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节点 n28

系统证否PLAN三方向：新基底上K=5/A_TP=-0.55为局部峰（K∈{3,7}、A_TP∈{-0.4,-0.7}全降分），按类型自适应K有害，型内分层轴中性，层内均匀抽样有害；默认回退父25配置原样。

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 c1e506fc64: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 23e9ccfcba。改动的文件：solution/METHOD.md +33 −35、solution/run.py +20 −6

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex b97cfac..2359993 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,51 +1,49 @@-在父23基底上换细胞层权重（代谢A_CM=1.2、删凋亡轴A_TA=0，即节点12/14家族）并把外部成熟度轴提到A_EXT=0.4；实测证否PLAN的|delta_z|截断（TAU=1.0/1.5/2.0全降分）。K=5分层保留。+系统证否PLAN三方向：新基底上K=5/A_TP=-0.55为局部峰（K∈{3,7}、A_TP∈{-0.4,-0.7}全降分），按类型自适应K有害，型内分层轴中性，层内均匀抽样有害；默认回退父25配置原样。  ## 方法 -- 基底与机制同父节点23：最新官方输入阶段细胞表达原样复制，仅改组成（类型层×细胞层权重的 K=5 型内分层配额抽样）。-- **本节点改动**（全部由查分驱动）：-  1. 细胞层权重换为 `exp(1.2·z_met + 0.4·z_ext)`（原 `0.7·z_met + 0.2·z_ext`），删除类型层凋亡轴（A_TA 0.25→0）。即把节点12/14已验证的"代谢1.2+无凋亡"细胞层与节点15/23的外部成熟度轴、K=5分层首次组合。-  2. 新增可选 TAU 参数（|delta_z| 截断，默认0=关闭，实测有害）。-- A_EXT 轴机制不变：外部Qiu E9.0与官方最新的基因级delta，covered掩码、屏蔽mt-/Rpl*/Rps*、跨基因z、投影去型内均值再z；仅proxy2类视图激活；X3/proxy/final不激活。-- K_STRAT=5 分层、A_TP=-0.55、E-S抽样、确定性均同父。--## 本节点查分（A半，20次用满）--proxy2（seed 0）：-| 配置 | 分数 |-|---|---|-| 父23复现（TAU=0） | 59.17 |-| TAU=1.0 / 1.5 / 2.0（A_EXT=0.2,K5） | 58.13 / 58.60 / 58.44 → **PLAN截断证否** |-| A_EXT=0.3 / 0.4（A_CM=0.7,K5） | 58.43 / 58.19 → 旧基底上0.2仍是峰 |-| **A_CM=1.2,A_TA=0：A_EXT=0.2 / 0.3 / 0.4 / 0.6** | 59.30 / 59.50 / **59.68** / 59.31 |--proxy（A_EXT不激活）：-| 配置 | seed0 | seed1 |+- **默认行为 = 父节点25 原样**：最新官方输入阶段细胞表达原样复制，类型层 exp(A_TP·z_prolif_t)（A_TP=-0.55）× 细胞层 exp(A_CM·z_met + A_EXT·z_ext)（A_CM=1.2、A_EXT=0.4 仅 proxy2 类视图激活）的 K=5 型内代谢分层配额抽样，E-S 无放回，表达不改。默认输出与父配置逐字节一致（proxy cmp 通过；proxy2 复评分 59.6759 与父 A 半完全相同）。+- 新增三个**默认关闭**的可选机制（代码保留，均已实测）：+  1. `KADAPT=1`：按类型自适应层数 K_t = clip(round(K·n_t/median(n)), 2, K+2)。+  2. `STRAT_WT=1`：分层轴由全局 z_met 换成型内 z 分化的 z_met。+  3. `UNIF_IN=1`：层配额仍按权重和分配，但层内抽样改为均匀（权重与协方差解耦）。++## 本节点查分（A 半，用 14/20 次）++基线（=父25默认，本地复现）：proxy s0 **58.42**（s1 58.38，父笔记）、proxy2 s0 **59.68**、X3 恒等 50.00。++proxy s0（基线 58.42）：+| 配置 | 分数 | 结论 | |---|---|---|-| A_CM=1.2, A_TA=0, K5 | **58.42** | **58.38**（父本地58.04） |-| A_CM=0.9 / 1.35 / 1.5 | 57.88 / 56.41 / 55.77 | — |+| K=3 / K=7 | 58.19 / 57.18 | K=5 是峰 |+| A_TP=-0.4 / -0.7 | 55.62 / 57.70 | -0.55 是峰（-0.4 掉 2.8 分） |+| KADAPT=1 | 57.99（s0）| **证否**（-0.43） |+| STRAT_WT=1 | 58.52（s0）/ 58.22（s1）；proxy2 59.77 | 三点均值 +0.01，**纯噪声** |+| UNIF_IN=1 | 58.25；proxy2 **58.75** | **证否**（proxy2 -0.93，层内权重承载 A_EXT 信号） |  ## 结论 / 证否 -1. **PLAN步骤1证否**：|delta_z|截断在所有TAU下均降分（-0.6~-1.0），且de_recovery完全不变（de_score恒0.1636）——截断只伤cell_state/covariation。