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节点 n4

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 28932866e5: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 17f3e11784。改动的文件：solution/METHOD.md +2 −2、solution/run.py +11 −0

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex e9f77d1..d6c8782 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,4 +1,4 @@ ## 改了什么-用 `inputs_by_time(manifest, include_external=False)` 过滤，只用官方阶段做抽样和差值计算的基底。当官方阶段为空时（如 X3 测试题全是外部输入）退回使用全部阶段。这修复了 proxy2 上的严重问题：父节点把 Qiu E9.0（心脏谱系、不同标签体系）当作最新阶段直接抽样输出，导致细胞类型和表达谱与官方 E9.5 真值严重不匹配，proxy2 只得 27.43。修复后 proxy2 退化为 copy_last（E8.5），预期接近 proxy 的 50 分水平。+修复第 1 轮在 X3 视图上的崩溃：`shift_rows` 在 X3（全外部输入、两个阶段）上返回稀疏矩阵，导致 `np.clip(..., out=X)` 报 TypeError。修复方法是在 `shift_rows` 返回后再次确保 X 为稠密 float32 数组。保留 α=0.7 收缩（k018）。 ## 用到的知识与出处-CONTRACT 中"外部输入阶段"一节明确说明 `inputs_by_time(manifest, include_external=False)` 可获取仅官方阶段；方法卡 k018 指出单输入时退化为 copy_last 是预期行为。+方法卡 k018（damped per-type shift，α∈[0,1]）。第 1 轮崩溃日志：X3 视图上 shift_rows 返回稀疏矩阵，np.clip out= 不支持。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex dabccbd..21dacc5 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -25,6 +25,8 @@ from src.task1_temporal.view_io import (     write_prediction, ) +ALPHA = 0.7+  def main() -> None:     parser = argparse.ArgumentParser()@@ -44,12 +46,21 @@ def main() -> None:     rng = np.random.default_rng(args.seed)     rows = sample_rows(last.n_obs, target_n_cells(manifest, last.n_obs), rng)     X = last.X[rows]+    if hasattr(X, "toarray"):+        X = X.toarray()+    X = np.asarray(X, dtype=np.float32)      if len(stages) >= 2:         prev = read_stage(args.data, stages[-2], genes)         deltas = type_deltas(prev.X, labels_of(prev), last.X, labels_of(last))         del prev+        for k in deltas:+            deltas[k] = deltas[k] * ALPHA         X = shift_rows(X, labels_of(last)[rows], deltas)+        if hasattr(X, "toarray"):+            X = X.toarray()+        X = np.asarray(X, dtype=np.float32)+        np.clip(X, 0.0, None, out=X)      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）。

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

```METHOD
## 改了什么
修复第 1 轮在 X3 视图上的崩溃：`shift_rows` 在 X3（全外部输入、两个阶段）上返回稀疏矩阵，导致 `np.clip(..., out=X)` 报 TypeError。修复方法是在 `shift_rows` 返回后再次确保 X 为稠密 float32 数组。保留 α=0.7 收缩（k018）。
## 用到的知识与出处
方法卡 k018（damped per-type shift，α∈[0,1]）。第 1 轮崩溃日志：X3 视图上 shift_rows 返回稀疏矩阵，np.clip out= 不支持。
```

<<<<<<< SEARCH
        X = shift_rows(X, labels_of(last)[rows], deltas)
        np.clip(X, 0.0, None, out=X)
=======
        X = shift_rows(X, labels_of(last)[rows], deltas)
        if hasattr(X, "toarray"):
            X = X.toarray()
        X = np.asarray(X, dtype=np.float32)
        np.clip(X, 0.0, None, out=X)
>>>>>>> REPLACE