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节点 n9 在终选来历上

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）。

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 9bc54c87df: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 83a5263c1a。改动的文件：solution/METHOD.md +25 −13、solution/run.py +158 −27

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 8159700..9660e59 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,20 +1,32 @@-阻尼伪批量位移（线性空间乘性 + EB 逐基因收缩）：X3 上调 α 网格后发现任何位移都劣于复制，α 定为 0，退化为 copy_last，但保留完整位移机制。+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）。  ## 方法 -- 从最近两个**官方**输入阶段计算每细胞类型伪批量差值 delta = mean(last|c) − mean(prev|c)（log 空间），同时算抽样标准误 se² = var_last/n_last + var_prev/n_prev。-- 逐基因经验贝叶斯收缩：tau²_g = max(0, Var_c(delta_cg) − mean_c(se²_cg))，s_cg = tau²_g/(tau²_g+se²_cg)，delta' = clip(s·delta, ±1.5)。-- 应用方式为线性空间乘性缩放：x_new = log1p(expm1(x)·exp(α·delta'_c))。单调、零点保持零点，无父节点加性+clip(≥0) 的零堆积（父节点 covariation 38.53 的主要来源）。-- 前一阶段缺失的类型原样复制；单输入阶段（proxy）退化为 copy_last 抽样；外部跨数据集输入（proxy2 的 Qiu E9.0）不参与 delta——跨技术批次效应会主导差值。+- 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。 -## 验证（vec-score，A 半）+## β 的符号与取值（vec-score A 半，13 次查询） -- X3（E8.75+E9.0→E9.5，唯一可测的两阶段尺子）：α=1.0 → 48.93；α=0.7 → 48.99；α=0.5 → 49.03；α=0.3 → 49.07；α=0.2 → 49.09；α=0.1 → 49.11；α=0 → 50.00（四组全 50）。-- 关键发现：de_score 在 α≥0.1 时恒为 −0.0857（饱和），即 EB 收缩后的极小 delta（mean|d|≈0.003，原始 ≈0.013）也已把 de_recovery 从 50 压到 47.3——E8.75→E9.0 的 delta 方向对 E9.5 目标基本无益。乘性+EB 相对父节点加性+clip 已把 X3 从 40.53 修到 49.1（covariation 38.5→49.9），但最优仍是 α=0。-- 故默认 ALPHA=0.0：proxy/proxy2/X3 都等于 copy_last 抽样（proxy 50.04，X3 50.00）。位移机制保留在代码里（--alpha 可启用），供后续节点在 final（E9.5→E10.5，官方数据、细胞多、EB 收缩弱得多）上另行验证。+- **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]。 -## 未验证 / 已知局限+## 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"） -- final 视图（真实任务）无法在本节点查分：X3 的"位移无益"结论基于 2174 细胞、0.25 天间隔、sci-RNA-seq 的外部心脏数据，外推到官方 1 天间隔不保证成立；α=0 是保守选择（copy_last 是 T1 已知强基线，官方常数位移 48.6 也低于它）。-- proxy2 的外部 Qiu E9.0 输入完全未用：其标签（First/Second heart field、Endocardial）与官方 E8.5 标签无一一对应，跨数据集 delta 风险大于潜在收益，未做实测。-- 无网络、无保留阶段数据；未使用 prior/ 资源；无硬编码统计量（一切从视图输入现场计算）。+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++- 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。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex bce7ea1..d67b68b 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -1,18 +1,21 @@ #!/usr/bin/env python3-"""Damped pseudobulk shift: multiplicative scaling in linear space + EB shrinkage.--For each cell type present in the two latest official inputs, the pseudobulk-delta (log-space mean difference) is computed with its sampling standard error,-shrunk per gene by an empirical-Bayes factor across types, winsorized, and-applied to a subsample of the latest stage as a multiplicative scaling in-linear space:  x_new = log1p(expm1(x) * exp(alpha * delta')).--This is monotone, keeps zeros at zero (no clip-induced zero pile-up), and the-global damping alpha < 1 avoids over-extrapolating a single observed step.-Types missing from the earlier stage are copied unchanged. With a single input-stage there is no delta and the method falls back to copy_last sampling.-External (cross-dataset) inputs are ignored: a delta across datasets/technologies-would be dominated by batch effects.+"""Composition reweighting by intrinsic proliferation-vs-apoptosis score.++Expressions are copied unchanged from the latest official input stage (the+damped multiplicative pseudobulk shift is kept in code, ALPHA=0 by default:+X3 showed any nonzero shift is worse than copy).  The change vs copy_last is+in *sampling weights*: each cell type gets a growth factor+    f_c = clip(exp(beta * (p_c - pbar)), 0.5, 2)+where p_c is the type's mean per-cell score  mean(z prolif) - mean(z apopt)+over published generic cell-cycle / apoptosis gene sets (Tirosh-2016-style;+general published-stage knowledge, no held-out-window information), genes+z-scored over all cells of the stage, pbar the cell-weighted mean, and p_c+shrunk toward pbar by n_c/(n_c+100) for small types.  