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节点 n32

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 5f6f2de943: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 157a474027。改动的文件：solution/METHOD.md +12 −8、solution/run.py +13 −7

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 6220568..7fd8f17 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,11 +1,15 @@ ## 改了什么-1. 新增组成重加权（composition reweighting）：基于发育生物学知识（心脏谱系在 E8.5→E10.5 期间扩增，神经/表面外胚层相对缩减），对心脏相关类型权重 1.5、神经/表面外胚层类型权重 0.2、其余 1.0。这改变输出中各类型的比例，直接提升 cell_state 和 direction 分数（参考 Program 1 的成功）。-2. ALPHA 从 0.03 降至 0.01：组成变化已提供方向信号，极小的位移避免破坏 covariation。-3. size_factor 分母从 50 改为 20（SIZE_FACTOR_K=20）：按父节点 ANALYSIS 建议，减弱大类型的收缩，让有限的位移信号更多保留（针对 de_recovery）。-4. 保留分箱分层抽样：在重加权后的类型配额内仍用距离分箱抽样，保持类型内表达云的协方差结构（比 Program 1 的简单有放回抽样更保协方差）。+1. ALPHA 从 0.01 恢复到 0.03：父节点 ANALYSIS 指出 ALPHA=0.01 使位移通道几乎失效（X3 仅 +0.46），最佳程序（52.24）使用 0.03。恢复位移信号以改善 de_recovery 和 X3。+2. SIZE_FACTOR_K 从 20 恢复到 50：与最佳程序一致；父节点 ANALYSIS 指出 SIZE_FACTOR_K=20 的效果无法归因（与 ALPHA 和重加权同时改变），回到已验证值。+3. N_BINS 从 10 增加到 12：最佳两个程序（52.24、52.12）都用 12，更细的分箱更好地保持类型内协方差结构。+4. 新增 _GUT_PAT（foregut/endoderm/gut/hepato/epithel）权重 0.9：最佳程序 1 和 3 都有此分类，当前程序缺失。+5. 心脏权重 1.5→1.6，缩减权重 0.2→0.15：向最佳程序 1 的参数靠拢。+6. _REDUCED_PAT 移除裸 "neural"：父节点 ANALYSIS 指出 "neural" 会误匹配神经嵴（NCC）等非缩减谱系，收窄为只匹配 neural tube。+7. shrinkage 从逐基因改为均值标量：最佳程序 1 使用 mean(delta^2/(delta^2+se2))，避免逐基因噪声导致部分基因过度位移。 ## 用到的知识与出处 - 方法卡 k018（Damped per-type shift: shrinkage alpha on the observed delta）-- 父节点 ANALYSIS 的 next_suggestions（size_factor 分母 50→20；针对 covariation 的改进方向）-- 方向库 T1-01（组成重加权，run2 胜者）-- 方向库 T1-12（保协方差的生成：真实细胞锚 + 低秩残差）-- 通用发育生物学知识：心脏谱系（SHF、FHF 衍生类型）在 E8.5-E10.5 快速增殖扩增；神经管/表面外胚层在此窗口相对比例下降（来源：经典发育生物学教材，Gilbert's Developmental Biology）+- 父节点 ANALYSIS next_suggestions（消融 SIZE_FACTOR_K、收窄 neural 正则、微调权重幅度）+- 方向库 T1-01（组成重加权）+- 方向库 T1-12（保协方差的生成）+- 实验表最佳程序 1（52.24）的参数组合+- 通用发育生物学知识：心脏谱系在 E8.5-E10.5 快速增殖扩增；神经管/表面外胚层相对比例下降（Gilbert's Developmental Biology）diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 40b31e6..db87ce9 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -26,10 +26,10 @@ from src.task1_temporal.view_io import (     write_prediction, ) -ALPHA = 0.01-N_BINS = 10+ALPHA = 0.03+N_BINS = 12 MIN_CELLS_FOR_BINNING = 20-SIZE_FACTOR_K = 20.0+SIZE_FACTOR_K = 50.0  _HEART_PAT = re.compile(     r"cm\b|cardi|heart|shf|endocard|oft\b|avc|ift\b|sv[- ]cm|v[- ]cm|"@@ -37,16 +37,22 @@ _HEART_PAT = re.compile(     re.IGNORECASE, ) _REDUCED_PAT = re.compile(-    r"surface\s*ectoderm|exem|paraxial|neural\s*tube|neural|notochord",+    r"surface\s*ectoderm|exem|paraxial|neural\s*tube|notochord",+    re.IGNORECASE,+)+_GUT_PAT = re.compile(+    r"foregut|endoderm|gut|hepato|epithel",     re.IGNORECASE, )   def type_weight(name: str) -> float:     if _HEART_PAT.search(name):-        return 1.5+        return 1.6     if _REDUCED_PAT.search(name):-        return 0.2+        return 0.15+    if _GUT_PAT.search(name):+        return 0.9     return 1.0  @@ -91,7 +97,7 @@ def eb_shrunk_deltas(prev_X, prev_labels, last_X, last_labels, alpha):             se2 = var_prev / max(n_prev, 1) + var_last / max(n_last, 1)             n_eff = min(n_prev, n_last)             size_factor = n_eff / (n_eff + SIZE_FACTOR_K)-            shrink = delta**2 / (delta**2 + se2 + 1e-10)+            shrink = float(np.mean(delta**2 / (delta**2 + se2 + 1e-10)))             deltas[t] = alpha * size_factor * shrink * delta         else:             deltas[t] = np.zeros(last_X.shape[1])

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

我需要先完整读取 PROMPT.md 的剩余部分，然后分析当前程序并制定改进方案。

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/home/spark-longxinyang/.local/state/vec-report/calls/earch-t1-abc-r1-C-native-n32-e7b1d3/work/PROMPT.md
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697
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