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

节点 n59

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 f3d0f7bcf7: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 +6 −6、solution/run.py +14 −18

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 17154c5..6470e47 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,9 +1,9 @@ ## 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. 结构性改动：两阶段时也应用家族组成重加权（原来只在单阶段退化时使用）。E9.5→E10.5 心脏谱系扩增，从 E9.5 抽样时上调心脏类型比例有生物学依据。使用温和权重（1.5/0.35/0.03）以保护 covariation。+2. 结构性改动：SNR 分层基因收缩——SNR > HIGH_SNR_THRESHOLD (3.0) 的基因不做收缩（shrink=1.0），直接针对 de_recovery。原公式对高 SNR 基因仍有 (3/(3+2))^2=0.36 的收缩，过于保守。+3. 移除 _per_type_means 的冗余 _to_dense 调用，直接使用已有的稠密矩阵计算均值。 ## 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。+- 父节点 ANALYSIS next_suggestions：结构性改动（按 SNR 分层施加不同 alpha）；家族权重平台区结论。+- 实验表 node 44：always-reweight + 激进权重得 proxy 54.49、de_recovery 52.04，证明 reweight 对 proxy 有效。+- 方法卡：同名型平移应乘收缩系数，但高置信基因不应过度收缩。 - 任务书 §5：保留群体分布和共变结构。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 724cd13..27cb066 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -35,6 +35,7 @@ SIGN_DISAGREE_FACTOR = 0.95 SIGN_DISAGREE_THRESHOLD = 0.40 CELL_SCALE_MAX = 1.4 CELL_SCALE_MIN = 0.7+HIGH_SNR_THRESHOLD = 3.0  CARDIAC_SUBSTRINGS = [     "CM", "SHF", "Endocardium", "BEC", "Proepicardium",@@ -68,8 +69,7 @@ def _to_dense(X):     return np.asarray(X, dtype=np.float32)  -def _per_type_means(X, labels):-    Xd = _to_dense(X)+def _per_type_means_from_dense(Xd, labels):     types = np.unique(labels)     means = {}     for t in types:@@ -86,6 +86,8 @@ def _adaptive_alpha(delta, gene_var_last, gene_var_prev, n_last, n_prev):         return ALPHA_MIN, np.ones_like(delta)     alpha = ALPHA_MIN + (ALPHA_MAX - ALPHA_MIN) * min(frac_significant / 0.3, 1.0)     gene_shrink = (snr / (snr + GENE_SHRINK_K)) ** GENE_SHRINK_POWER+    high_conf = snr > HIGH_SNR_THRESHOLD+    gene_shrink[high_conf] = 1.0     weighted_sign = np.sum(np.sign(delta) * snr)     total_snr = snr.sum() + 1e-12     if abs(weighted_sign) > SIGN_DISAGREE_THRESHOLD * total_snr:@@ -115,20 +117,14 @@ def main() -> None:     n_target = target_n_cells(manifest, last.n_obs)     labels_last = labels_of(last) -    if len(stages) >= 2:-        if n_target <= last.n_obs:-            rows = rng.choice(last.n_obs, size=n_target, replace=False)-        else:-            rows = rng.choice(last.n_obs, size=n_target, replace=True)+    weights = np.array([family_weight(l) for l in labels_last], dtype=np.float64)+    w_sum = weights.sum()+    if w_sum > 0:+        weights /= w_sum     else:-        weights = np.array([family_weight(l) for l in labels_last], dtype=np.float64)-        w_sum = weights.sum()-        if w_sum > 0:-            weights /= w_sum-        else:-            weights = np.ones(last.n_obs, dtype=np.float64) / last.n_obs-        replace = n_target > last.n_obs-        rows = rng.choice(last.n_obs, size=n_target, replace=replace, p=weights)+        weights = np.ones(last.n_obs, dtype=np.float64) / last.n_obs+    replace = n_target > last.n_obs+    rows = rng.choice(last.n_obs, size=n_target, replace=replace, p=weights)      X = _to_dense(last.X[rows]) @@ -136,12 +132,12 @@ def main() -> None:         prev = read_stage(args.data, stages[-2], genes)         labels_prev = labels_of(prev) -        means_last = _per_type_means(last.X, labels_last)-        means_prev = _per_type_means(prev.X, labels_prev)-         Xd_last = _to_dense(last.X)         Xd_prev = _to_dense(prev.X) +        means_last = _per_type_means_from_dense(Xd_last, labels_last)+        means_prev = _per_type_means_from_dense(Xd_prev, labels_prev)+         deltas = {}         for t in means_last:             if t in means_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

Let me read the rest of the PROMPT.md to see the full current program.

<tool_call>
{"name": "read_file", "arguments": {"path": "/home/spark-longxinyang/.local/state/vec-report/calls/earch-t1-abc-r0-C-native-n59-1608bc/work/PROMPT.md", "offset": 662}}
</tool_call>