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节点 n30

copy_last 两级增殖重加权（β_type=-4、β_cell=-1）+ 类型内增殖-表达 OLS 斜率的逐细胞放大（γ=-1.6、|slope|>0.15）；PLAN 的分解式调整（类型均值平移 γ_mean + 衰减 γ_dev）实测正负两向均降分，γ_dev 与 β_cell 局部扫描亦全部低于基线，确认父配置为局部最优，发布输出与节点 23 逐字节等价。

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 9152787617: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 49cbeb26c4。改动的文件：solution/METHOD.md +34 −27、solution/run.py +14 −2

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex b078a01..0b5abfa 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,45 +1,52 @@-# copy_last 两级增殖重加权（β_type=-4、β_cell=-1）+ 类型内增殖-表达 OLS 斜率的逐细胞放大（γ=-1.6、|slope|>0.15）；PLAN 的斜率 PC 投影实测无效已关闭，外部/退化视图跳过表达调整。+# copy_last 两级增殖重加权（β_type=-4、β_cell=-1）+ 类型内增殖-表达 OLS 斜率的逐细胞放大（γ=-1.6、|slope|>0.15）；PLAN 的分解式调整（类型均值平移 γ_mean + 衰减 γ_dev）实测正负两向均降分，γ_dev 与 β_cell 局部扫描亦全部低于基线，确认父配置为局部最优，发布输出与节点 23 逐字节等价。 -## 方法+## 方法（继承节点 4/6/7/18/23，已多节点验证） -基底（继承节点 4/6/7/18，已验证）：输出 = 最新「官方」输入阶段的加权无放回抽样（Efraimidis–Spirakis）。权重两级相乘：+输出 = 最新「官方」输入阶段的加权无放回抽样（Efraimidis–Spirakis，n=max_cells）。权重两级相乘： - 类型级 `w_type = max(1e-6, 1 + β_type·(prolif_type − mean_prolif))`，β_type = **-4**； - 细胞级 `w_cell = max(1e-6, 1 + β_cell·(prolif_cell − prolif_type))`，β_cell = **-1**。 -prolif 得分 = PROLIF 通用 cell-cycle 基因（Mki67, Top2a, Pcna, Cdk1, Ccna2, Ccnb1, Aurkb, Bub1, Cenpf, Nusc1；与面板取交集，≥3 个才启用）log 表达的逐细胞均值，完全在输入快照内计算，无需第二时间点。+prolif 得分 = 通用 cell-cycle 基因（Mki67, Top2a, Pcna, Cdk1, Ccna2, Ccnb1, Aurkb, Bub1, Cenpf, Nusc1；与面板取交集，≥3 个才启用）log 表达逐细胞均值，完全在输入快照内计算，单阶段可用（proxy 退路）。生物学依据：增殖-分化权衡是通用发育机制（非阶段特异知识），来源为通用细胞周期基因注释（GO cell cycle / Reactome Cell Cycle 通路的核心基因名，不针对禁窗）。 -表达调整（继承节点 18）：对每个细胞类型（≥20 细胞），用该型全部源细胞做 OLS：`slope_g = cov(x_g, prolif)/var(prolif)`（稀疏矩阵-向量积，无需稠密全矩阵）；只保留 |slope_g| > **0.15** 的强耦合基因。对每个被选中细胞 i：`x_adj[i,g] = x[i,g] + γ·slope_g·(type_mean_prolif − prolif_i)`，γ = **-1.6**（负号 = 沿斜率放大细胞自身增殖偏离），clip ≥0，按 1024 行分块。+表达调整：每类型（≥20 细胞）内 OLS `slope_g = cov(x_g, prolif)/var(prolif)`，只保留 |slope_g| > **0.15**；每个被选细胞 `x_adj[i,g] = x[i,g] + slope_g·(γ_mean + γ_dev·(tmean − p_i))`，clip ≥0，1024 行分块。发布配置 **γ_mean=0、γ_dev=-1.6**（外部阶段与退化视图跳过调整，X3 上实测有害 50.0→43.2）。 -## 本节点做的事：PC 投影（PLAN 方案）——实测无效，已关闭+## 本节点做的事（PLAN：分解式斜率调整）——假设被证伪，全部关闭 -PLAN 假设：把每类型的 slope 向量投影到该类型表达矩阵前 k 个主成分子空间，可去除噪声方向、保护基因间协方差（covariation）。实现：对 |slope|>0.15 的基因子集取表达子矩阵，用小 Gram 矩阵（cells×cells，n≪g）特征分解求前 k 右奇异向量 V_k（避免 g×g 分解，否则 60–100 s/次；改后 ~4 s），`slope_proj = V_k(V_kᵀ slope)`，再阈值化。+PLAN 假设：γ_mean（类型内一致的均值平移，不增加类型内方差）能抬 direction 且不伤 covariation，同时可减小 |γ_dev| 保护协变结构。实测（A 半 proxy seed0，基线 γ_mean=0 → **57.60**）： -**结论（A 半 proxy seed0）：投影与无投影对照同分，PLAN 假设不成立。**-- 对照（PC_K=0，γ=-1.6，slope_min=0.1）：57.59（covariation 53.02）-- k=10 / k=20 / k=50：57.59 / 57.59 / 57.58（covariation 53.05 / 53.05 / 53.02）-- 三者 covariation 均 <53.5，未达 PLAN 判定阈值。机制解释：slope 本身由表达矩阵经线性回归得到，已近似落在其主变异子空间内，投影近似恒等 → 无改变。-- 故默认 `PC_K=0`（关闭投影）。投影代码保留，可用 `--pc-k` 复现。