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节点 n13

节点11基础上把标量温度换成按类型的权重温度：类型按中位权重升序排名，T_c 从 0.60 线性升到 0.90（低权重类型保留更多细胞）；类型特定 k=2 保底实测证伪；表达值不修改

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 ec3e1aab1e: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 b9cf52b279。改动的文件：solution/METHOD.md +27 −29、solution/run.py +73 −11

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex f416a41..5f1df56 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,45 +1,43 @@-# 节点9基础上加E-S权重温度平滑(w^0.85)：连续版权重平滑保住低权重类型，proxy两seed均正向(+0.2/+0.6)，表达值不修改+# 节点11基础上把标量温度换成按类型的权重温度：类型按中位权重升序排名，T_c 从 0.60 线性升到 0.90（低权重类型保留更多细胞）；类型特定 k=2 保底实测证伪；表达值不修改  ## 方法 -基底、类型级增殖权重（alpha=-3）、细胞级梯度（beta=-0.5）、凋亡罚分（gamma=0.2）、分层保底（k=1 wrand）与节点 9 完全一致。**唯一采用的新操作**：+基底与节点 11 完全一致：最新官方输入阶段细胞池、类型级增殖权重（alpha=-3）、细胞级梯度（beta=-0.5）、凋亡罚分（gamma=0.2）、k=1 wrand 分层保底、E-S 加权不放回抽样。**唯一采用的新操作**： -**E-S 权重温度平滑（T=0.85）**：加权不放回抽样前把每细胞权重替换为 w_i^T，T=0.85。压缩权重分布，使被下调的类型/细胞保留更多存在，是离散保底 k=1 的连续版本。T=1 精确退化为节点 9。+**按类型的权重温度（T_lo=0.60, T_hi=0.90）**：抽样前把每细胞权重替换为 w_i^{T_{c(i)}}。类型按其中位权重升序排名 r，T_c = T_lo + (T_hi-T_lo)·r/(n_types-1)。权重最低（增殖最强、被 alpha=-3 压得最狠）的类型得到 T=0.60，保留更多存在；权重最高的类型得到 T=0.90，比均匀 T=0.85 压得更平。T_lo==T_hi 精确退化为节点 11 的均匀温度；无 celltype 列或类型数 <4 时退回 VEC_TEMP（默认 0.85）。排名与 T_c 全部由输入池现场计算，确定性（stable argsort，无随机）。 -**乘性标记增强（已实现但默认关闭，delta=0）**：PLAN 主打路线——按类型标记基因（type/global 均值比 > thr，每类型上限 200 个）对输出细胞做 x·(1+delta)。实测证伪：de_score 在 delta∈{0.10, 0.30, 0.50} 下恒为 0.0727（与 delta=0 完全相同），DE 指标对乘性调制不敏感，总分均在噪声内。不采用。+**类型特定 k=2 保底（已实现，默认关闭 VEC_KLOW=0）**：只对权重最低四分位的类型把保底从 k=1 提到 k=2。实测证伪（见下表），与节点 9 的全局 k=2 同一种失败模式（de_score 掉档）。 -环境变量：VEC_TEMP（默认 0.85）、VEC_DELTA（默认 0）、VEC_THR（默认 2.0）、VEC_MKMAX（默认 200）、VEC_K/VEC_KMODE/VEC_EPS/VEC_ALPHA/VEC_BETA/VEC_GAMMA（同节点 9）。X3 路径（n_out≥n_obs）跳过保底与增强，输出恒等；温度不改变恒等输出的多重集（全保留+均匀补齐）。+环境变量：VEC_TLO（默认 0.60）、VEC_THI（默认 0.90）、VEC_KLOW/VEC_QLOW（默认 0/0.25，关闭）、其余同节点 11。X3 路径（n_out≥n_obs）：温度不改变恒等输出的多重集，X3 输出与父节点逐字节一致（sha256 验证）。proxy2 只用官方 E8.5（include_external=False），输出与 proxy 逐字节一致。 -## 查分记录（proxy A 半，共 12 次查询）+## 查分记录（proxy A 半，本节点共用 10 次） -| 配置 | proxy 分数 | de_recovery | direction | cell_state | covariation |-|---|---|---|---|---|---|-| 父节点 9 | 55.45 (s0) / 54.88 (s1) | 51.96 / 51.46 | 59.40 / 59.47 | 56.24 / 55.26 | 53.68 / 52.84 |-| delta=0.10, thr=2.0 | 55.48 | 51.96 | 59.43 | 56.31 | 53.68 |-| delta=0.30, thr=2.0 | 55.49 | 51.96 | 59.35 | 56.43 | 53.68 |-| delta=0.50, thr=2.0 | 55.50 | 51.96 | 59.21 | 56.58 | 53.68 |-| temp=0.90 | 55.48 | 51.96 | 59.32 | 57.08 | 52.69 |-| temp=0.90+delta=0.10 | 55.51 (s0) / 55.36 (s1) | 51.96 / 50.96 | 59.34 / 59.18 | 57.17 / 57.30 | 52.69 / 53.17 |-| temp=0.75 | 55.63 | 51.46 | 59.14 | 57.57 | 53.56 |-| **temp=0.85（采用）** | **55.65 (s0) / 55.45 (s1)** | **51.96 / 51.46** | 59.33 / 59.15 | 57.17 / 56.28 | 53.38 / 54.59 |-| alpha=-3.5 | 54.78 | 51.46 | 59.54 | 55.29 | 52.19 |-| k=2 wrand | 54.91 | 50.96 | 59.18 | 55.55 | 53.56 |+| 配置 (T_lo, T_hi) | seed 0 | seed 1 | de_score s0/s1 | cell_state s0/s1 |+|---|---|---|---|---|+| 父节点 11（均匀 0.85） | 55.65 | 55.45 | 0.0727 / 0.0545 | 57.17 / 56.28 |+| **(0.60, 0.90)（采用）** | **56.01** | **55.48** | 0.0727 / 0.0545 | 58.32 / 57.24 |+| (0.65, 0.90) | 55.99 | 55.11 | 0.0727 / 0.0364 | 58.34 / 55.96 |+| (0.50, 0.90) | 55.90 | - | 0.0727 | 58.11 |+| (0.60, 0.85) | 55.83 | - | 0.0545 | 58.17 |+| (0.70, 0.85) | 55.53 | - | 0.0545 | 57.01 |+| (0.40, 0.95) | 55.34 | - | 0.0545 | 56.95 |+| (0.60, 0.90)+KLOW=2 | 55.27 | - | 0.0545 | 56.58 |+| 均匀 0.85+KLOW=2 | 55.39 | - | 0.0545 | 56.90 |  关键发现：-1. **乘性增强对 DE 指标完全惰性**：de_score 恒 0.0727，不随 delta 变化——评分器的 DE 恢复对乘性缩放不敏感（可能基于秩/类型均值比）。PLAN 主路线证伪，delta 保持 0。-2. **温度平滑是有效成分**：temp=0.85 使 cell_state 两 seed 一致上升（+0.93/+1.02），covariation 不降（53.38/54.59），总分两 seed 均正向。T=0.75 总分相近但 de_recovery 掉 0.5，T=0.85 为最优。-3. alpha=-3.5 负向（54.78），k=2 负向（54.91，de_score 掉回 0.0364），均回退。--采用配置确认：proxy seed 0 = **55.65**、seed 1 = **55.45**（父 54.88）；proxy2 seed 0 = **55.65**（组子分与 proxy 相同）；X3 seed 0 = **50.00**（恒等，与父一致）；三视图 vec-check ok；默认输出与显式 VEC_TEMP=0.85 输出 sha256 一致（确定性）。预计 A 半节点分 (55.65+55.65+50)/3 ≈ 53.77 vs 父 53.56。+1. T_hi=0.90 且 T_lo≥0.50 时 de_score 在 s0 稳定保持 0.0727 平台；T_hi<0.90 或 T_lo≤0.40 或 KLOW=2 都掉回 0.0545。**0.0727 平台未被突破**（PLAN 风险 1 成立：平台对该组成家族是结构性的）。+2. 采用配置的收益来自 cell_state：两 seed 一致 +1.15/+0.96，高于任何均匀温度（最高 57.57@T=0.75 但 de_recovery 掉档）。方向两 seed 均正（+0.36/+0.03）。+3. 类型特定 k=2 保底与全局 k=2 一样负向，保底家族到此为止（k=1 + 温度是该家族最优）。+4. de_score 随 seed 翻档（父 s1 也是 0.0545）是总分主要方差来源，组成微调控制不了。  ## 验证过 / 未验证 -- 验证：12 次 proxy A 半查分（delta×thr、temp、alpha、k 组合）；采用配置 seed 0+1 双 seed 复核；proxy2、X3 各 1 次；三视图 vec-check；输出确定。-- 未验证：final 视图（代码路径同 proxy，dt=1）；B 半。**A 半增益 +0.21（两 seed 均值 +0.39）在 ±2 噪声带内，不宣称显著进步**；采用理由是双 seed 方向一致、cell_state 子分一致上升、机制合理（权重平滑=保底的连续版）、T=1 可精确回退。-- 知识来源：细胞周期基因（Tirosh et al. 2016 惯例）、凋亡基因（GO:0006915），与父节点相同；标记增强仅用输入池自身统计（现场计算，无硬编码）。未用保留阶段/禁窗/保留基因型信息。+- 验证：9 个 proxy A 半配置查分；采用配置双 seed；proxy2 / X3 输出与 proxy / 父路径逐字节一致（sha256，故 proxy2=56.01、X3=50.00 无需查分）；三视图 vec-check ok；同 seed 重跑输出逐字节一致（确定性）。预计 A 半节点分 (56.01+56.01+50)/3 ≈ 54.00 vs 父 A 半 53.77。+- 未验证：final 视图（代码路径同 proxy，dt=1，类型温度机制同样只用输入阶段自身信息）；B 半。**A 半增益 +0.23（双 seed 均值 +0.20）在 ±2 噪声带内，不宣称显著进步**；采用理由：双 seed 方向一致、cell_state 子分一致 +1、机制是节点 11 已采纳温度的自然细化、T_lo=T_hi=0.85 可精确回退。+- 知识来源：细胞周期基因（Tirosh et al. 2016 惯例）、凋亡基因（GO:0006915），同父节点。类型温度只用输入池自身权重排名，无任何硬编码统计。未用保留阶段/禁窗/保留基因型信息。  ## 下一步建议 -1. 温度与保底可能冗余：可试 k=0 + temp=0.85（去掉保底循环，省 1.3s 耗时），若不掉分则简化；或 k=1 + temp=0.8 微调。-2. de_recovery 对组成的响应呈阶梯（0.0364→0.0545→0.0727），下一步应找能把 de_score 推过 0.0727 的组成操作（如按类型差异化温度：低增殖类型用更低温度）。-3. 表达修改三条路线（平移、收缩、乘性）均已证伪；若再试表达路线，只剩「稀疏结构重排」（如按类型对非标记基因做轻微 dropout 注入）这类未测家族，预期收益低。+1. 保底+温度家族已收敛（de_score 平台 0.0727 是结构性的）；想再上台阶需要不同家族的组成操作，例如对低权重类型做「细胞复制式」过采样（有放回），但预期伤 covariation/MMD，先单次查分验证即止。+2. cell_state 对权重分布形状最敏感（温度细化 +1），可试按类型丰度（而非权重）排名的第二种温度轴，或对 T_c 用权重分位数而非排名（对类型数更稳健）。+3. de_score 随 seed 翻档说明 B 半可能落在任一档；不建议再为 A 半 de_score 榨参数（A/B 半档位可能不同，过拟合无益）。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 71bd53f..3cbcc98 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -51,11 +51,29 @@ Node 11 addition (composition only, expressions untouched by default):      Proxy A-half seed 0/1: 55.65 / 55.45 vs parent 55.45 / 54.88, positive on      both seeds (within the +/-2 noise band). T=0.75 similar total but lower      de_recovery; T=0.90 slightly lower. alpha=-3.5 measured negative (54.78).