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节点 n29

节点17基座（logit 反向趋势 GAMMA=-2.4 + 心脏解剖重加权 + n=3000，表达值不改）上加型内转录活性反倾斜抽样 GAMMA_RNA=-0.8（nnz^-0.8 加权 Gumbel top-k 无放回）；小池精确输出实测在 X3 掉分（48.3 vs 53.6），已默认关闭、保持父节点重复补齐行为。

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 105abcde2d: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 a1967d7220。改动的文件：solution/METHOD.md +26 −15、solution/run.py +25 −1

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 0d13c20..becf114 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,19 +1,30 @@-logit 组成反向趋势外推（GAMMA=-2.4，dt 封顶 1）+ 心脏解剖重加权（内皮并入心脏族×1.3、神经管/表面外胚层×0、旁轴×0.1）+ 分层重采样真实细胞，n=3000，表达值不改。+节点17基座（logit 反向趋势 GAMMA=-2.4 + 心脏解剖重加权 + n=3000，表达值不改）上加型内转录活性反倾斜抽样 GAMMA_RNA=-0.8（nnz^-0.8 加权 Gumbel top-k 无放回）；小池精确输出实测在 X3 掉分（48.3 vs 53.6），已默认关闭、保持父节点重复补齐行为。  ## 方法-- 基座：最新官方输入阶段（proxy/proxy2 = E8.5；final = E9.5；X3 无官方输入则用最新外部阶段 E9.0）。只重采样真实细胞，`.X` 从不修改。-- 趋势分支：仅当最近两个输入阶段同源（同为官方或同为外部）、基因覆盖 Jaccard≥0.8、共享类型≥2（每型≥20 细胞）时触发。对共享类型占比做 logit 变换，y2 = y1 + GAMMA·min(Δt_target/Δt_obs, 1)·(y1−y0)，反 logit 后归一成倍率（夹到 [0.05,20]）乘到基座配额上。GAMMA=-2.4（负号=沿观测趋势反向，X3 上实测 -2.4 > -1.2 > -3.6 > -5.0 > -0.6 > +1.2）。-- 取样偏差校正：对 BIAS_SET（neural/surface ectoderm 等取材窗边缘类型），趋势只允许其 logit 下降不超过 BIAS_FLOOR=0.5，避免把取材偏差当真实消亡趋势外推（该分支只在多阶段视图生效；单阶段视图中这些类型由解剖权重直接丢弃）。-- 解剖重加权（通用胚胎学谱系知识，非禁窗测量）：心脏族（*-CM、SHF、Endocardium、Endothelium→E9.5 改名 Endocardium/BEC、Pericardium、Proepicardium、JCF、OFT）×1.3；Neural Tube / Surface Ectoderm（E9.5 心脏为中心取材，已离开取样范围，方法卡 09）×0；Paraxial Mesoderm ×0.1；其余 ×1.0。-- 配额：floor 分配 + 每型地板 5 + 最大余数法凑满 n=3000（夹到 [min_cells,max_cells]）；按型有放回/无放回抽样，`np.random.default_rng(seed)`，确定。-- proxy2 的 Qiu E9.0（source=external）不作基座、不参与趋势（词表 27,883/32,285、只有心脏谱系、标签词表不同）：`inputs_by_time` 后只留官方阶段，故 proxy2 输出与 proxy 相同。--## 验证（A 半查分，8 次）-- proxy 56.69（cell_state 58.62 / covariation 55.59 / de_recovery 53.0 / direction 58.95）；proxy2 56.69（同输出）。-- X3：GAMMA=-1.2→52.31，-0.6→49.78，+1.2→44.65，-2.4→53.70（seed 0），-3.6→53.37，-5.0→51.79；seed 1 时 -2.4 得 55.40（种子噪声 ~1.7）。-- Endothelium ×1.0→×1.3 使 proxy 55.31→56.69。三视图均过 vec-check，运行 <10 s，内存 <2 GB。++在父节点 17 的 run.py 上仅改型内细胞选择：++- **GAMMA_RNA 反倾斜**：每型内按细胞检出基因数计算权重 `w ∝ (nnz+1)^GAMMA_RNA`，用 Gumbel top-k 无放回抽样（等价于按 w 的无放回加权抽样），低检出细胞被适度多选。默认 GAMMA_RNA=-0.8。+- **小池行为**：当型池 < 配额时保持父节点行为（重复补齐到配额）。实现了 `SMALL_POOL_FRAC>0` 时输出 `frac×池` 不重复的分支，但 X3 实测 0.75 时掉到 48.3（vs 53.7），故默认 0（关闭）。+- 其余（趋势外推、解剖权重、配额分配、表达值不修改、proxy2 排除 Qiu E9.0）与父节点逐行一致。++## 关键参数++- GAMMA_RNA=-0.8（proxy A 半扫描：-0.5→57.63，-0.8→58.05，-1.2→58.02，取 -0.8；-0.8 与 -1.2 差在噪声内）+- GAMMA=-2.4、DT_CAP=1、N_OUT=3000、FLOOR=5：同父节点++## 验证++- proxy：58.05（父 56.74，+1.3）；proxy2：58.05（输出与 proxy 相同）；X3：53.70（父 53.59，持平）。+- 三视图 vec-check 通过；单 seed。  ## 未验证-- final 视图（E8.5+E9.5 双官方阶段）的趋势分支实际效果无法在替代评测检验（类型改名多、共享类型少时自动退化）。-- GAMMA 是按 X3（心脏、0.25 天间隔）调的，对 T1 final（全胚、1 天间隔）不一定最优；DT_CAP=1 限制了外推幅度。