de_recovery对组成重抽样的权重方向不敏感（A_EXT 0.2→0.4、TAU全扫描下de_score只有0.1636/0.1818/0.2几档），组成法可能已接近该指标上限。-2. **PLAN步骤2在旧基底上证否**：A_CM=0.7时A_EXT=0.2仍是峰（0.3/0.4更低），与父节点K=0扫描一致。-3. **意外发现（超出PLAN）**：换细胞层基底（A_CM=1.2、A_TA=0，节点14家族）后，proxy升至58.42/58.38（两seed一致，+0.37），且A_EXT峰右移到0.4（59.68，比A_EXT=0.2高+0.38）；两效应同向叠加。A_CM=1.2在proxy上也是局部峰（0.9/1.35/1.5全更低）。-4. 增幅均在T1噪声（~2分）内，但proxy双seed方向一致、proxy2单调峰形清晰，且是"已验证组件的未测组合"（节点14基底×节点23机制），非单参数微调。+1. **PLAN 步骤2证否**：新基底（A_CM=1.2/A_TA=0/A_EXT=0.4）上 K_STRAT 与 A_TP 的峰**没有移动**，K=5、A_TP=-0.55 仍是局部最优，四个邻居全降分。父节点"换基底会移动峰位"的猜测在 K/A_TP 上不成立（只发生在 A_EXT 上）。+2. **PLAN 步骤3证否**：自适应 K 降 0.43——中位类型已足够大，给大类型加层（最多 K+2）等价于 K=7 方向的退化，而 K=7 本身掉 1.24 分。+3. **STRAT_WT 中性**：型内分层轴在 proxy 两 seed 一正一负、proxy2 +0.09，均值≈0，按"<0.5 不可信"准则不采纳。+4. **UNIF_IN 证否且有信息量**：proxy2 掉 0.93 说明层内 E-S 加权抽样不是冗余——A_EXT/z_met 权重的**细胞级排序**在层内仍在起作用，把抽样均匀化会丢掉外部成熟度轴选中的细胞。+5. 组成重抽样家族在 proxy 上确认平台期：本节点 9 个新配置无一超噪声。  ## 验证过什么 -- 三视图默认配置跑通、vec-check全ok；X3输出与父配置逐字节一致（恒等，50.00）；proxy输出与A_EXT无关（不激活），A_EXT默认改0.4不影响proxy/final。-- 默认参数输出与查分文件逐字节一致（cmp通过）。-- 运行~4.5 s，内存远低于限额。+- 三视图默认配置跑通、vec-check 全 ok；proxy 默认输出与改码前逐字节一致（cmp）；proxy2 默认输出复评分 = 59.6759（与改码前基线完全相同）。+- X3：n_out ≥ 池大小 → 恒等输出（50.00），新参数不影响该路径。+- 运行 ~2-5 s，内存远低于限额；`--seed` 确定性（default_rng）。  ## 没验证 / 局限 -- A_EXT=0.4只测了seed 0；proxy2上0.3/0.4/0.6差<0.4分，B半峰位可能不同（但0.2明显更低的方向稳）。-- final视图（E8.5+E9.5）：A_EXT不激活，行为=节点14权重+K5分层，未测（final无法本地测）。-- 生物学知识来源：周期/凋亡/OXPHOS/糖酵解基因清单（教科书级通路成员）；mt-/核糖体为跨平台技术家族（通用测序知识）；无任何保留阶段/基因型测量。未读uns.celltype_palette、prior/。+- POOL=1 跨官方阶段池化（父建议方向）在 proxy/proxy2 上**不可测**（各只有 1 个官方阶段），未实现未测。+- STRAT_WT 只测了 proxy s0/s1、proxy2 s0；UNIF_IN 只测 s0。+- final 视图（E8.5+E9.5）行为 = 父25（权重+K5 分层），无法本地测。+- 生物学知识来源同父：周期/凋亡/OXPHOS/糖酵解基因清单为教科书级通路成员；无保留阶段/基因型测量；未读 uns.celltype_palette、prior/。  ## 下一步最值得试 -1. A_EXT=0.4基底下扫K_STRAT（3/7）与A_TP（-0.4/-0.7）：新权重组合下其他系数的峰位可能也移动了。-2. de_recovery对组成权重不敏感→要提升它可能需要改表达（如快照内梯度基因微移，节点20已证否全局版，可试更温和的型内版）或改细胞身份组合（POOL=1跨阶段池）。-3. proxy侧A_CM=1.2峰很尖（1.35掉2分），值得试"型内z_met"或分位数化的代谢轴替代全局z，让峰更宽更稳。+1. 停止组成权重/分层家族的参数扫描（本节点+父25 共 ~30 次查分确认平台期）；剩余空间只在改表达或改细胞池。+2. POOL=1 跨阶段池化只能靠 final 生效、proxy 不可测——若控制器接受"不可本地验证"的风险可试，否则放弃。+3. de_recovery 对一切组成旋钮不敏感（de_score 只在 0.16/0.18/0.2 三档）；要动它需要表达级干预，节点20 的全局梯度微移已证否，可试仅对高 |delta| 且通路一致的基因做型内微移（幅度 ≤0.1 log 单位）。