-   * a multiplicative per-type marker-gene boost (x' = x*(1+delta) on genes-     with type/global mean ratio > thr, cap 200/type) is implemented but-     DISABLED (delta=0): de_score stayed exactly 0.0727 for delta in-     {0.10,0.30,0.50} -- the DE metric is insensitive to multiplicative-     modulation -- and totals were within noise of delta=0. Not adopted.+    * a multiplicative per-type marker-gene boost (x' = x*(1+delta) on genes+      with type/global mean ratio > thr, cap 200/type) is implemented but+      DISABLED (delta=0): de_score stayed exactly 0.0727 for delta in+      {0.10,0.30,0.50} -- the DE metric is insensitive to multiplicative+      modulation -- and totals were within noise of delta=0. Not adopted.++Node 13 addition (composition only, expressions untouched):+   * per-type weight temperature (ADOPTED, VEC_TLO=0.60, VEC_THI=0.90):+     replaces the scalar temperature. Types are ranked by median weight+     ascending; rank r of n gets T_c = 0.60 + 0.30 * r/(n-1), cells sampled+     with w_i**T_c. Low-weight (highly proliferative, strongly downweighted)+     types keep more presence, high-weight types are compressed slightly+     harder than uniform T=0.85. Proxy A-half seed 0/1: 56.01 / 55.48 vs+     parent 55.65 / 55.45 -- positive on both seeds (within the +/-2 noise+     band), cell_state consistently +1.0/+1.2. T_lo==T_hi falls back to the+     uniform node-11 temperature exactly; <4 types or no celltype column+     falls back to VEC_TEMP. Grid measured (seed 0): (0.65,0.90)=55.99,+     (0.50,0.90)=55.90, (0.60,0.85)=55.83, (0.70,0.85)=55.53,+     (0.40,0.95)=55.34 -- spread too wide or T_hi<0.90 loses de_score.+   * type-specific presence floor k=2 for the lowest-weight quartile of+     types (VEC_KLOW, default 0 = OFF): measured negative, 55.27 (with+     per-type temp) and 55.39 (with uniform T=0.85) at seed 0, de_score+     drops to 0.0545 -- same failure mode as the global k=2 of node 9. """  from __future__ import annotations@@ -170,10 +188,43 @@ def type_weights(adata, scores: np.ndarray, alpha: float, dt: float,     return np.clip(w, 0.01, 100.0)  +def apply_temperature(w: np.ndarray, ct: np.ndarray | None, temp: float,+                      t_lo: float, t_hi: float) -> np.ndarray:+    """Per-type weight temperature (node 13).++    Types are ranked by their median weight ascending; the type with rank r+    (0 = lowest weight) gets T_c = t_lo + (t_hi - t_lo) * r / (n_types - 1),+    and its cells are sampled with w_i ** T_c. Lower T lifts low-weight+    (strongly downweighted, highly proliferative) types more, preserving+    their presence. t_lo == t_hi reproduces the uniform temperature exactly.+    Falls back to uniform VEC_TEMP when types are unavailable or < 4 types.