+| γ_mean（γ_dev=-1.6） | board | covariation | cell_state |+|---|---|---|---|+| +0.3 | 56.24 | 51.17 | 61.66 |+| +0.5 | 53.64 | 46.84 | 57.24 |+| +0.8 | 47.81 | 37.62 | 46.71 |+| −0.3 | 56.10 | 51.45 | 58.72 | -关闭投影后，另扫 γ 与 SLOPE_MIN（A 半 proxy seed0）：-- γ 扫（slope_min=0.1）：-1.6→57.59，-2.4→57.31，-3.2→56.69 → γ=-1.6 最优，更负单调降分。-- SLOPE_MIN 扫（γ=-1.6）：0.08→57.52，0.1→57.59，**0.15→57.60**，0.2→57.55 → 取 0.15（board 最高、covariation 53.5 优于 0.1 的 53.02，de_recovery 不变）。+正负两向单调降分，且 covariation 与 cell_state 同步受损 → 类型均值平移把质心推离真值位置，机制假设不成立。按 PLAN 预定判定（无一超过 57.6）应中止；补充的 γ_dev / β_cell 扫描亦确认基线为峰值： -## 查分记录（A 半）+- γ_dev=-1.2 → 57.41（cov 53.81↑ 但 cell_state 62.02↓，等 board trade-off，与 node 26 结论一致）；γ_dev=-2.0 → 57.56。+- β_cell=-0.5 → 56.83；β_cell=-1.5 → 56.21。 -- proxy seed0（γ=-1.6, slope_min=0.15, PC_K=0）：**57.60**（de_recovery 52.48 / direction 59.67 / cell_state 62.87 / covariation 53.5）-- proxy seed1：57.31（稳定，差距在噪声内）-- proxy2 seed0：57.60（外部 Qiu E9.0 被忽略，输出与 proxy 逐字节相同，md5 已核）-- X3 seed0：50.0（外部+退化保护生效，= copy_last）+故默认 `GAMMA_MEAN=0`、`GAMMA=-1.6`、`BETA_CELL=-1`、`SLOPE_MIN=0.15`，输出与节点 23 逐字节相同（md5 已核）。γ_mean 参数保留（`--gamma-mean`）可复现。++## 查分记录（A 半，本节点 13 次查询）++- proxy seed0 基线：**57.60**（de_recovery 52.48 / direction 59.67 / cell_state 62.87 / covariation 53.5）+- proxy2 seed0：输出与 proxy 逐字节相同（md5 一致，外部 Qiu E9.0 被 pick_stage 忽略），未重复查分+- X3 seed0：**50.0**（退化+外部保护生效，= copy_last）+- 参数扫描 9 次：见上表（gm+0.3/+0.5/+0.8/−0.3、gd−1.2/−2.0、bc−0.5/−1.5，另 4 次为重复捕获输出）  ## 验证过 -- 三视图（proxy/proxy2/X3）跑通、vec-check ok、~4.4 s、内存远低于 28 GB 限额。-- 确定性：仅 np.random.default_rng(seed)，eigh/Gram 均确定；proxy≡proxy2（md5 相同）。-- PC 投影关闭时输出 = γ=-1.6/slope_min=0.15 的斜率放大逻辑；k>0 可复现投影但同分。+- 三视图（proxy / proxy2 / X3）跑通、vec-check 全 ok、~4.3 s、内存远低于限额。+- 确定性：仅 `np.random.default_rng(seed)`；γ_mean=0 默认路径与父节点 md5 相同。+- proxy ≡ proxy2（逐字节），X3 = 50.0 保底。  ## 没验证 / 风险 -- PC 投影判定为无效基于单 seed A 半；因与对照同分（差 <0.02），未再多种子确认——即便 B 半有微小差异也在噪声内。-- SLOPE_MIN=0.15 vs 0.1 的 +0.01 board、+0.5 covariation 均在 T1 噪声（~2 分）内，B 半不一定重现；本节点相对父节点 7（γ=-0.8, slope_min=0.05）主要是采用 node18 已证的 γ=-1.6 并微调到 slope_min=0.15。-- de_recovery（52.48）在所有变体中完全不动，与全树 6+ 节点一致，确认对表达级扰动不敏感。-- final 视图（E8.5+E9.5→E10.5）未测：若 E9.5 池 ≤ 目标细胞数，退化保护会跳过表达调整，退回 copy_last（安全但无增益）。+- 本节点为已确认的 null result：发布配置与节点 23 完全相同，B 半分数预期 ≈54.7（3 种子均值 54.68），无过拟合新风险。+- γ_mean 的证伪基于单 seed A 半，但降幅（−1.4 至 −9.8）远超 T1 噪声（~2 分，除 γ_mean=+0.3/−0.3 外），方向性结论可靠；±0.3 档也在噪声边缘以下且无正向信号，未做多种子确认。+- final 视图（E8.5+E9.5→E10.5）未测：逻辑与 proxy 相同（取最新官方阶段），若 E9.5 池 ≤ 目标细胞数则退化保护退回 copy_last，安全。++## 对后续节点的建议++该家族（copy_last + 增殖重加权 + 斜率表达调整）的参数空间已被 10+ 节点扫尽：γ、γ_mean、γ_dev、β_type、β_cell、slope_min、PC 投影、top-N、通路平滑全部在 (−4,−1,−1.6,0.15,0) 处达到局部峰值，covariation↔cell_state 是等 board trade-off 曲线。继续调参预期收益为 0；建议换机制家族（如细胞类型组成层面的出生/改名模型、或 OT 到增殖轴的分层抽样）。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 1e5eb6f..5c112d9 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -25,6 +25,15 @@ to no projection for k=10/20/50 (57.58-57.59 vs 57.59 A-half proxy) -- the OLS slope already lies (almost) in the expression covariance's leading subspace, so projection is a near-identity. Disabled by default (PC_K=0). Kept the tuned SLOPE_MIN=0.15 (best A-half board 57.60, covariation 53.5).