-- BIAS_FLOOR、地板 5 未单独扫参。++- 小池精确输出与 GAMMA_RNA 的联合效果（X3 上小池输出单独有害，未再细扫 frac）。+- 逐类型解剖权重扫描（NCC/Foregut）未做，时间不够。+- final 视图（双官方阶段）趋势分支未变，沿用父节点行为。+- 单 seed 结果，GAMMA_RNA -0.8 vs -1.2 的排序可能有种子噪声。++## 生物学知识来源++同父节点：仅通用胚胎学（心脏解剖族关键词、神经管/表面外胚层取样偏差），无禁窗阶段测量信息。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 947eb2b..d90326b 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -22,6 +22,8 @@ GAMMA = float(os.environ.get("GAMMA", "-2.4"))     # logit-space trend gain (neg DT_CAP = float(os.environ.get("DT_CAP", "1.0"))    # cap on (target-t1)/(t1-t0) BIAS_FLOOR = float(os.environ.get("BIAS_FLOOR", "0.5"))  # max logit drop for bias-prone types N_OUT = int(os.environ.get("N_OUT", "3000"))+GAMMA_RNA = float(os.environ.get("GAMMA_RNA", "-0.8"))  # anti-tilt on per-cell nnz (negative = favor low-detection cells)+SMALL_POOL_FRAC = float(os.environ.get("SMALL_POOL_FRAC", "0"))  # >0: output frac*pool without duplication; 0: parent behavior (duplicate to quota) FLOOR = 5 CLIP = 1e-3 JACCARD_MIN = 0.8@@ -159,6 +161,12 @@ def main():             k += 1     quota[pos] = q +    Xb = base.X+    if hasattr(Xb, "getnnz"):+        nnz_all = np.asarray(Xb.getnnz(axis=1), dtype=np.float64).ravel()+    else:+        nnz_all = np.count_nonzero(np.asarray(Xb), axis=1).astype(np.float64)+     rows = []     for t, qi in zip(base_types, quota):         if qi <= 0:@@ -166,7 +174,23 @@ def main():         pool = np.flatnonzero(labels == t)         if len(pool) == 0:             continue-        rows.append(np.sort(rng.choice(pool, size=int(qi), replace=int(qi) > len(pool))))+        qi = int(qi)+        if qi > len(pool):+            if SMALL_POOL_FRAC > 0:+                qs = int(np.floor(SMALL_POOL_FRAC * len(pool)))+                if qs > 0:+                    rows.append(np.sort(rng.choice(pool, size=qs, replace=False)))+                    continue+            rows.append(np.sort(rng.choice(pool, size=qi, replace=True)))+            continue+        if GAMMA_RNA != 0.0:+            lw = GAMMA_RNA * np.log(nnz_all[pool] + 1.0)+            gumb = -np.log(-np.log(rng.random(len(pool)) + 1e-12) + 1e-12)+            keys = lw + gumb+            sel = pool[np.argpartition(-keys, qi - 1)[:qi]]+        else:+            sel = rng.choice(pool, size=qi, replace=False)+        rows.append(np.sort(sel))     rows = np.concatenate(rows)     X = base.X[rows]     vio.write_prediction(X, genes, args.out, seed=args.seed)

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：在节点17基座上加 GAMMA_RNA=-0.8 型内转录活性反倾斜抽样（Gumbel top-k 无放回）；小池精确输出（0.75×池）实测使 X3 从 53.6 掉到 48.3，已默认关闭保持父行为。查分（A 半，seed 0）：proxy 58.05（父 56.74）、proxy2 58.05、X3 53.70（父 53.59），预估均分 ~56.6 vs 父 55.69。三视图 vec-check 通过，METHOD.md 已写。下一步最值得试：GAMMA_RNA -0.8 vs -1.2 多种子复测；X3 上小池 frac 更细扫描（0.9–1.0）或与趋势公式交互；NCC/Foregut 逐类型权重扫描（本次未做）。

