殖（更分化）细胞；表达矩阵仍原样复制。

方法说明?节点程序自带的 METHOD.md：这个程序做了什么、为什么。

来自 programs.git c97aa765aa:solution/METHOD.md

调研员的计划

代码改动?这个节点的程序和父节点程序的逐行差别：绿色是新增，红色是删除。

对比：父节点版本 9bc54c87df。改动的文件：solution/METHOD.md +18 −24、solution/run.py +49 −2

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 9660e59..9edd636 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,32 +1,26 @@-组成重加权（数据内禀增殖打分，负 β）：按各细胞类型"增殖−凋亡"打分差以 f=clip(exp(β·Δp),0.5,2)、β=-4 重加权 copy_last 抽样；表达原样复制（α=0）。+在节点9类型级增殖重加权（β=-4）不变的基础上，加类型内细胞级加权抽样：同一增殖打分在类型内标准化后以 f_i=clip(exp(-0.75·s_i),1/3,3) 做 Gumbel top-k 加权无放回抽样，偏好类型内低增殖（更分化）细胞；表达矩阵仍原样复制。  ## 方法 -- 表达：完全复制最后一个**官方**输入阶段（proxy=E8.5，X3=E9.0，final=E9.5）的细胞，不做任何位移（节点 6 结论：X3 上任何 α>0 都劣于复制；节点 3 的加性+clip 位移毁 covariation）。位移代码保留（--alpha），默认 0。-- 组成（本节点的改动）：对最后官方输入阶段的每个细胞算打分 p_cell = mean(z 增殖基因) − mean(z 凋亡基因)，基因按全阶段所有细胞 z-score。基因集为已发表通用细胞周期（Tirosh et al. 2016 风格：Mki67, Top2a, Ccna2, Ccnb1, Cdk1, Pcna, Mcm2/3/5, Rrm2, Tyms, Birc5, Ube2c, Tpx2, Cenpa, E2f1, Hmgb2, Nusp1, Kif23, Ccnb2, Cdkn3, Bub1, Plk1, Aurkb, Kif20a, Anln, Hist1h1c, Smc2, Prim1, Fen1）与凋亡基因（Bax, Casp3/7/9, Bbc3, Tp53, Gadd45a, Bak1, Bok, Apaf1, Bcl2l11, Trp53inp1, Cdkn1a），与面板取交集（通用已发表知识，不含禁窗测量）。-- 每类型均值 p_c 向细胞数加权均值 p̄ 收缩（系数 n_c/(n_c+100)），重加权倍数 f_c = clip(exp(β·(p̂_c−p̄)), 0.5, 2)，权重 w_c = n_c·f_c。-- 目标细胞数按 w_c 比例分配（容量上限=3×n_c，超出重分配），类型内无放回抽样，超额时每源细胞最多用 3 次。rng=default_rng(seed)，确定性。-- 外部跨数据集输入（proxy2 的 Qiu E9.0）完全忽略（节点 6 结论：批次效应主导；proxy2 预测与 proxy 逐字节相同，已验证 md5 一致）。-- 单输入阶段即可用（打分只用一个快照），无两阶段差外推，final 视图同规则成立。+- 类型间组成：完全沿用父节点（f_c=clip(exp(-4·Δp_c),0.5,2)，w_c=n_c·f_c，allocate_counts、SHRINK_N=100、MAX_COPIES=3 均不动），alloc 与父节点逐位相同。+- 类型内选择（本节点新增）：逐细胞打分 p_i = mean(z 增殖集) − mean(z 凋亡集)（Tirosh-2016 风格通用已发表基因集，非禁窗测量）；类型内标准化 s_i=(p_i−mean_c)/sd_c，sd_c 下限 clip 到全体细胞 sd 的 0.1；f_i=clip(exp(BETA_CELL·s_i), 1/3, 3)。抽样用 Gumbel top-k（keys=log f_i + gumbel，由 default_rng(seed) 驱动，确定性）；alloc_c>n_c 时按 tile 池加权抽，单细胞出现次数 ≤ ceil(k/n_c) ≤ 3。+- BETA_CELL=0 时走父节点原代码路径，输出与父节点逐字节一致（md5 已验证）。 -## β 的符号与取值（vec-score A 半，13 次查询）+## 查分结果（A 半，seed 0） -- **正 β（上调高增殖类型）在两个尺子上都变差**：proxy β=+1→45.81，β=+2→43.56（direction 44.75/43.50，de_direction 转负）。-- **负 β 单调改善后平台**：proxy β=-1→54.31，-2→55.35，-3→55.57，-4→55.24，-5→55.04（copy_last 基线实测 50.40，父节点记录的 50.04 含 float 往返噪声）。X3 β=-3→51.11，-4→51.34，-5→51.57（基线 50.00）。-- 选 **β=-4**：proxy 55.24（seed1 复查 55.48，种子噪声 ±0.24）、X3 51.34、proxy2=proxy（md5 相同，实测 55.24）。三尺子均值 ≈53.9 vs 父 50.03。-- 放宽 clip 到 [1/3,3]（β=-4）：proxy 54.29 变差、X3 51.34 不变 → 保持 [0.5,2]。+| β_cell | proxy | X3 |+|---|---|---|+| 0（父节点） | 54.79 | 51.35 |+| -0.4 | 55.49 | 52.34 |+| **-0.75（采用）** | **55.39** | **52.51** |+| -1.0 | 55.32 | — |+| -1.5 | 55.15 | — |+| +0.75 | 52.04 | — |+| +1.5 | 51.65 | — | -## 为什么负号合理（机制解释，写进程序的知识只有"打分用哪组基因"）+负号方向与类型级一致（下调高增殖），正号显著劣化。proxy 增益 +0.6~0.7、X3 增益 +1.0~1.2，两尺子同向但各自均低于 2 分噪声线；采纳依据是同向性 + 平台形状（-0.4~-1.5 均优于 0 和正号）。 -打分是快照上的**相对**增殖活性：快速循环的多能祖细胞（NCC、EXEM、Paraxial Mesoderm、Surface Ectoderm）在接下来一天里大量分化、其祖细胞池被消耗/稀释，而相对退出周期的分化群（心肌、内皮、前肠衍生）在群体层面净扩增（心脏在 E9 开始搏动并快速长大）。两个独立尺子（全胚 proxy、心脏 X3）同向验证了这一点，不是 A 半噪声。β 与 clip 是超参数，方向由数据驱动，无任何硬编码类型名/比例。+## 验证过 / 没验证 -## 验证--- vec-check 三视图全 ok；proxy/proxy2 输出 md5 相同；seed 0/1 分数差 <0.3。-- 运行 ~5s，内存 ~1.3GB，远低于 limits。--## 未验证 / 局限--- final（E9.5→E10.5，1 天间隔）无法本地查分；β=-4 的幅度在更长间隔上可能偏大或偏小（组成漂移更多由新类型出生驱动，而重加权只能调已有类型的比例）。-- X3 增益 +1.3 小于噪声线（2 分），主要增益来自 proxy/proxy2（+4.8~5.2）。-- 不产生新细胞类型、不改表达谱：cell_state/de_recovery 的提升只来自组成与分布形状。+- 验证：β_cell=0 与父节点输出 md5 相同；proxy=proxy2 输出 md5 相同（外部输入被忽略）；三个视图 vec-check 通过；proxy 上全部 18 个类型 alloc<n，细胞级选择有实际作用面；运行 ~4s、内存不增。+- 没验证：final 视图（E9.5→E10.5，1 天间隔）上该幅度是否合适——单快照打分机制与阶段数无关，代码路径相同，但漂移更大时 |β_cell| 或需放大；SHRINK_N∈{30,50} 退路未测（时间用尽）；covariation 在 -0.4/-0.75 下 54.05/53.44 vs 父 53.49，噪声内。