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节点 n27

node18基座加型内转录活性反倾斜抽样（GAMMA_RNA=-1.0，Gumbel top-k无放回，低检出基因数细胞多选）；X3趋势公式改为双侧ε平滑+显式归一化（输出逐字节不变）；组成权重与表达值全不改。

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 78b355430c: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 e3a9525a75。改动的文件：solution/METHOD.md +29 −32、solution/run.py +27 −3

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex f4e98d1..ce698e4 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,41 +1,38 @@-组成重加权复制：官方最新阶段按关键词族权重（心脏×1.6、旁轴×0.1、神经管/表面外胚层丢弃、EXEM×1.0）分层抽样 n=3000；外部测试题反向趋势外推 GAMMA=-1.2、n=2174；表达值从不修改。+node18基座加型内转录活性反倾斜抽样（GAMMA_RNA=-1.0，Gumbel top-k无放回，低检出基因数细胞多选）；X3趋势公式改为双侧ε平滑+显式归一化（输出逐字节不变）；组成权重与表达值全不改。  # 方法  ## 官方视图（proxy / proxy2 / final）-- 基座 = 最新**官方**输入阶段（`view_io.inputs_by_time(manifest, include_external=False)`；proxy2 的 Qiu E9.0 外部输入不进入输出，proxy 与 proxy2 输出逐字节相同）。-- 类型权重（关键词匹配，可迁移到 E9.5/E10.5 词表，不硬编码阶段名）：-  - 丢弃（×0）：含 `neural tube`、`surface ectoderm` 的类型；-  - ×0.1：含 `paraxial`；-  - ×1.6（心脏族）：含 `cm / shf / phm / endocard / endothel / bec / jcf / pericard / proepicard / myocard / cardiac / heart`；-  - 其余（含 EXEM、Blood、Foregut、NCC、Hepatocyte 等）×1.0。-- 配额 = `largest_remainder(count_t × w_t, 3000)`，各型池内有放回抽样（与 `src.task1_temporal.reweight.heart_reweight` 相同的 RNG 结构）；表达值不修改。+与父节点18相同：最新官方阶段作细胞云，按关键词族权重重加权组成+（Neural Tube / Surface Ectoderm 丢弃，Paraxial ×0.1，心脏族 ×1.6，其余含 EXEM ×1.0），+largest_remainder 分配 n=3000，分层抽样。**新增**：型内抽样从有放回均匀抽样改为+按细胞检出基因数的反倾斜加权无放回抽样（take_tilted）： -## 外部测试题（mode=='test'，X3：E8.75+E9.0 → E9.5）-- 反向组成趋势外推：`w_t = frac_last × (frac_last/frac_prev)^GAMMA`，GAMMA=-1.2（父节点验证：正向外推显著更差）；分母下限 1e-3。-- 基座 = 最新输入云，n = 2174（实测 n=3000 掉到 52.35，保持 2174）。-- 单输入退路：直接按 `sample_rows` 均匀抽样。+- 每细胞权重 w_i = (nnz_i / 型内nnz中位数)^GAMMA_RNA，GAMMA_RNA=-1.0（默认，可由环境变量覆盖）；+- Gumbel top-k 无放回（key = log w + Gumbel 噪声，取 top-k），确定于 seed；+- 池 ≤ 配额或 GAMMA_RNA=0 或中位数=0 时退回父节点的 take()（有放回均匀）。 -## 生物学依据（仅通用机制知识，来源：任务方法卡 + 心脏发育常识）-- E8.5→E9.5/E10.5 取样向心脏解剖聚焦：神经管、表面外胚层离开取样范围，旁轴中胚层占比收缩，心脏谱系（CM 各区、SHF/PHM、心内膜、内皮、JCF/心外膜）扩张。权重只编码"哪些家族涨/跌"，不含任何保留阶段的实测比例或表达。+依据：该部件在树上 4 个基座（节点20/21/22/24）一致提升 covariation（+0.9~2.1）与+de_recovery；节点24 在同一 18 基座上用 GAMMA_RNA=-1.0 官方 proxy +1.12。+本节点 A 半扫描 {-0.45, -0.7, -1.0} seed 0 = 57.21/57.71/57.54，3 seed 均值+(-0.7)=57.26 vs (-1.0)=57.49，差距在噪声内，按 PLAN 与节点24 保持一致选 -1.0。 -# 本节点验证过什么（A 半查分，proxy，seed 0）-- 基线复刻（父节点机制，heart_reweight 默认 1.6/0.25/仅丢 NT，n=3000）：proxy 56.26（父 56.33），X3 53.54（父 54.16），proxy2 与 proxy 逐字节相同。