总览 · ← 返回运行 20261001-233757-search-t1-abc-r0-C-native

节点 n29

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 bea86622fc: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 a00b55ccea。改动的文件：solution/METHOD.md +10 −9、solution/run.py +6 −12

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 57dc8d9..1d34aad 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,11 +1,12 @@ ## 改了什么-相对父节点（node 17，score 48.94）的全部改动：-1. 加入 sign disagreement detection：SNR 加权方向一致性检测，与主导方向相反的基因额外收缩。相比第 0 轮（factor=0.80, threshold=0.22），本轮大幅放宽为 factor=0.92, threshold=0.35，减少对 DE 基因的过度压制（第 0 轮 de_recovery 从 49.15 降到 48.70，X3 从 46.74 降到 46.50）。-2. GENE_SHRINK_POWER 从 2.0 改为 2.5，GENE_SHRINK_K 从 2.5 改为 3.0（采用 Program 1 参数），更激进地收缩低 SNR 基因，提升 covariation 和 X3。-3. SNR 显著性阈值从 2.0 降到 1.5，ALPHA_MAX 从 0.75 提到 0.80。-4. 保留 include_external=False 过滤、单阶段退化为 copy_last、输出前 clip≥0。-理由：Program 1（power=2.5, K=3.0, 无 sign disagreement）在 X3 上得 47.21、covariation 47.94，均优于第 0 轮（46.50、47.69）。本轮采用 Program 1 的收缩参数，仅保留极温和的 sign disagreement（0.92/0.35），期望兼顾 cell_state 增益与 de_recovery/X3 恢复。+相对父节点（node 22，score 49.10）的全部改动：+1. 完全移除 sign disagreement 机制（第 0 轮验证有效）。+2. 将基因收缩函数从 (snr/(snr+K))^power 改为线性斜坡+软阈值：gene_shrink = clip((snr - SOFT_THRESHOLD)/(K_RAMP - SOFT_THRESHOLD), 0, 1)^SHRINK_POWER。理由：旧函数饱和太慢（SNR=10 时仅保留 47% 位移），导致 de_recovery 持续偏低（48.70）。新函数在 SNR≤1.5 时完全归零（去除噪声，保护 covariation），在 SNR≥5.0 时保留 100% 位移（保留 DE 基因信号，提升 de_recovery）。+3. 参数：SOFT_THRESHOLD=1.5, K_RAMP=5.0, SHRINK_POWER=2.0, ALPHA_MAX=0.80（回退到第 0 轮值）。+4. 移除第 1 轮的自适应 K（K_MIN/K_MAX 按类型插值），因实验表明无增益（49.35 vs 49.37）。+5. 保留 include_external=False、单阶段退化为 copy_last、输出前 clip≥0。 ## 用到的知识与出处-- 方法卡 k018（Damped per-type shift: shrinkage alpha on the observed delta）-- 实验表 Program 1（node 19，score 49.18）：验证了 power=2.5, K=3.0, SNR_SIGNIFICANT_THRESHOLD=1.5, ALPHA_MAX=0.80 的效果-- 第 0 轮反馈：sign disagreement factor=0.80 导致 de_recovery -0.45、X3 -0.24，需放宽+- 第 0 轮实验：K=3.5 全局收缩得分 49.37，covariation 48.95 但 de_recovery 仅 48.70+- 第 1 轮实验：自适应 K 无增益（49.35），回退+- 方法卡 k018：SNR 收缩框架+- 分析：(snr/(snr+K))^2.5 对 SNR=10 的基因仍收缩 53%，是 de_recovery 瓶颈；线性斜坡在 SNR≥5 时完全保留位移diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex f824743..c6b4fdf 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -29,10 +29,9 @@ from src.task1_temporal.view_io import ( ALPHA_MAX = 0.80 ALPHA_MIN = 0.1 SIGN_THRESHOLD = 0.05-GENE_SHRINK_POWER = 2.5-GENE_SHRINK_K = 3.0-SIGN_DISAGREE_FACTOR = 0.92-SIGN_DISAGREE_THRESHOLD = 0.35+SHRINK_POWER = 2.0+SOFT_THRESHOLD = 1.5+K_RAMP = 5.0 SNR_SIGNIFICANT_THRESHOLD = 1.5  @@ -101,14 +100,9 @@ def main() -> None:                 alpha = ALPHA_MIN + (ALPHA_MAX - ALPHA_MIN) * min(                     frac_significant / 0.3, 1.0                 )-                gene_shrink = (snr / (snr + GENE_SHRINK_K)) ** GENE_SHRINK_POWER-                weighted_sign = np.sum(np.sign(raw_delta) * snr)-                total_snr = snr.sum() + 1e-12-                if abs(weighted_sign) > SIGN_DISAGREE_THRESHOLD * total_snr:-                    dominant_sign = np.sign(weighted_sign)-                    disagree = np.sign(raw_delta) != dominant_sign-                    gene_shrink = gene_shrink.copy()-                    gene_shrink[disagree] *= SIGN_DISAGREE_FACTOR+                gene_shrink = np.clip(+                    (snr - SOFT_THRESHOLD) / (K_RAMP - SOFT_THRESHOLD), 0.0, 1.0+                ) ** SHRINK_POWER              delta = (raw_delta * alpha * gene_shrink).astype(np.float32)             X[mask_s] += delta[np.newaxis, :]

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

审查员

REVIEW.json written

stream

Looking at the results: Round 1's adaptive K didn't help (score 49.35 vs Round 0's 49.37). de_recovery remains stuck at 48.70. The issue is that `(snr/(snr+K))^power` saturates too slowly — even genes with SNR=10 only keep ~47% of their delta, hurting DE gene recovery.

I'll switch to a **linear ramp with soft threshold**: genes below SNR 1.5 get zero shift (noise removal → covariation), genes above SNR 5.0 get full shift (DE preservation → de_recovery). This is more targeted than the smooth rational function.

<<<<<<< SEARCH
ALPHA_MAX = 0.85
ALPHA_MIN = 0.1
SIGN_THRESHOLD = 0.05
GENE_SHRINK_POWER = 2.5
K_MIN = 2.5
K_MAX = 4.0
SNR_SIGNIFICANT_THRESHOLD = 1.5
=======
ALPHA_MAX = 0.80
ALPHA_MIN = 0.1
SIGN_THRESHOLD = 0.05
SHRINK_POWER = 2.0
SOFT_THRESHOLD = 1.5
K_RAMP = 5.0
SNR_SIGNIFICANT_THRESHOLD = 1.5
>>>>>>> REPLACE

<<<<<<< SEARCH
            if frac_significant < SIGN_THRESHOLD:
                alpha = ALPHA_MIN
                gene_shrink = np.ones_like(raw_delta)
            else:
                frac_scaled = min(frac_significant / 0.3, 1.0)
                alpha = ALPHA_MIN + (ALPHA_MAX - ALPHA_MIN) * frac_scaled
                k_eff = K_MAX - (K_MAX - K_MIN) * frac_scaled
                gene_shrink = (snr / (snr + k_eff)) ** GENE_SHRINK_POWER
=======
            if frac_significant < SIGN_THRESHOLD:
                alpha = ALPHA_MIN
                gene_shrink = np.ones_like(raw_delta)
            else:
                alpha = ALPHA_MIN + (ALPHA_MAX - ALPHA_MIN) * min(
                    frac_significant / 0.3, 1.0
                )
                gene_shrink = np.clip(