+    """+    if t_lo == t_hi:+        return np.power(w, t_lo) if t_lo != 1.0 else w+    if ct is None:+        return np.power(w, temp) if temp != 1.0 else w+    types, codes = np.unique(ct, return_inverse=True)+    nt = len(types)+    if nt < 4:+        return np.power(w, temp) if temp != 1.0 else w+    tw = np.empty(nt, dtype=np.float64)+    for t in range(nt):+        tw[t] = np.median(w[codes == t])+    ranks = np.empty(nt, dtype=np.int64)+    ranks[np.argsort(tw, kind="stable")] = np.arange(nt)+    tc = t_lo + (t_hi - t_lo) * (ranks / max(nt - 1, 1))+    return np.power(w, tc[codes])++ def stratified_floor_sample(w: np.ndarray, ct: np.ndarray | None, n_out: int,                             rng: np.random.Generator, k: int,-                            mode: str = "top") -> np.ndarray:-    """Reserve k cells per type, then E-S sample the rest."""+                            mode: str = "top",+                            kmap: dict | None = None) -> np.ndarray:+    """Reserve k cells per type, then E-S sample the rest.++    kmap (node 13): optional per-type override of k, e.g. k=2 only for the+    lowest-weight quartile of types (global k=2 was measured negative).+    """     n = w.shape[0]     if ct is None or k <= 0 or n_out >= n:         return weighted_sample_without_replacement(w, n_out, rng)@@ -181,7 +232,7 @@ def stratified_floor_sample(w: np.ndarray, ct: np.ndarray | None, n_out: int,     reserved = []     for t in np.unique(ct):         idx = np.flatnonzero(ct == t)-        kk = min(k, len(idx))+        kk = min(kmap.get(t, k) if kmap is not None else k, len(idx))         if mode == "wrand":             p = w[idx] / w[idx].sum()             take = idx[rng.choice(len(idx), size=kk, replace=False, p=p)]@@ -284,6 +335,8 @@ def main() -> None:     k_mode = os.environ.get("VEC_KMODE", "wrand")     eps = float(os.environ.get("VEC_EPS", "0.0"))     temp = float(os.environ.get("VEC_TEMP", "0.85"))+    t_lo = float(os.environ.get("VEC_TLO", "0.60"))+    t_hi = float(os.environ.get("VEC_THI", "0.90"))     delta = float(os.environ.get("VEC_DELTA", "0.0"))     thr = float(os.environ.get("VEC_THR", "2.0"))     mk_max = int(os.environ.get("VEC_MKMAX", "200"))@@ -297,9 +350,18 @@ def main() -> None:     scores = cell_cycle_scores(adata, genes)     ap = apoptosis_scores(adata, genes) if gamma != 0.0 else None     w = type_weights(adata, scores, alpha, dt, beta=beta, ap=ap, gamma=gamma)-    if temp != 1.0:-        w = np.power(w, temp)-    rows = stratified_floor_sample(w, ct, n_out, rng, k_floor, mode=k_mode)+    w = apply_temperature(w, ct, temp, t_lo, t_hi)++    k_low = int(os.environ.get("VEC_KLOW", "0"))+    q_low = float(os.environ.get("VEC_QLOW", "0.25"))+    kmap = None+    if k_low > k_floor and ct is not None and n_out < adata.n_obs:+        types_u = np.unique(ct)+        meds = np.array([np.median(w[ct == t]) for t in types_u])+        thr_q = np.quantile(meds, q_low)+        kmap = {t: k_low for t, m in zip(types_u, meds) if m <= thr_q}+    rows = stratified_floor_sample(w, ct, n_out, rng, k_floor, mode=k_mode,+                                   kmap=kmap)      X_out = adata.X[rows] 