-- **PLAN 主机制失败**：按 n_genes 型内过滤（保留 top p）单调有害：p=0.85 → 51.09，p=0.70 → 47.72，p=0.50 → 43.83（cell_state/covariation 崩塌，de_recovery 也降）。已删除。-- N_CELLS=3500（旧权重）：55.54，不优于 3000，维持 3000。-- 权重组网格（在 n=3000 上）：-  - A：丢 NT+SE、paraxial×0.1、heart×1.6、EXEM×1.0 → **56.70**（de_recovery 53.54, direction 59.38, cell_state 58.0, covariation 55.36）← 最终采用；-  - B：同 A 但 heart×1.3 → 56.66；-  - C：同 A 但 EXEM×0.25 → 55.69（EXEM×1.0 确认）；-  - D：同 A 但 paraxial×0 → 56.10（×0.1 确认）。-- X3 输出与基线逐字节相同（权重改动不触及 test 路径），保证 X3 不回退。-- 三视图 vec-check 通过；seed 0/1 均可跑，单 rng 确定。+## 外部测试题（X3）+与父节点相同的反向组成趋势外推（GAMMA=-1.2，n=2174），仅把配额公式改为+w_t = frac_last × ((frac_last+ε)/(frac_prev+ε))^GAMMA（ε=1e-3）后显式归一化再+largest_remainder。实测 X3 seed 0 输出与父公式**逐字节一致**：父公式的+max(frac_prev,1e-3)+largest_remainder 本已等价，节点9→18 的 X3 -0.95 属噪声，+非公式退化。X3 路径不加型内倾斜、不加小池策略（节点24 实测 SMALL_POOL_FRAC+在 18 基座 X3 有害）。 -# 没验证什么-- final 视图（E8.5+E9.5 双官方输入）本地不可得；关键词权重按设计迁移到 E9.5 词表，但丢弃 Surface Ectoderm 在 E10.5 目标上是否正确无法本地验证（方法卡称 E9.5/E10.5 标签集含 Surface Ectoderm，而树上 4 个节点实测丢弃在 proxy 上更好——沿用实证）。-- A→B 半迁移：+0.44（56.26→56.70）在 T1 噪声（约 2 分）内，方向与树上节点 10/12/14/16 的一致模式（丢 SE、paraxial×0.1 提升 proxy）相符，属于低风险的组合已验证部件，而非新信号。-- GAMMA 的 B 半稳定性未复测（额度留给权重网格）。+## 验证+- A 半查分（seed 0）：proxy 基线 56.70 → 最终 57.54；X3 53.54（输出不变）。+- 3 seed（0/1/2）proxy：-1.0 → 57.54/57.04/57.88（均值 57.49）。+- proxy 与 proxy2 输出逐字节一致（X3 与基线一致）；三视图 vec-check 全 ok。+- 生物学知识来源：无新增；心脏解剖族关键词与父节点相同（E8.5/E9.5 已发布阶段的+  类型词表与心脏谱系常识），未使用任何保留阶段/基因型信息。 -# 下一步-- 用 3 seed 在 X3 上复测 GAMMA∈{-0.9,-1.2,-1.6}，确认 -1.2 不是 A 半噪声。-- 针对 de_recovery（仍是最弱组 53.5）：EXEM×0.25 与 paraxial×0 都把 de_recovery 提到 54.08 但拉低 cell_state，说明存在组成↔DE 的权衡；可试二级微调（如仅对 Blood/NCC 等非心脏小族 ±档）而非全局档位。+## 未验证+- GAMMA_RNA=-1.0 vs -0.7 在 B 半的差别（A 半不可区分）；+- final 视图（两个官方输入）上型内倾斜的效果——代码路径与 proxy 相同，直接生效；+- X3 的 GAMMA 复扫未做（父公式已被证明等价，重扫只会测噪声）。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 4196778..a151f95 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -33,6 +33,7 @@ GAMMA = float(os.environ.get("GAMMA", "-1.2")) N_CELLS = int(os.environ.get("N_CELLS", "3000")) HEART_W = float(os.environ.get("HEART_W", "1.6")) PARAX_W = float(os.environ.get("PARAX_W", "0.1"))+GAMMA_RNA = float(os.environ.get("GAMMA_RNA", "-1.0"))  DROP_KEYS = ("neural tube", "surface ectoderm") PARAX_KEYS = ("paraxial",)@@ -53,6 +54,25 @@ def type_weight(name: str) -> float:     return 1.0  +def take_tilted(X: sparse.csr_matrix, pool: np.ndarray, k: int,+                rng: np.random.Generator) -> sparse.csr_matrix:+    """Weighted sampling within a type pool: Gumbel top-k without replacement+    with per-cell weight (nnz / type-median nnz)^GAMMA_RNA. Falls back to+    `take` (with replacement) when the pool is smaller than the quota."""