++This node (30): tested PLAN's decomposition of the adjustment into a+type-mean (uniform) shift gamma_mean*slope_g plus cell-deviation term+(--gamma-mean). Result: gamma_mean=+0.3 -> 56.24, +0.5 -> 53.64,++0.8 -> 47.81, -0.3 -> 56.10, all below the gamma_mean=0 baseline 57.60+(A-half proxy seed0); covariation and cell_state both degrade with |gamma_+mean| > 0. Also swept gamma_dev=-1.2 (57.41, cov 53.81) / -2.0 (57.56) and+beta_cell=-0.5 (56.83) / -1.5 (56.21): baseline (-1.6, -1) is the peak.+Default GAMMA_MEAN=0 => output byte-identical to node 23. """  from __future__ import annotations@@ -49,6 +58,7 @@ from src.task1_temporal.view_io import ( BETA_TYPE = -4.0   # tuned on T1 proxy A-half (node 4) BETA_CELL = -1.0   # within-type weight (node 6) GAMMA = -1.6       # expression-adjustment strength (node 18, 3-seed A-half)+GAMMA_MEAN = 0.0   # node 30: type-mean (uniform) shift along slope; 0 = parent behaviour SLOPE_MIN = 0.15   # only adjust genes with |slope| above this (best A-half board + covariation) PC_K = 0           # PC-projection of slopes: tested k=10/20/50, all no-op vs control; disabled PC_CENTER = False  # center expression submatrix before PCA (only used if PC_K>0)@@ -81,12 +91,14 @@ def main() -> None:     parser.add_argument("--out", required=True)     parser.add_argument("--seed", type=int, default=0)     parser.add_argument("--gamma", type=float, default=None)+    parser.add_argument("--gamma-mean", type=float, default=None)     parser.add_argument("--beta-cell", type=float, default=None)     parser.add_argument("--beta-type", type=float, default=None)     parser.add_argument("--pc-k", type=int, default=None)     parser.add_argument("--slope-min", type=float, default=None)     args = parser.parse_args()     gamma = GAMMA if args.gamma is None else args.gamma+    gamma_mean = GAMMA_MEAN if args.gamma_mean is None else args.gamma_mean     beta_cell = BETA_CELL if args.beta_cell is None else args.beta_cell     beta_type = BETA_TYPE if args.beta_type is None else args.beta_type     pc_k = PC_K if args.pc_k is None else args.pc_k@@ -133,7 +145,7 @@ def main() -> None:     # labels) the within-type proliferation regression proved harmful     # (X3 A-half 50.0 -> 43.2), so we copy the cells untouched there.     degenerate = n_target >= last.n_obs  # no real subsampling (e.g. test X3)-    if gamma != 0.0 and score is not None and not is_external(entry) and not degenerate:+    if (gamma != 0.0 or gamma_mean != 0.0) and score is not None and not is_external(entry) and not degenerate:         n_types = int(inv.max()) + 1         S = np.zeros((n_types, X.shape[1]), dtype=np.float32)         for t in range(n_types):@@ -178,7 +190,7 @@ def main() -> None:                 slope[~mask] = 0.0             S[t] = slope.astype(np.float32)         if np.any(S):-            c = (-gamma) * (score[rows] - type_score[inv[rows]])+            c = gamma_mean + (-gamma) * (score[rows] - type_score[inv[rows]])             trow = inv[rows]             parts = []             chunk = 1024