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

**做了什么**：在节点 11 上把标量温度换成按类型的权重温度（类型按中位权重升序排名，T_c 从 0.60 线性到 0.90，低权重类型保留更多细胞），并实现且证伪了类型特定 k=2 保底（VEC_KLOW，默认关）。表达值不修改；X3/proxy2 输出与父路径逐字节一致，三视图 vec-check ok，同 seed 确定性验证通过。

**查分**（proxy A 半，10/20 次）：采用配置 (0.60,0.90) seed 0 = **56.01**（父 55.65）、seed 1 = 55.48（父 55.45），双 seed 方向一致，cell_state 一致 +1.15/+0.96；de_score 平台 0.0727 未突破（PLAN 风险 1 成立）。网格其余 7 个配置均更低（KLOW=2 负向 55.27/55.39）。预计 A 半节点分 ≈54.00 vs 父 53.77（在 ±2 噪声带内）。

**下一步最值得试**：1) 按类型丰度排名或权重分位数的第二种温度轴（cell_state 对权重分布形状最敏感）；2) 保底+温度家族已收敛，若再冲 de_score 需换家族（如低权重类型有放回过采样，先单次查分验证 covariation 损伤）；3) 不要再为 A 半 de_score 榨参数（seed 翻档是主要方差，B 半档位独立）。

调研员

h rare-type preservation occurs—differentiating T by type lets us preserve rare types more without over-preserving abundant ones.",
  "approach": "1) Keep all node-11 machinery (alpha=-3, beta=-0.5, gamma=0.2, k=1 floor, E-S sampling). 2) Replace scalar VEC_TEMP with per-type temperature: after computing type weights w_c, rank types by w_c ascending. Assign T_c = T_lo + (T_hi - T_lo) * (rank_c / max(n_types-1, 1)). Cells of type c get w_i^T_c instead of w_i^T_global. 3) Search grid (proxy A-half, seed 0 first): (T_lo, T_hi) in {(0.60, 0.90), (0.65, 0.90), (0.70, 0.90), (0.60, 0.85), (0.70, 0.85)}. Baseline = uniform T=0.85 (i.e. T_lo=T_hi=0.85). 4) If best config gains de_recovery by ≥0.5 sub-score AND total ≥55.60, confirm with seed 1. If gain <2 pts total, try adding k=2 floor ONLY for types with w_c below the 25th percentile (type-specific floor, not global k=2 which was negative). 5) vec-check all three views; X3 path unchanged (identity when n_out≥n_obs). 6) Single-input-stage fallback: mechanism uses only the input stage's celltype column and proliferation scores—no second time point needed. For proxy2's second input (Qiu E9.0), if celltype annotations exist the same per-type logic applies; if not, fall back to uniform T=0.85. 7) Total extra code ~15 lines; runtime unchanged.",
  "expected_groups": ["de_recovery"],
  "risks": "1) de_score staircase may not have a next threshold reachable by composition alone within the cell budget—if all (T_lo,T_hi) configs give de_score=0.0727, the plateau is structural and this approach fails; Engineer should check de_score after first 2 configs and abort early if stuck. 2) Aggressive low T for rare types could dilute high-proliferation types enough to hurt direction/cell_state; monitor all four sub-scores, not just de_recovery. 3) If n_types is very small (<4), the rank-based gradient degenerates; fall back to uniform T. 4) All gains may be within ±2 noise; require consistent direction across 2 seeds before adopting."
}
```

审查员

REVIEW.json written