Target cell count is+allocated multinomially proportional to n_c * f_c, sampled without replacement+within a type (each source cell used at most 3 times when over-allocated).++Works with a single input stage (score uses one snapshot); external+cross-dataset inputs are ignored (batch effects dominate; node 6 finding). """  from __future__ import annotations@@ -28,25 +31,136 @@ from src.task1_temporal.view_io import (     load_manifest,     panel_genes,     read_stage,-    sample_rows,     target_n_cells,     write_prediction, ) -ALPHA = 0.0          # global damping of the shift (tuned on X3: any shift < copy)+ALPHA = 0.0          # expression shift damping (kept from node 6; 0 = copy)+BETA = -4.0          # composition reweight strength (negative: downweight cycling types) 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+SHRINK_N = 100.0     # small-type shrinkage constant++# Published generic cell-cycle (Tirosh et al. 2016 style) / apoptosis sets.+PROLIF_GENES = [+    "Mki67", "Top2a", "Ccna2", "Ccnb1", "Cdk1", "Pcna", "Mcm2", "Mcm5",+    "Rrm2", "Tyms", "Birc5", "Ube2c", "Tpx2", "Cenpa", "E2f1", "Hmgb2",+    "Nusp1", "Kif23", "Ccnb2", "Cdkn3", "Bub1", "Plk1", "Aurkb", "Kif20a",+    "Anln", "Hist1h1c", "Smc2", "Mcm3", "Prim1", "Fen1",+]+APOPT_GENES = [+    "Bax", "Casp3", "Casp9", "Bbc3", "Tp53", "Gadd45a", "Bak1", "Bok",+    "Casp7", "Apaf1", "Bcl2l11", "Trp53inp1", "Cdkn1a",+]   def as_csr(matrix) -> sparse.csr_matrix:     return matrix.tocsr() if sparse.issparse(matrix) else sparse.csr_matrix(matrix)  -def type_shift_deltas(prev_X, prev_labels, last_X, last_labels):-    """EB-shrunk, winsorized per-type log-space deltas.+def gene_indices(genes: list[str], names: list[str]) -> np.ndarray:+    pos = {g: i for i, g in enumerate(genes)}+    return np.array([pos[n] for n in names if n in pos], dtype=np.int64)+++def proliferation_score(X: sparse.csr_matrix, genes: list[str]) -> np.ndarray | None:+    """Per-cell mean(z prolif) - mean(z apopt); None if gene overlap too small."""+    pi = gene_indices(genes, PROLIF_GENES)+    ai = gene_indices(genes, APOPT_GENES)+    if len(pi) < 5 or len(ai) < 3:+        return None+    X = as_csr(X).astype(np.float64)+    n = X.shape[0]++    def col_stats(idx):+        sub = X[:, idx]+        mu = np.asarray(sub.mean(axis=0)).ravel()+        sq = np.asarray(sub.multiply(sub).mean(axis=0)).ravel()+        sd = np.sqrt(np.maximum(sq - mu * mu, 0.0))+        return mu, np.where(sd > 1e-8, sd, 1.0)++    def cell_zmean(idx):+        mu, sd = col_stats(idx)+        dense = np.asarray(X[:, idx].todense(), dtype=np.float64)+        return ((dense - mu) / sd).mean(axis=1)++    return cell_zmean(pi) - cell_zmean(ai)+++def type_factors(p_cell: np.ndarray, labels: np.ndarray) -> tuple[np.ndarray, np.ndarray]:+    """Return (unique types, per-type reweight factor f_c), beta applied later."""+    types = np.unique(labels)+    n_c = np.array([(labels == t).sum() for t in types], dtype=np.float64)+    p_c = np.array([p_cell[labels == t].mean() for t in types], dtype=np.float64)+    pbar = float((n_c * p_c).sum() / n_c.sum())+    shrink = n_c / (n_c + SHRINK_N)+    dp = shrink * (p_c - pbar)+    return types, n_c, dp+++def allocate_counts(w: np.ndarray, n_avail: np.ndarray, total: int, rng) -> np.ndarray:+    """Allocate `total` cells proportional to w, capped at MAX_COPIES*n_avail."""