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节点 n45

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 e32562658c: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 09867d57f9。改动的文件：solution/METHOD.md +6 −7、solution/run.py +6 −11

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 6324e75..0d9a451 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,9 +1,8 @@ ## 改了什么-1. 将逐基因收缩因子（per-gene shrink = delta²/(delta²+se²)）改为逐类型均匀收缩（取所有基因收缩因子的均值作为标量）：逐基因收缩会对不同基因施加不同缩放，破坏基因间相关结构；均匀收缩保持 delta 向量方向不变，等比缩放所有基因，从而保留类型内基因共变结构。直接针对最弱的 covariation 组（49.36）。-2. N_BINS 从 10 增至 12：更细的距离分位数分箱，更精确保留类型内表达云的协方差结构。-3. MIN_CELLS_FOR_BINNING 从 20 降至 15：更多中等大小类型受益于保协方差分箱抽样。+1. 完全移除 delta shift（ALPHA=0，不再调用 eb_shrunk_deltas 和 shift_rows）：实验表显示无 delta shift 的 Program 1 covariation 达 52.87，当前有 shift 仅 50.79，差 2.08 分远超噪声。即使 ALPHA=0.03 配合均匀收缩仍破坏基因共变结构。direction 组不受影响（Program 1 direction 54.08 vs 当前 54.04）。+2. N_BINS 12→20、MIN_CELLS_FOR_BINNING 15→30：恢复 Program 1 的分箱参数，更精细的距离分位数分箱保留类型内表达云形状。+3. 家族权重调整为 1.5/0.2/0.95（原 1.6/0.15/0.9）：与最高分 Program 1 一致，适度降低心脏权重、提高神经/外胚层保留比例。 ## 用到的知识与出处-- 父节点 ANALYSIS next_suggestions（N_BINS=12 或阈值=15 针对 covariation）-- 方向库 T1-12（保协方差的生成：真实细胞锚 + 低秩残差）-- 方法卡 k018（Damped per-type shift: shrinkage alpha）-- 实验表 Program 1 vs 当前对比：Program 1 无 delta shift 得 covariation 51.96，说明 delta 的逐基因不均匀缩放是协方差损失来源+- 实验表 Program 1（score 52.65，无 delta shift，covariation 52.87）vs 当前节点（52.24，covariation 50.79）+- 父节点 ANALYSIS next_suggestions：「将 ALPHA 降至 0.02 或进一步压缩 delta shift 幅度」→ 直接降至 0+- 方法卡 k018：官方常数位移在 T1 上 48.6 低于 copy_last，说明 shift 方向本身不可靠diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex ea99d39..5e3a6f1 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -27,9 +27,9 @@ from src.task1_temporal.view_io import (  import re -ALPHA = 0.03-N_BINS = 12-MIN_CELLS_FOR_BINNING = 15+ALPHA = 0.0+N_BINS = 20+MIN_CELLS_FOR_BINNING = 30  _HP = re.compile(r"cm\b|cardi|heart|shf|endocard|oft\b|avc|ift\b|sv[- ]cm|v[- ]cm|proepicard|pericard|epicard|blood", re.I) _RP = re.compile(r"surface\s*ectoderm|exem|paraxial|neural\s*tube|neural|notochord", re.I)@@ -37,9 +37,9 @@ _GP = re.compile(r"foregut|endoderm|gut|hepato|epithel", re.I)   def fw(n):-    if _HP.search(n): return 1.6-    if _RP.search(n): return 0.15-    if _GP.search(n): return 0.9+    if _HP.search(n): return 1.5+    if _RP.search(n): return 0.2+    if _GP.search(n): return 0.95     return 1.0  @@ -175,11 +175,6 @@ def main() -> None:     tw = np.array([fw(str(u)) for u in ul])     rows = stratified_sample(labels, last.X, n_target, rng, tw=tw)     X = last.X[rows]-    if len(official) >= 2:-        prev = read_stage(args.data, official[-2], genes)-        deltas = eb_shrunk_deltas(prev.X, labels_of(prev), last.X, labels, ALPHA)-        del prev-        X = shift_rows(X, labels[rows], deltas)     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）。

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

审查员

REVIEW.json written

stream

Looking at the results, Round 1 (N_BINS=30, MIN_CELLS=20, weights 1.55/0.18/0.93) performed worse than Round 0 (N_BINS=20, MIN_CELLS=30, weights 1.5/0.2/0.95). I'll revert to Round 0 parameters, switch to `inputs_by_time(manifest, include_external=False)` to match Program 1 exactly, and add a whitening step to the distance computation to better preserve covariance structure.

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ALPHA = 0.0
N_BINS = 30
MIN_CELLS_FOR_BINNING = 20
=======
N_BINS = 20
MIN_CELLS_FOR_BINNING = 30
>>>>>>> REPLACE

<<<<<<< SEARCH
def fw(n):
    if _HP.search(n): return 1.55
    if _RP.search(n): return 0.18
    if _GP.search(n): return 0.93
    return 1.0
=======
def fw(n):
    if _HP.search(n): return 1.5
    if _RP.search(n): return 0.2
    if _GP.search(n): return 0.95
    return 1.0
>>>>>>> REPLACE

<<<<<<< SEARCH
        if len(type_idx) > MIN_CELLS_FOR_BINNING and n_take >= 5:
            sub = _submatrix(X, type_idx)
            centroid = sub.mean(axis=0)
            dists = np.linalg.norm(sub - centroid, axis=1)
=======
        if len(type_idx) > MIN_CELLS_FOR_BINNING and n_take >= 5:
            sub = _submatrix(X, type_idx)
            centroid = sub.mean(axis=0)
            std = sub.std(axis=0)
            std[std < 1e-8] = 1.0
            dists = np.linalg.norm((sub - centroid) / std, axis=1)
>>>>>>> REPLACE

<<<<<<< SEARCH