调研员

+逐类型解剖权重扫描",
  "motivation": "父节点17四组中de_recovery 53.02最弱、covariation 54.39次弱。de_recovery在纯复制表达值家族中已被多节点（12/13/14/20/22/23/26）确认上限约53，短期难以突破；而covariation在节点20（+2.07）、26（+3.46）中随GAMMA_RNA反倾斜一致提升，说明仍有空间。同时父节点17尚未包含已在兄弟节点20/22/23验证有效的两个部件：GAMMA_RNA反倾斜抽样和小池精确输出（SMALL_POOL_FRAC=0.75）。节点17的解剖权重对非心脏间充质类（NCC、Foregut、JCF）一律×1.0，未做细粒度扫描，而covariation对类型配比的敏感度高于其他组。组合已验证部件+逐类型权重扫描可在不引入新机制风险的前提下把榜分推向57.5+。",
  "approach": "在节点17的run.py上做三处增量修改，保持logit趋势GAMMA=-2.4、表达值不改、n=3000等核心不变：\n\n【A】GAMMA_RNA反倾斜抽样（已验证）：型内按细胞检出基因数nnz计算权重w∝nnz^GAMMA_RNA，Gumbel top-k无放回抽样。初值GAMMA_RNA=-1.0（取节点20的-0.45与节点26的-1.5的折中），扫描{-0.45,-0.8,-1.0,-1.5}，在proxy A半各查1次（4次查询），选分最高者；若前两名差<1分则取较保守值。\n\n【B】小池精确输出（已验证）：当某类型可用池<N_OUT时，输出floor(0.75×池)个细胞而非重复补齐到N_OUT；主要影响X3（池2174），对proxy/proxy2（池>>3000）输出不变。直接设SMALL_POOL_FRAC=0.75，无需扫描。\n\n【C】逐类型解剖权重扫描（新改动，目标covariation）：把当前\"非心脏非丢弃×1.0\"拆细。对以下类型关键词族分别扫描权重：\n- NCC / neural crest 衍生（关键词 ncc, neural crest, cranial）：{1.0, 1.3, 1.6}\n- Foregut / gut endoderm（关键词 foregut, gut, endoderm）：{1.0, 1.3}\n- JCF / OFT 相关（已在心脏族×1.3中，保持不变）\n- Endothelium / Endocardium（已×1.3，保持不变）\n- 其余默认×1.0不变\n扫描策略：先只扫NCC权重（3次proxy查分），选最优；再在最优NCC基础上扫Foregut（2次）。总查询≤6次。若扫描中任何权重变体使proxy掉>1.5分，回退该权重到1.0。\n\n【验证流程】：\n1. 先实现A+B（不改权重），proxy查分1次确认≥57（对齐节点20/23水平）；\n2. 加C，按上述顺序扫NCC、Foregut；\n3. 最优组合在proxy查第2个seed确认（排除噪声）；\n4. 用最优参数跑X3查分1次，确认X3≥55；\n5. 总查询控制在10次以内。\n\n【单输入阶段退路】：proxy和proxy2均只有一个官方输入阶段（E8.5），logit趋势分支不触发（同父节点行为），仅靠解剖权重+GAMMA_RNA+小池输出。final（E8.5+E9.5）时趋势分支正常触发，解剖权重扫描结果同样适用（权重是类型名匹配，与阶段无关）。\n\n【proxy2处理】：与父节点相同，排除Qiu E9.0（词表不同、仅心脏），输出与proxy一致。",
  "expected_groups": ["covariation", "direction"],
  "risks": "1）GAMMA_RNA=-1.0可能不如-0.45（节点23）或-1.5（节点26）：通过4点扫描缓解，若-1.0不优则取扫描最优值。2）NCC/Foregut权重扫描可能全部中性（差<2分噪声）：若3个权重变体间最大差<1.5分，判为无效并保持×1.0，不强行选。3）de_recovery仍卡在~53：本方案不以de_recovery为主要目标，接受该组在纯复制框架下的上限。4）30分钟时限：A+B是已验证代码的搬运（<10分钟），C只改anatomy_weight函数的关键词分支（<5分钟），主要时间在查分等待；若超时则只提交A+B（预期已达节点23水平~57.2）。5）GAMMA_RNA与权重扫描可能有交互：先固定GAMMA_RNA再扫权重（顺序扫描而非网格），降低查询数但可能错过联合最优；风险可接受，因两者机制正交（一个改型内细胞选择，一个改型间配比）。"
}
```