+    cap = (MAX_COPIES * n_avail).astype(np.int64)+    total = min(total, int(cap.sum()))+    frac = w / w.sum()+    alloc = np.floor(frac * total).astype(np.int64)+    rem = total - alloc.sum()+    if rem > 0:+        order = np.argsort(-(frac * total - alloc))+        alloc[order[:rem]] += 1+    for _ in range(20):+        over = np.maximum(alloc - cap, 0)+        if over.sum() == 0:+            break+        excess = int(over.sum())+        alloc -= over+        room = np.maximum(cap - alloc, 0)+        if room.sum() == 0:+            break+        add = np.floor(excess * room / room.sum()).astype(np.int64)+        alloc += add+        left = total - alloc.sum()+        if left > 0:+            room = np.maximum(cap - alloc, 0)+            order = np.argsort(-room)+            for j in order:+                if left <= 0:+                    break+                take = min(int(room[j]), left)+                alloc[j] += take+                left -= take+        elif left < 0:+            order = np.argsort(-alloc)+            for j in order:+                if left >= 0:+                    break+                take = min(int(alloc[j]), -left)+                alloc[j] -= take+                left += take+    return alloc+++def weighted_sample(labels: np.ndarray, factors: np.ndarray, types: np.ndarray,+                     n_target: int, rng) -> np.ndarray:+    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, rng)+    rows = []+    for t, k in zip(types, alloc):+        idx = np.flatnonzero(labels == t)+        if k <= len(idx):+            rows.append(rng.choice(idx, size=int(k), replace=False))+        else:+            reps = int(np.ceil(k / len(idx)))+            pool = np.tile(idx, reps)+            rows.append(rng.choice(pool, size=int(k), replace=False))+    return np.concatenate(rows) if rows else np.array([], dtype=np.int64)+ -    delta_cg = mean(last|c) - mean(prev|c);  se2_cg = var_last/n_last + var_prev/n_prev-    tau2_g = max(0, Var_c(delta_cg) - mean_c(se2_cg));  s_cg = tau2_g / (tau2_g + se2_cg)-    """+# ---- kept from node 6: damped multiplicative pseudobulk shift (ALPHA=0) ----++def type_shift_deltas(prev_X, prev_labels, last_X, last_labels):     prev_X = as_csr(prev_X)     last_X = as_csr(last_X)     types = [t for t in np.unique(last_labels) if t in set(np.unique(prev_labels).tolist())]@@ -74,7 +188,6 @@ def type_shift_deltas(prev_X, prev_labels, last_X, last_labels):   def apply_multiplicative(X, labels, deltas, alpha) -> sparse.csr_matrix:-    """x_new = log1p(expm1(x) * exp(alpha * delta[type])) per row."""     X = as_csr(X)     blocks = []     order = []@@ -102,20 +215,38 @@ def main() -> None:     parser.add_argument("--out", required=True)     parser.add_argument("--seed", type=int, default=0)     parser.add_argument("--alpha", type=float, default=ALPHA)+    parser.add_argument("--beta", type=float, default=BETA)     args = parser.parse_args()      manifest = load_manifest(args.data)     genes = panel_genes(args.data, manifest)-    stages = inputs_by_time(manifest)+    stages = inputs_by_time(manifest)          # official only; external ignored     last = read_stage(args.data, stages[-1], genes)     rng = np.random.default_rng(args.seed)-    rows = sample_rows(last.n_obs, target_n_cells(manifest, last.n_obs), rng)+    labels = labels_of(last)+    n_target = target_n_cells(manifest, last.n_obs)++    types = np.unique(labels)+    factors = None+    if args.beta != 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 factors is not None:+        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)+     X = last.X[rows]-    if len(stages) >= 2:+    if args.alpha != 0 and len(stages) >= 2:         prev = read_stage(args.data, stages[-2], genes)-        deltas = type_shift_deltas(prev.X, labels_of(prev), last.X, labels_of(last))+        deltas = type_shift_deltas(prev.X, labels_of(prev), last.X, labels)         del prev-        X = apply_multiplicative(X, labels_of(last)[rows], deltas, args.alpha)+        X = apply_multiplicative(X, labels[rows], deltas, args.alpha)     write_prediction(X, genes, args.out, seed=args.seed)  