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex b0ffe5b..eb01dff 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -55,8 +55,8 @@ MASK_PREFIX = ("mt-", "Rpl", "Rps")  DEFAULTS = dict(A_TP=-0.55, A_TA=0.0, A_CP=0.0, A_CA=0.0, A_CM=1.2,                 A_EXT=0.4, K_STRAT=5, A_TR=0.0, MIN_TYPE_CELLS=5, POOL=0,-                TAU=0.0)-INT_KEYS = ("MIN_TYPE_CELLS", "POOL", "K_STRAT")+                TAU=0.0, KADAPT=0, STRAT_WT=0, UNIF_IN=0)+INT_KEYS = ("MIN_TYPE_CELLS", "POOL", "K_STRAT", "KADAPT", "STRAT_WT", "UNIF_IN")   def group_cols(genes, grp):@@ -134,21 +134,29 @@ def es_sample(rows, w, q, rng):     return rows[np.argpartition(-keys, q - 1)[:q]]  -def stratified_sample(w, z_strat, inv, n_types, n_out, K, rng):+def stratified_sample(w, z_strat, inv, n_types, n_out, K, rng, kadapt=0, unif=0):     total = len(w)     if n_out >= total:         return np.arange(total)+    w_in = np.ones_like(w) if unif else w     counts = np.bincount(inv, minlength=n_types)     s_type = np.bincount(inv, weights=w, minlength=n_types)     n_t = apportion(s_type, counts, n_out)+    if kadapt:+        pos = counts[counts > 0]+        med = float(np.median(pos)) if len(pos) else 1.0+        k_t = np.clip(np.rint(K * counts / max(med, 1.0)), 2, K + 2).astype(int)+    else:+        k_t = np.full(n_types, K, dtype=int)     out = []     for t in range(n_types):         nt = int(n_t[t])         if nt <= 0:             continue+        K = int(k_t[t])         rows = np.where(inv == t)[0]         if nt >= len(rows) or K < 2 or len(rows) < 2 * K:-            out.append(es_sample(rows, w, nt, rng))+            out.append(es_sample(rows, w_in, nt, rng))             continue         order = np.argsort(z_strat[rows], kind="stable")         srows = rows[order]@@ -164,7 +172,7 @@ def stratified_sample(w, z_strat, inv, n_types, n_out, K, rng):         q = apportion(s_str, sizes, nt)         for k in range(K):             if q[k] > 0:-                out.append(es_sample(bounds[k], w, int(q[k]), rng))+                out.append(es_sample(bounds[k], w_in, int(q[k]), rng))     return np.sort(np.concatenate(out)) if out else np.empty(0, dtype=np.int64)  @@ -300,8 +308,14 @@ def main():     n_base = per_stage[-1]["n"]     n_out = view_io.target_n_cells(manifest, n_base if multi else adata.n_obs)     rng = np.random.default_rng(args.seed)+    z_strat = z_met_c+    if args.STRAT_WT:+        tm = tmean(z_met_c)[inv]+        sd = np.sqrt(np.maximum(tmean((z_met_c - tm) ** 2)[inv], 0.0))+        z_strat = np.clip((z_met_c - tm) / np.maximum(sd, 1e-9), -3.0, 3.0)     if args.K_STRAT >= 2:-        idx = stratified_sample(w, z_met_c, inv, len(uniq), n_out, args.K_STRAT, rng)+        idx = stratified_sample(w, z_strat, inv, len(uniq), n_out, args.K_STRAT, rng,+                                kadapt=args.KADAPT, unif=args.UNIF_IN)     else:         u = rng.random(adata.n_obs)         keys = np.log(np.maximum(u, 1e-300)) / w