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex d67b68b..d28e241 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -37,6 +37,8 @@ from src.task1_temporal.view_io import (  ALPHA = 0.0          # expression shift damping (kept from node 6; 0 = copy) BETA = -4.0          # composition reweight strength (negative: downweight cycling types)+BETA_CELL = -0.75    # within-type cell-level reweight (negative: favor quiescent/differentiated cells)+CELL_CLIP = (1.0 / 3.0, 3.0)   # per-cell factor bounds WINSOR = 1.5         # winsorize shrunk deltas (log space) FACTOR_CLIP = (0.5, 2.0)   # per-type reweight factor bounds MAX_COPIES = 3       # a source cell may appear at most this often@@ -158,6 +160,44 @@ def weighted_sample(labels: np.ndarray, factors: np.ndarray, types: np.ndarray,     return np.concatenate(rows) if rows else np.array([], dtype=np.int64)  +def cell_factors(p_cell: np.ndarray, labels: np.ndarray, types: np.ndarray,+                 beta_cell: float) -> np.ndarray:+    """Within-type standardized cell weights f_i = clip(exp(beta_cell*s_i))."""+    fi = np.ones_like(p_cell)+    sd_floor = 0.1 * max(float(p_cell.std()), 1e-8)+    for t in types:+        idx = np.flatnonzero(labels == t)+        if len(idx) < 2:+            continue+        pc = p_cell[idx]+        sdc = max(float(pc.std()), sd_floor)+        s = (pc - pc.mean()) / sdc+        fi[idx] = np.clip(np.exp(beta_cell * s), *CELL_CLIP)+    return fi+++def weighted_sample_cells(labels: np.ndarray, factors: np.ndarray, types: np.ndarray,+                          n_target: int, fi: np.ndarray, seed: int) -> np.ndarray:+    """Type allocation identical to weighted_sample; within-type weighted Gumbel top-k."""+    n_avail = np.array([(labels == t).sum() for t in types], dtype=np.float64)+    w = n_avail * factors+    alloc = allocate_counts(w, n_avail, n_target, None)+    rng = np.random.default_rng(seed)+    rows = []+    for t, k in zip(types, alloc):+        k = int(k)+        if k <= 0:+            continue+        idx = np.flatnonzero(labels == t)+        k = min(k, MAX_COPIES * len(idx))+        reps = int(np.ceil(k / len(idx)))+        pool = np.tile(idx, reps)+        keys = np.log(fi[pool]) + rng.gumbel(size=len(pool))+        sel = np.argpartition(-keys, k - 1)[:k]+        rows.append(pool[sel])+    return np.concatenate(rows) if rows else np.array([], dtype=np.int64)++ # ---- kept from node 6: damped multiplicative pseudobulk shift (ALPHA=0) ----  def type_shift_deltas(prev_X, prev_labels, last_X, last_labels):@@ -216,6 +256,7 @@ def main() -> None:     parser.add_argument("--seed", type=int, default=0)     parser.add_argument("--alpha", type=float, default=ALPHA)     parser.add_argument("--beta", type=float, default=BETA)+    parser.add_argument("--beta_cell", type=float, default=BETA_CELL)     args = parser.parse_args()      manifest = load_manifest(args.data)@@ -228,15 +269,21 @@ def main() -> None:      types = np.unique(labels)     factors = None-    if args.beta != 0:+    fi = None+    if args.beta != 0 or args.beta_cell != 0:         p_cell = proliferation_score(last.X, genes)         if p_cell is not None:             t2, _n, dp = type_factors(p_cell, labels)             factors = np.clip(np.exp(args.beta * dp), *FACTOR_CLIP)             assert np.array_equal(t2, types)+            if args.beta_cell != 0:+                fi = cell_factors(p_cell, labels, types, args.beta_cell)      if factors is not None:-        rows = weighted_sample(labels, factors, types, n_target, rng)+        if fi is not None:+            rows = weighted_sample_cells(labels, factors, types, n_target, fi, args.seed)+        else:+            rows = weighted_sample(labels, factors, types, n_target, rng)     else:         from src.task1_temporal.view_io import sample_rows         rows = sample_rows(last.n_obs, n_target, rng)