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。节点 9 提交总结：

**做了什么**：在节点 6（copy_last）基础上加组成重加权——用最后官方输入阶段的内禀"增殖−凋亡"打分（Tirosh 风格通用基因集，逐细胞 z-score，类型均值收缩）计算重加权倍数 f=clip(exp(β·Δp),0.5,2)，按 n_c·f_c 分配抽样；表达原样复制，忽略 proxy2 外部输入。意外发现：**正 β 有害、负 β 显著有效**（下调快循环祖细胞、上调相对退出周期的分化群，两尺子同向验证）。

**查分**（13/20 次）：β=-4 → proxy 55.24（seed1: 55.48）、proxy2 55.24、X3 51.34，均值 ≈53.9 vs 父节点 50.03；copy_last 实测基线 proxy 50.40。β 网格 ±(1~5) 及 clip 放宽均已扫过。三视图 vec-check 通过、默认参数与查分文件 md5 一致、确定性、~5s/1.3GB。

**下一步最值得试**：(1) 在 β=-4 附近联合调 clip 上限（只放宽上侧如 [0.5,3]）；(2) 把重加权与节点 2 的心脏/JCF 先验做正交组合（其 proxy 56.23 略高于本节点）；(3) final 视图 1 天间隔下漂移更大，可试按 Δt 缩放 β。

调研员

```json
{
  "name": "增殖打分驱动的组成重加权（内禀增长率，β 阻尼，β=0 退化为 copy_last）",
  "motivation": "父节点 6 四组全部 ~50（cell_state 49.93 最弱），其 ANALYSIS 明确指出：节点 2 靠组成调整在 proxy 拿 56.23（vs 节点 6 的 50.04，+6.2），'细胞组成重加权比表达位移更有效'；而表达位移在 X3 上被否定（α≥0.1 时 de_score 恒饱和 −0.0857）。节点 2 在 X3 只有 46.85（低于 copy 基线 50.00），提示其组成先验可能是硬编码/心脏特异的，跨视图不稳健。本方案用数据内禀信号（各细胞类型的增殖-凋亡打分差）驱动组成重加权：不碰表达矩阵（保住节点 6 已修复的 covariation 50.11），且同一规则在 proxy（单输入）、X3（心脏）、final（全胚）上都成立，属于 T1-13/T1-03 家族，与节点 2 的先验式重加权机制不同。",
  "approach": "在节点 6 的 run.py 上改抽样环节，保留 ALPHA=0 的位移代码不动。步骤：(1) 对最后一个官方输入阶段（proxy 为 E8.5，X3 为 E9.0，final 为 E9.5；proxy2 的外部 Qiu 输入按节点 6 结论完全忽略），计算每细胞的增殖打分 p：取已发表通用细胞周期基因集（Tirosh 2016 风格，如 Mki67, Top2a, Ccna2, Ccnb1, Cdk1, Pcna, Mcm2, Mcm5, Rrm2, Tyms, Birc5, Ube2c, Tpx2, Cenpa, E2f1, Hmgb2, Nusp1, Kif23，与面板取交集；全为已发布阶段的通用知识，不含禁窗信息）与凋亡基因集（Bax, Casp3, Casp9, Bbc3, Tp53, Gadd45a 等），基因先按全样本 z-score，p_cell = mean(增殖) − mean(凋亡)。(2) 每类型均值 p_c，对 n_c<100 的类型按 n_c/(n_c+100) 向全体加权均值收缩；权重 w_c = n_c · exp(β·(p_c − p̄))，单类型重加权倍数 clip 到 [1/2, 2]。(3) 目标细胞数按 w_c 归一化做多项式分配（rng 用 seed），各类型内无放回抽样，超过 n_c 时允许重复抽样但单细胞重复次数 ≤3，超出部分按 w 重新分配给其他类型；细胞表达原样复制（不做任何位移，α 保持 0）。(4) β 网格用 vec-score A 半筛选：先跑 β=0 sanity（应复现 proxy≈50.04、X3≈50.00），再 β∈{0.5,1.0,2.0} 查 proxy（proxy 单输入即可测组成重加权，这是本方案相对表达位移的关键优势——不需要两阶段尺子）；取 proxy 上最优的 1–2 个 β 再查 X3 与 proxy2，按节点分公式（三尺子均值）选 β；若最优 β 与 β=0 差距 <2 分（噪声内），用不同程序 seed 各复查 2 次再定，仍无差异则定 β=0 保底（不劣于父节点 50.03）。查询预算约 12/20。(5) 单输入阶段天然可用（打分只用一个快照），两阶段时不引入跨阶段组成差外推（X3 已证明其有害，节点 2 的 46.85 是前车之鉴）——统一只用最后阶段的内禀打分。",
  "expected_groups": ["cell_state", "direction"],
  "risks": "(1) 增殖打分可能不足以预测 1 天内的相对扩增（组成变化还受迁移、新类型出生驱动），β>0 无增益——Engineer 应在前 4 次查询（β 网格 on proxy）内发现，此时直接落 β=0，分数不劣于父节点。(2) 重加权在 X3（心脏、仅 2174 细胞）上可能像节点 2 一样掉分——必须先查 X3 再定 β，若 X3 掉 >2 分而 proxy 涨 <4 分则弃用（三尺子等权，X3 损失会抵消 proxy 增益）。(3) 重复抽样（单细胞 ×3）可能压低 covariation/de_recovery——分配阶段监控重复率，若某类型重复率 >30% 说明 β 过大。(4) 面板基因与细胞周期基因集交集过小（<5 个）时打分噪声大——此时回退 β=0 并在 METHOD.md 记录。(5) A 半/B 半差异：所有 β 决策只依据 A 半且要求超噪声（>2 分），接近噪声时保守取小 β 或 0。",
  "sources": []
}
```