+    if pool.size == 0 or k <= 0:+        return take(X, pool, k, rng)+    if pool.size < k or GAMMA_RNA == 0.0:+        return take(X, pool, k, rng)+    nnz = np.asarray(X[pool].getnnz(axis=1), dtype=np.float64)+    med = np.median(nnz)+    if med <= 0:+        return take(X, pool, k, rng)+    logw = GAMMA_RNA * np.log(np.maximum(nnz, 1.0) / med)+    keys = logw + rng.gumbel(size=logw.shape[0])+    idx = pool[np.argpartition(-keys, k - 1)[:k]]+    return X[idx]++ def reweighted_sample(X: sparse.csr_matrix, labels: np.ndarray, n_cells: int,                       seed: int) -> sparse.csr_matrix:     rng = np.random.default_rng(seed)@@ -65,7 +85,7 @@ def reweighted_sample(X: sparse.csr_matrix, labels: np.ndarray, n_cells: int,     for t, k in zip(types, alloc):         if k <= 0:             continue-        blocks.append(take(X, np.flatnonzero(labels == t), int(k), rng))+        blocks.append(take_tilted(X, np.flatnonzero(labels == t), int(k), rng))     out = sparse.vstack(blocks, format="csr").astype(np.float32)     out.eliminate_zeros()     return out@@ -81,13 +101,17 @@ def run_test_view(view: str, manifest: dict, genes: list[str], seed: int, out) -     if len(inputs) >= 2:         prev = view_io.read_stage(view, inputs[-2], genes, missing="zero")         labels_prev = view_io.labels_of(prev)+        eps = 1e-3         types = [str(t) for t in np.unique(labels_last)]-        frac_prev = {str(t): max((labels_prev == t).mean(), 1e-3) for t in np.unique(labels_prev)}+        frac_prev = {str(t): (labels_prev == t).mean() for t in np.unique(labels_prev)}         weights = []         for t in types:             frac_last = (labels_last == t).mean()-            ratio = frac_last / frac_prev.get(t, frac_last)+            ratio = (frac_last + eps) / (frac_prev.get(t, 0.0) + eps)             weights.append(frac_last * ratio ** GAMMA)+        wsum = float(np.sum(weights))+        if wsum > 0:+            weights = [w / wsum for w in weights]         alloc = largest_remainder(np.asarray(weights, dtype=np.float64), n)         blocks = []         for t, k in zip(types, alloc):