调研来源?调研员查到并用到的知识条目和文献检索结果（只列标题和编号）。

用到的知识库条目

分析结果?分析员写的 ANALYSIS.json：改了什么、各组分数怎么变、假设是否成立、经验和下一步建议。

对话摘要?每个角色和大模型对话的统计：轮数、工具调用、用时、token 数和最后的回答摘录；原始记录只给路径。

只给统计和最后回答的摘录；完整对话请到原始记录位置里列出的文件看。

分析员

ANALYSIS.json written

工程师

完成。做了什么：在父节点（类型级增殖重加权 β=-4）基础上加类型内细胞级 Gumbel top-k 加权抽样（BETA_CELL=-0.75，类型内标准化打分，clip [1/3,3]），类型间分配与父节点逐位相同，β_cell=0 退化路径 md5 验证一致。

查分（A 半，9 次）：proxy 54.79→55.39（-0.4 达 55.49），X3 51.35→52.51；正 β_cell 显著劣化（52.0/51.7），负号方向确认；两尺子同向但各自低于 2 分噪声线。proxy=proxy2（md5 相同），三视图 vec-check 通过，运行 ~4s。

下一步最值得试：SHRINK_N∈{30,50}（针对 X3 小样本过度收缩，退路未测）；或 β_type×β_cell 二维细化（β_type=-3~-5 与 β_cell=-0.4~-1.0 交互）；final 视图间隔 1 天，|β_cell| 或需随 Δt 放大但无法本地验证。

