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节点 n56

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 f308c3b2f6: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 d1f860bcaa。改动的文件：solution/METHOD.md +9 −7、solution/run.py +7 −12

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 17154c5..9bd5c95 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,9 +1,11 @@ ## 改了什么-1. GENE_SHRINK_K 从 3.0 降至 2.0：降低基因水平收缩的激进程度，使中等 SNR 的基因保留更多位移信号，直接针对最弱指标 de_recovery（51.33）。K=3.0 意味着 SNR=3 才获得 50% 保留，K=2.0 使 SNR=2 即获得 50%，更多 DE 基因的有效位移被保留。-2. CELL_SCALE_MIN 从 0.6 提高到 0.7（非对称区间 [0.7, 1.4]）：按父节点 ANALYSIS 建议，减少沿 delta 反方向的过度缩放，保护 covariation 同时保留正向异质性。-3. CARDIAC_W 从 1.4 提高到 1.5，DOWNWEIGHT_W 从 0.4 降至 0.35，DROP_W 从 0.05 降至 0.03：在 Program 2 的激进权重（1.6/0.25/0.0，covariation 41.31）和父节点的温和权重（1.4/0.4/0.05，covariation 53.67）之间取中间值，预期在 proxy 上获得小幅提升而不过度损害协方差结构。+1. 收缩函数从二次 (snr/(snr+2))^2 改为线性 (snr/(snr+1))^1：结构性改变收缩曲线形状。SNR=3 基因的有效保留从 36% 提升到 75%，SNR=5 从 51% 提升到 83%。直接针对最弱指标 de_recovery（51.69），预期效应远超 2 分噪声。+2. 增加高 SNR 地板：SNR>5 的基因收缩不低于 0.85，确保强 DE 信号几乎完整保留。+3. ALPHA_MAX 从 0.85 提升到 0.90，ALPHA_MIN 从 0.1 提升到 0.25：减少全局收缩的保守程度，配合线性收缩函数使有效位移显著增大。+4. alpha 饱和阈值从 0.3 降至 0.25（frac_significant/0.25）：使更多类型达到最大 alpha。+5. 移除 SIGN_DISAGREE 逻辑：该机制仅乘 0.95，在噪声内无实际效果，移除简化代码。 ## 用到的知识与出处-- 父节点 ANALYSIS next_suggestions：非对称 CELL_SCALE 区间、家族权重网格搜索。-- 方法卡 k018：收缩系数应保守；GENE_SHRINK_K 控制逐基因收缩的半衰期点。-- 实验表 Program 2（node 44）：权重 1.6/0.25/0.0 得 proxy 54.49 但 covariation 降至 53.35，证明存在权重-协方差权衡。-- 任务书 §5：保留群体分布和共变结构。+- 父节点 ANALYSIS next_suggestions：针对 de_recovery 用更大步长扫描 GENE_SHRINK_K；考虑结构性改动而非超参微调。+- 方法卡：收缩系数应保守但官方常数位移 48.6 低于 copy_last，说明当前收缩过度。+- 实验表：de_recovery 是最弱指标（51.69），与 covariation（53.67）有 2 分差距，提升空间最大。+- 任务书 §5：预测群体分布，塌缩到平均值会丢分；线性收缩保留更多逐基因异质性。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 724cd13..0fb0568 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -25,11 +25,11 @@ from src.task1_temporal.view_io import (     write_prediction, ) -ALPHA_MAX = 0.85-ALPHA_MIN = 0.1+ALPHA_MAX = 0.90+ALPHA_MIN = 0.25 SIGN_THRESHOLD = 0.05-GENE_SHRINK_POWER = 2.0-GENE_SHRINK_K = 2.0+GENE_SHRINK_POWER = 1.0+GENE_SHRINK_K = 1.0 SNR_SIGNIFICANT_THRESHOLD = 1.5 SIGN_DISAGREE_FACTOR = 0.95 SIGN_DISAGREE_THRESHOLD = 0.40@@ -84,15 +84,10 @@ def _adaptive_alpha(delta, gene_var_last, gene_var_prev, n_last, n_prev):     frac_significant = significant.mean()     if frac_significant < SIGN_THRESHOLD:         return ALPHA_MIN, np.ones_like(delta)-    alpha = ALPHA_MIN + (ALPHA_MAX - ALPHA_MIN) * min(frac_significant / 0.3, 1.0)+    alpha = ALPHA_MIN + (ALPHA_MAX - ALPHA_MIN) * min(frac_significant / 0.25, 1.0)     gene_shrink = (snr / (snr + GENE_SHRINK_K)) ** GENE_SHRINK_POWER-    weighted_sign = np.sum(np.sign(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(delta) != dominant_sign-        gene_shrink = gene_shrink.copy()-        gene_shrink[disagree] *= SIGN_DISAGREE_FACTOR+    high_snr_mask = snr > 5.0+    gene_shrink = np.where(high_snr_mask, np.maximum(gene_shrink, 0.85), gene_shrink)     return alpha, gene_shrink  

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

Let me read the rest of the PROMPT.md and the current solution files.

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<file_path>/home/spark-longxinyang/.local/state/vec-report/calls/earch-t1-abc-r0-C-native-n56-c27981/work/PROMPT.md</file_path>
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