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

**节点 27 完成。**

- **做了什么**：在 node18 基座上加型内转录活性反倾斜抽样（GAMMA_RNA=-1.0，Gumbel top-k 无放回，w=(nnz/型内中位数)^γ，池≤配额退回有放回）；X3 趋势公式改为双侧 ε 平滑+显式归一化——实测输出与父公式**逐字节一致**，证明节点 9→18 的 X3 -0.95 是噪声而非公式退化。proxy/proxy2 输出逐字节一致，三视图 vec-check ok，seed 0 重跑确定，运行 ~2s。
- **查分**（A 半，用 10/20 次）：proxy 基线 56.70 → 最终 57.54（seed 0）；3 seed 均值 -1.0=57.49 vs -0.7=57.26 vs -0.45=57.21（seed0），差距在噪声内，按树上一致证据选 -1.0（同节点 24）；X3 53.54（输出未变，未重查）。预期榜分 ≈56.4（父 55.38）。
- **下一步最值得试**：X3 是最弱尺子且在 18 基座上小池策略已被证有害——可试 X3 路径上的型内倾斜（GAMMA_RNA 只作用于官方路径，X3 未测）；或转向表达值层面新机制（型内 pseudo-bulk 混合），组成权重档位已饱和。

调研员

```json
{
  "name": "修复X3反向趋势公式(ε平滑+归一化)并锁定GAMMA，官方路径叠加GAMMA_RNA反倾斜",
  "motivation": "父节点18最弱尺子是X3（53.21），比同配方祖先节点9（54.16，同为GAMMA=-1.2）低0.95；Analyst明确指出18重写的X3配额公式可能缺了父trend_alloc的eps平滑与归一化、两者未必等价，并要求回验。公式若确有退化，修复可把X3拉回54+（榜分中X3权重1/3，约+0.6板分）。次弱组分是de_recovery 52.98、covariation 55.19：GAMMA_RNA型内反倾斜在树上4个基座（20/21/22/24）一致把covariation抬升0.9~2.1、de_recovery抬升0.3~0.7，是已验证部件；兄弟节点24在18基座上用GAMMA_RNA=-1.0（57.58 proxy），但-0.45在其余3个基座均更优，值得在18基座复扫。",
  "approach": "基座=节点18的run.py，逐字保留官方视图关键词权重（心脏×1.6/旁轴×0.1/丢NT+SE/EXEM×1.0，n=3000）。不改n_genes过滤、N_CELLS、小池输出、BETA（均已证明无效或在18基座有害——节点24实测SMALL_POOL_FRAC=0.95在X3有害）。\n步骤1（X3，主杠杆，先做）：对照节点9（或树上保留父公式的节点）的trend_alloc，把18的X3配额改回含eps平滑与归一化的版本：w_t = frac_last × ((frac_last+ε)/(frac_prev+ε))^GAMMA 后对全部类型归一化再largest_remainder到n=2174；单输入退路保持sample_rows。先在A半seed 0单次查X3：若回到≥54，用3个seed复测当前GAMMA=-1.2；再用3个seed比较GAMMA∈{-0.9,-1.6}，仅当最优值3种子均值领先≥2分（超T1噪声）才换档，否则保持-1.2。查询预算：1+3×3=10次。\n步骤2（官方视图，副杠杆，预算允许才做）：在官方视图分层抽样内加型内Gumbel top-k无放回加权抽样，w=(n_genes/型内中位数)^GAMMA_RNA，池≤配额时退回有放回（与节点20/24同实现）。先单seed在proxy上扫GAMMA_RNA∈{-0.45,-0.7,-1.0}（3次），取最优再3 seed确认；要求proxy不跌超1分才采纳。注意此改动同时作用于proxy与proxy2的官方路径（两者输出本应逐字节相同，保持一致），不影响X3。\n查分策略：所有<2分的提升视为噪声，只有3种子均值差≥2分才算确认；proxy/proxy2应始终逐字节一致，可作实现正确性的免费校验。",
  "expected_groups": ["de_recovery", "covariation"],
  "risks": "1) X3掉分可能纯属A半噪声而非公式退化（节点9与18的seed不同）：步骤1第一次单查若X3已≥54而公式无实质差异，则放弃修复、只留GAMMA复测，避免过度解读。2) 父公式细节（eps取值、归一化方式）不在盘上，复刻可能不精确：若第一版修复后X3反而更低，立即回退到18现公式，不再纠缠，把预算全转步骤2。3) GAMMA_RNA=-0.45在18基座可能确实不如-1.0（节点24 Engineer的选择），扫描会直接显示；若三者无法区分，保持-1.0与兄弟一致以便日后合并。4) 30分钟时限：评分本身很快（1.2s），风险在反复改X3公式；严格限定步骤1最多10次查分、步骤2最多6次。"
}
```