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节点 n52

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 f0a0617436: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 429cb629c7。改动的文件：solution/METHOD.md +9 −10、solution/run.py +16 −6

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 57008dc..ca4665d 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,12 +1,11 @@ ## 改了什么-相对父节点（node 29，score 49.28）的全部改动：-1. 加入组成重加权（composition reweighting）：按心脏家族（CARDIAC_SUBSTRINGS）上调权重 1.6，非心脏外胚层（Surface Ectoderm、EXEM、Paraxial Mesoderm）下调到 0.25，Neural Tube 完全去除。这是 node 40（score 53.10）相对本分支最大的结构性差异，使 proxy/proxy2 从 50.04 提升到 54.49。-2. 加入细胞尺度投影（cell-scale projection）：对每个类型，沿 delta 方向投影每个细胞，根据投影分位数给予 0.75–1.25 的缩放因子，使位移异质化，保护协方差结构。-3. 将基因收缩函数改回有理函数形式 (snr/(snr+K))^power，K=2.5，与最佳节点一致。移除线性斜坡+软阈值（实验证明无增益）。-4. 移除自适应 alpha（ALPHA_MIN/ALPHA_MAX/frac_significant），改用固定 DELTA_ALPHA=0.6。-5. 保留 include_external 逻辑：有官方阶段时排除外部输入，无官方阶段时（如 X3）使用全部输入。+相对父节点（node 44，score 53.14）的改动：+1. 将固定 DELTA_ALPHA=0.6 替换为自适应 alpha 机制：根据每个类型中显著基因（SNR > 1.5）的比例动态计算 alpha（范围 0.1–0.85），使转录变化一致的类型获得更大位移，噪声类型保持接近源。这直接针对 de_recovery（最弱组，52.04），因为自适应 alpha 让真正差异表达的基因在变化一致的类型中获得更大位移信号。+2. SHRINK_K 从 2.5 提高到 3.0：配合自适应 alpha，高 K 更强地压缩噪声基因，而高 alpha 补偿显著基因的收缩，净效果是提高信噪比判别力。此组合在 node 43（score 53.34）中验证有效。+3. CELL_SCALE 范围从 0.75–1.25 扩大到 0.7–1.3：适度增加位移异质性，有利于 covariation 保护。+4. 保留 CARDIAC_W=1.6、DOWNWEIGHT_W=0.25、DROP_W=0.0 不变（维持 proxy 54.49 的水平）。 ## 用到的知识与出处-- 实验表 node 40（score 53.10）：组成重加权 + 细胞尺度投影 + SHRINK_K=2.5 的组合-- 方法卡 k018：SNR 收缩框架-- 父节点 ANALYSIS：de_recovery 瓶颈不在收缩函数形状，而在结构性改动（组成重加权）-- 方向库 T1-01（组成重加权）+ T1-02（伪批量位移+收缩）+- 实验表 node 43（score 53.34）：自适应 alpha + SHRINK_K=3.0 的组合在 de_recovery 和 rank3 稳定性上优于固定 alpha+- 方法卡 k018：SNR 收缩框架，收缩系数应基于信噪比自适应+- 父节点 ANALYSIS next_suggestions："针对 de_recovery 重新扫描 SHRINK_K（2.0/3.0）与 DELTA_ALPHA（0.5/0.7），此前该结论来自旧结构，可能不再成立"+- 方向库 T1-02（伪批量位移+收缩）diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 62bf61c..4ec7cd0 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -36,11 +36,14 @@ CARDIAC_W = 1.6 DOWNWEIGHT_W = 0.25 DROP_W = 0.0 DEFAULT_W = 1.0-DELTA_ALPHA = 0.6-SHRINK_K = 2.5+ALPHA_MAX = 0.85+ALPHA_MIN = 0.1+SIGN_THRESHOLD = 0.05+SHRINK_K = 3.0 SHRINK_POWER = 2.0-CELL_SCALE_MAX = 1.25-CELL_SCALE_MIN = 0.75+SNR_SIGNIFICANT_THRESHOLD = 1.5+CELL_SCALE_MAX = 1.3+CELL_SCALE_MIN = 0.7   def family_weight(name: str) -> float:@@ -141,8 +144,15 @@ def main() -> None:             var_p = Xd_prev[mask_p].var(axis=0)             noise_se = np.sqrt(var_l / max(n_l, 1) + var_p / max(n_p, 1) + 1e-12)             snr = np.abs(raw_delta) / (noise_se + 1e-12)-            gene_shrink = (snr / (snr + SHRINK_K)) ** SHRINK_POWER-            deltas[t] = (raw_delta * DELTA_ALPHA * gene_shrink).astype(np.float32)+            significant = snr > SNR_SIGNIFICANT_THRESHOLD+            frac_significant = significant.mean()+            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 = (snr / (snr + SHRINK_K)) ** SHRINK_POWER+            deltas[t] = (raw_delta * alpha * gene_shrink).astype(np.float32)          labels_sampled = labels[rows]         for t in np.unique(labels_sampled):

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

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{"name": "read_file", "arguments": {"path": "/home/spark-longxinyang/.local/state/vec-report/calls/earch-t1-abc-r0-C-native-n52-a69179/work/PROMPT.md", "offset": 700}}
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