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）。

用到的知识库条目

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

工程师

**完成。** 做了什么：在父25新基底（A_CM=1.2/A_TA=0/A_EXT=0.4/K=5）上执行 PLAN 的 K_STRAT×A_TP 网格与三个机制变体（自适应K、型内分层轴、层内均匀抽样），共用 14/20 次查分。

查分结果（A半，基线 proxy 58.42 / proxy2 59.68）：K=3/7、A_TP=-0.4/-0.7 全降分（K=5/-0.55 峰未移动）；KADAPT 57.99（-0.43，证否）；STRAT_WT 三点均值 +0.01（纯噪声，不采纳）；UNIF_IN proxy2 58.75（-0.93，证否——层内加权承载 A_EXT 信号）。默认配置回退父25原样，proxy 输出逐字节一致、proxy2 复评分 59.6759、X3 恒等，三视图 vec-check 全 ok。

下一步最值得试：停止组成权重家族扫描（已确认平台期）；POOL=1 跨阶段池化在 proxy 不可测、只能 final 生效；de_recovery 需表达级干预（仅高 |delta| 通路一致基因的型内微移，幅度 ≤0.1）。

调研员

```json
{
  "name": "新基底K_STRAT×A_TP交互扫描 + 按类型自适应分层配额",
  "motivation": "父25换基底后A_EXT峰从0.2右移至0.4（+0.38），证明系数间耦合使旧扫描结论失效；K_STRAT和A_TP在新基底上未重扫。de_recovery 53.35对权重方向不敏感（仅0.1636/0.1818/0.2三档），但当前K=5对所有类型一视同仁——小类型（<2K=10个细胞）退化为无分层，大类型分层过细可能丢失型内协方差结构。covariation 53.97是第二弱组，与分层策略直接相关。",
  "approach": "步骤1（基线确认，2次查分）：在proxy和proxy2上各跑1次父25默认配置（A_CM=1.2,A_TA=0,A_EXT=0.4,K=5,A_TP=-0.55），确认A半基线。\n步骤2（K_STRAT×A_TP网格，6次查分）：在proxy上扫{K_STRAT=3,K_STRAT=7}×{A_TP=-0.4,A_TP=-0.7}共4个配置，再加{K=3,A_TP=-0.55}和{K=7,A_TP=-0.55}。若任一配置proxy>59.4（父58.42+1），在proxy2上确认（1次查分）。\n步骤3（自适应K，代码改动+2次查分）：将K_STRAT从全局常数改为按类型自适应：K_t = clip(round(K_base * n_t / median(n_all_types)), 2, K_max)，其中K_base=5, K_max=7。机制：大类型用更多层保留型内梯度，小类型用更少层避免退化。在proxy和proxy2各跑1次。\n步骤4（最优组合确认，2次查分）：若步骤2或3有>2分增益，用不同seed在proxy上复跑确认方向一致性。\n单输入阶段退路：proxy只有1个官方阶段，A_EXT不激活，行为=纯组成权重+分层；上述所有改动均不依赖A_EXT，proxy/final路径一致。X3因n_out==池大小退化为恒等，不受影响。\n时间预算：代码改动仅stratified_sample函数内加一个per-type K计算（~10行），30分钟内可完成12次查分。",
  "expected_groups": ["covariation", "de_recovery"],
  "risks": "1) K_STRAT/A_TP峰未移动，所有配置在噪声内（概率较高，因Analyst警告平台期）——Engineer若步骤2全部<59.0应直接跳到步骤3，不要继续细扫。2) 自适应K对极小类型（<6细胞）仍退化为无分层，无实际效果——若中位类型大小已>50，自适应K与常数K差异极小。3) proxy A半与B半不一致（父25已出现本地+0.37但榜分-0.08），<2分增益不可信——必须双seed同向且>2分才提交。4) 30分钟内若代码调试耗时，优先完成步骤2（纯参数扫描无需改代码），步骤3可放弃。"
}
```

审查员

REVIEW.json written