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节点 n26

改了什么

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 4d6b1eaebd: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 6e07b401f7。改动的文件：solution/METHOD.md +10 −7、solution/run.py +8 −7

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex a3c25e3..667ea9d 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,10 +1,13 @@ ## 改了什么-相对父节点（node 22，score 49.10）的全部改动：-1. 完全移除 sign disagreement 机制（SIGN_DISAGREE_FACTOR、SIGN_DISAGREE_THRESHOLD 及相关逻辑）。ANALYSIS 表明即使温和参数（0.92/0.35）仍使 de_recovery 下降 0.39，且无净正贡献。移除后预期恢复 de_recovery 至 ~49.15。-2. 新增 per-cell multiplicative noise（DELTA_NOISE_SCALE=0.06）：每个细胞的位移量乘以 (1 + ε)，ε ~ N(0, 0.06)。生物学理由：同一类型内不同细胞的时间进度不完全同步，部分细胞分化更快、部分更慢。这打破了同类型细胞获得完全相同位移的模式，增加预测群体的细胞间异质性，有望改善 covariation（当前最弱分组 47.94）。-3. 保留 include_external=False 过滤、单阶段退化为 copy_last、输出前 clip≥0、SNR 自适应收缩（power=2.5, K=3.0, threshold=1.5, ALPHA_MAX=0.80）。-理由：covariation 是最弱分组；均匀位移保持类型内协方差不变，但可能因类型间方差比例变化影响全局协方差结构。引入小幅乘性噪声模拟细胞间时间进度差异，在不改变均值方向的前提下增加分布宽度。+相对父节点（node 24，score 49.10）的全部改动：+1. 移除 DELTA_NOISE_SCALE=0.06 的 per-cell 乘性噪声（ANALYSIS 证明 shape=(n_cells,1) 不改变基因间协方差）。+2. 移除 sign disagreement 机制（历史实验表明无净正贡献，且可能损害 de_recovery）。+3. ALPHA_MAX 从 0.80 提高到 0.85（第 0 轮 0.90 使 X3 下降 0.68，回调到折中值）。+4. GENE_SHRINK_K 从 3.0 降低到 2.5（第 0 轮 K=2.0 过于激进导致 X3 下降，折中）。+5. 新增 per-gene 加性噪声（GENE_NOISE_SCALE=0.20）：每个细胞每个基因独立加噪声，标准差 = 0.20 × |delta_g|。与之前的 per-cell 统一噪声不同，这直接改变基因间协方差结构：大位移基因获得更多噪声，模拟细胞间分化进度的基因级异步性。目标改善 covariation（最弱分组 47.76）。+综合策略：温和增大位移（改善 direction/cell_state），per-gene 噪声改善 covariation，移除无效机制减少副作用。 ## 用到的知识与出处 - 方法卡 k018（Damped per-type shift: shrinkage alpha on the observed delta）-- 父节点 ANALYSIS：sign disagreement 无净正贡献，建议移除；covariation 是唯一超过 +1 的分组-- 生物学通用知识：细胞群体内分化进度存在异步性（同一类型内细胞处于不同分化阶段），这是单细胞数据中观察到的普遍现象+- 父节点 ANALYSIS：建议 per-cell 基因级噪声而非整细胞统一缩放因子；噪声幅度 0.15–0.30+- 第 0 轮实验反馈：ALPHA_MAX=0.90 + K=2.0 使 proxy 提升但 X3 下降 0.68，需折中+- 生物学通用知识：细胞群体内不同基因的分化进度存在独立异步性diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 6a3e93c..c21422a 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -26,13 +26,13 @@ from src.task1_temporal.view_io import (     write_prediction, ) -ALPHA_MAX = 0.80+ALPHA_MAX = 0.85 ALPHA_MIN = 0.1 SIGN_THRESHOLD = 0.05 GENE_SHRINK_POWER = 2.5-GENE_SHRINK_K = 3.0+GENE_SHRINK_K = 2.5 SNR_SIGNIFICANT_THRESHOLD = 1.5-DELTA_NOISE_SCALE = 0.06+GENE_NOISE_SCALE = 0.20   def _to_dense(X):@@ -104,10 +104,11 @@ def main() -> None:              delta = (raw_delta * alpha * gene_shrink).astype(np.float32)             n_cells_t = int(mask_s.sum())-            noise = rng.normal(0.0, DELTA_NOISE_SCALE, size=(n_cells_t, 1)).astype(-                np.float32-            )-            X[mask_s] += delta[np.newaxis, :] * (1.0 + noise)+            gene_noise_std = GENE_NOISE_SCALE * np.abs(delta)+            noise = rng.normal(+                0.0, 1.0, size=(n_cells_t, len(delta))+            ).astype(np.float32) * gene_noise_std[np.newaxis, :]+            X[mask_s] += delta[np.newaxis, :] + noise          del prev, Xd_last, Xd_prev 

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）。

没有记录调研来源。

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

native

stream

Looking at the results:
- Round 1 score: 49.23 (up from parent 49.10)
- Gene noise (0.20) improved covariation from 47.76→48.30 (+0.54) — the biggest single-group gain
- de_recovery stuck at 48.70
- X3 still below parent (46.87 vs 47.21)

The gene noise mechanism is clearly working for covariation. I'll increase it to push further, and make a small adjustment to help de_recovery by reducing over-shrinkage of moderately significant genes.

<<<<<<< SEARCH
ALPHA_MAX = 0.85
ALPHA_MIN = 0.1
SIGN_THRESHOLD = 0.05
GENE_SHRINK_POWER = 2.5
GENE_SHRINK_K = 2.5
SNR_SIGNIFICANT_THRESHOLD = 1.5
GENE_NOISE_SCALE = 0.20
=======
ALPHA_MAX = 0.85
ALPHA_MIN = 0.1
SIGN_THRESHOLD = 0.05
GENE_SHRINK_POWER = 2.0
GENE_SHRINK_K = 2.5
SNR_SIGNIFICANT_THRESHOLD = 1.5
GENE_NOISE_SCALE = 0.30
>>>>>>> REPLACE

<<<<<<< SEARCH
            delta = (raw_delta * alpha * gene_shrink).astype(np.float32)
            n_cells_t = int(mask_s.sum())
            gene_noise_std = GENE_NOISE_SCALE * np.abs(delta)
            noise = rng.normal(
                0.0, 1.0, size=(n_cells_t, len(delta))
            ).astype(np.float32) * gene_noise_std[np.newaxis, :]
            X[mask_s] += delta[np.newaxis, :] + noise
=======
            delta = (raw_delta * alpha * gene_shrink).astype(np.float32)
            n_cells_t = int(mask_s.sum())
            gene_noise_std = GENE_NOISE_SCALE * np.abs(delta)
            noise = rng.normal(
                0.0, 1.0, size=(n_cells_t, len(delta))