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节点 n7

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 e3463e02a5: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 28932866e5。改动的文件：solution/METHOD.md +2 −2、solution/run.py +15 −2

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex d6c8782..d3a6212 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,4 +1,4 @@ ## 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）。+将 ALPHA 从 0.7 降至 0.5（实验表中 Program 1 用 0.5 得分最高 47.68），并增加 per-gene delta winsorization：将每个基因在每种细胞类型上的位移截断到 ±3 倍该基因在 last stage 全体细胞中的标准差。目的是防止极端位移破坏基因间共变结构，针对最弱组 covariation（39.64）。 ## 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。+方法卡 k018（damped per-type shift，α∈[0,1]，建议按基因分位数 clip delta）；实验表 Program 1（ALPHA=0.5，score 47.68）优于 Program 2（ALPHA=0.7，score 47.35）。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 21dacc5..2b1bc16 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -25,7 +25,8 @@ from src.task1_temporal.view_io import (     write_prediction, ) -ALPHA = 0.7+ALPHA = 0.5+DELTA_CLIP_STD = 3.0   def main() -> None:@@ -54,8 +55,20 @@ def main() -> None:         prev = read_stage(args.data, stages[-2], genes)         deltas = type_deltas(prev.X, labels_of(prev), last.X, labels_of(last))         del prev++        last_full = last.X+        if hasattr(last_full, "toarray"):+            last_full = last_full.toarray()+        last_full = np.asarray(last_full, dtype=np.float32)+        gene_std = np.std(last_full, axis=0) + 1e-8+        del last_full+         for k in deltas:-            deltas[k] = deltas[k] * ALPHA+            d = np.asarray(deltas[k], dtype=np.float32)+            bound = DELTA_CLIP_STD * gene_std+            np.clip(d, -bound, bound, out=d)+            deltas[k] = d * ALPHA+         X = shift_rows(X, labels_of(last)[rows], deltas)         if hasattr(X, "toarray"):             X = X.toarray()

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

Looking at the results, round 1's per-type std change had zero effect (identical scores), meaning the clipping bounds aren't being hit. The real opportunity is that X3 has an extrapolation factor of 2.0 (predict 0.5 days from a 0.25-day gap) but we're only applying alpha=0.5 as if it's a 1-step extrapolation. Scaling alpha by the time ratio should improve X3.

<<<<<<< SEARCH
ALPHA = 0.5
DELTA_CLIP_STD = 3.0
=======
ALPHA = 0.5
DELTA_CLIP_STD = 3.0
MAX_ALPHA = 0.8
>>>>>>> REPLACE

<<<<<<< SEARCH
    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

        last_full = last.X
        if hasattr(last_full, "toarray"):
            last_full = last_full.toarray()
        last_full = np.asarray(last_full, dtype=np.float32)
        gene_std = np.std(last_full, axis=0) + 1e-8

        all_labels = np.asarray(labels_of(last))
        for k in deltas:
            mask = all_labels == k
            if mask.sum() > 2:
                type_std = np.std(last_full[mask], axis=0) + 1e-8
            else:
                type_std = gene_std
            d = np.asarray(deltas[k], dtype=np.float32)
            bound = DELTA_CLIP_STD * type_std
            np.clip(d, -bound, bound, out=d)
            deltas[k] = d * ALPHA
        del last_full
=======
    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