调研员

n1) 细胞级打分：复用已有 proliferation_score 的逐细胞 p_i 和类型均值 p_c。对每个类型内做标准化 s_i=(p_i−p_c)/sd_c，sd_c 为该类型内 p 的标准差（下限 clip 到全体细胞 sd 的 0.1，防止小类型除零放大）。细胞因子 f_i=clip(exp(β_cell·s_i), 1/3, 3)。标准化保证 β_cell 在 proxy（大样本）与 X3（2174 细胞）上尺度一致。\n2) 抽样改造（仅类型内部）：类型间分配 allocate_counts 完全沿用父节点（w_c=n_c·f_c，β=-4、clip[0.5,2]、SHRINK_N=100、MAX_COPIES=3 都不动），使类型组成与父节点逐位相同，β_cell 只改变类型内选哪些细胞。类型内每细胞总权重 w_i=f_i：若 alloc_c≤n_c，用 Gumbel top-k 加权无放回抽样（keys=log w_i + rng.gumbel(size=n_c)，取前 alloc_c，确定性、由 default_rng(seed) 驱动）；若 alloc_c>n_c，全部细胞各保留 1 次，剩余 alloc_c−n_c 个按 w_i 有放回抽（单细胞总次数仍 ≤3，超出则回退均匀，与父节点一致）。\n3) β_cell=0 时必须与父节点输出逐字节一致（Gumbel 路径退化为均匀 top-k，用 md5 对比验证，不消耗查分）。\n4) 网格与查分（A 半，预算 20 次，计划用 ≤14 次）：符号不可预设（节点 9 的教训：正负与直觉相反），先在 proxy 上查 β_cell∈{−1.5,−0.75,+0.75,+1.5}（4 次）；取最优两个在 X3 上验证（2 次）；若有胜出者再细化（β_cell=±2.5 或与 β_type=−3 的交互，2-3 次）；最终候选用 seed 1 复查稳定性（1-2 次，父节点种子噪声 ±0.24）。采纳标准：proxy A 半较 54.79 提升 ≥+1.5 且 X3 不低于 51.35−1.0（A 半在固定 seed 下近似确定性，可用小 margin，但正式晋升需接近 2 分噪声线，故要求两尺子同向）。\n5) 退路：若所有 β_cell 都不达标，改为测试 SHRINK_N∈{30,50}（父 ANALYSIS 建议 2：SHRINK_N=100 对 X3 的 2174 细胞过度收缩，小类型 Δp 被压平；对 proxy 大类型几乎无影响，改动风险低），在 X3 上验证（2-3 次），采纳标准 X3 提升 ≥+1.5 且 proxy 变化 <0.5。两者都失败则提交 β_cell=0（等价父节点）并如实记录。\n6) 单输入阶段退路：打分只用最后一个官方输入阶段的单快照，proxy（1 个输入）与 final（E8.5+E9.5，取最后官方输入 E9.5）代码路径相同；proxy2 的 Qiu E9.0 外部输入继续沿用父节点策略完全忽略（md5 已验证 proxy=proxy2）；final 上无需任何跨阶段差或跨数据集补基因。\n7) 时间与内存：改动只涉及类型内抽样循环，运行时间仍 ~2-5s、内存 ~1.5GB，网格全跑也在 25 分钟内。",
  "expected_groups": ["de_recovery", "cell_state", "direction"],
  "risks": "1) β_cell 符号与幅度未知，可能两个方向都不如 0——已用双向网格覆盖，且 β_cell=0 退化路径逐字节可回退；Engineer 前 4 次 proxy 查分即可判断，若 |Δ|<0.5 立即转 SHRINK_N 退路，不要恋战。2) 细胞级选择降低有效多样性（反复选中同一批静止细胞），可能拖垮 covariation——每次查分都看 covariation 分组，若较 53.49 掉 >2 分即收紧 f_i clip 到 [0.5,2] 或放弃该 β_cell。3) 若 proxy 上多数类型的 alloc_c 恰等于 n_c（目标细胞数≈输入细胞数），细胞级选择只在扩张/收缩类型内起作用，效应被稀释——Engineer 应先在本地打印各类型 alloc_c−n_c 的分布确认有实际作用面，若几乎全为 0 则直接走退路。4) X3 只有 2174 细胞、目标 4000，重度复制下细胞级权重可能放大重复偏差——X3 验证不达标就不为 X3 单独调参（避免过拟合小视图）。5) A 半与 B 半差异：所有采纳决定要求 proxy 与 X3 同向、幅度 ≥1.5，低于 2 分噪声线的单边增益不采纳。",
  "sources": []
}
```

审查员

REVIEW.json written