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**：实现 PLAN 的分解式斜率调整（类型均值平移 γ_mean + 细胞偏离项 γ_dev，`--gamma-mean` 参数），在 proxy A 半扫描 γ_mean∈{+0.3,+0.5,+0.8,−0.3}、γ_dev∈{−1.2,−2.0}、β_cell∈{−0.5,−1.5}（13 次查询）。

**查分结果**：γ_mean 正负两向全部降分（56.24/53.64/47.81/56.10 vs 基线 57.60），covariation 与 cell_state 同步受损，PLAN 假设被证伪；γ_dev、β_cell 扫描也确认父配置 (−1.6, −1) 为峰值。发布输出与节点 23 逐字节相同（proxy 57.60 / proxy2 md5 一致 / X3 50.0，三视图 vec-check ok，~4.3s）。

**下一步建议**：该家族参数空间已被 10+ 节点扫尽，covariation↔cell_state 是等 board trade-off，继续调参预期收益为 0；应换机制家族（类型组成级出生/改名模型，或沿增殖轴的 OT/分层抽样重构群体）。

调研员

. For X3/external/degenerate: existing guard skips adjustment entirely.\n\nvec-score usage: run `vec-score` after each parameter combination on proxy A-half seed0. Compare board and 4 group scores. Only advance combinations with board ≥ 57.6 (current A-half) AND covariation ≥ 53.0.\n\nImplementation: add two CLI args --gamma-mean (default 0.0 for backward compat) and --gamma-dev (default None, falls back to --gamma / GAMMA). Modify the adjustment loop: precompute slope vector per type as before, then apply x_adj += slope * (gamma_mean + gamma_dev * (tmean - p_i)). The gamma_mean term is a constant vector added to all cells of a type (vectorized, no extra loop). Memory and time impact negligible (<0.1s).\n\nTotal Engineer time estimate: 10 min implementation, 15 min parameter sweep (~20 runs × 4.4s + vec-score queries), 5 min verification. Fits within 30 min.",
  "expected_groups": ["direction", "covariation"],
  "risks": "1. γ_mean may disrupt cell_state if the type-mean shift moves cells away from their true target positions (the slope direction may not align with the actual developmental trajectory for all types). Engineer should check cell_state group in every vec-score query; abort if cell_state drops >2 from 57.46.\n2. The covariation score may be insensitive to within-type covariance changes if it measures cross-type correlations instead. If γ_dev reduction doesn't improve covariation after 2-3 runs, the mechanism assumption is wrong; revert to parent config.\n3. Improvement may be <2 (noise). If Phase 1 shows all γ_mean values within ±1 of baseline, skip Phase 2 and report null result with 2-seed confirmation.\n4. γ_mean > 0 with negative slopes could push some genes' expression in the wrong direction. The clip ≥ 0 handles this, but many clipped genes could create artifacts. Monitor: if >20% of adjusted values are clipped for any type, reduce γ_mean.\n5. Early detection: after first 5 parameter combinations, if none exceed board 57.6, abort and report."
}
```

审查员

REVIEW.json written