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节点 n56

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 5c2a413e9a: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 +7 −7、solution/run.py +6 −11

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 6324e75..7683639 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,9 +1,9 @@ ## 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. ALPHA 从 0.03 降为 0.0 并完全移除 delta shift 分支：实验表显示无 shift 的 Program 1（52.65）和 Program 2（52.64）均优于当前节点（52.24），且父节点 ANALYSIS 指出 delta shift 是 covariation 损失来源（无 shift 时 covariation 51.96 vs 当前 50.79）。移除 shift 同时保护 covariation 和 de_recovery。+2. 类型权重从 (1.6, 0.15, 0.9) 改为 (1.5, 0.2, 0.95)：与得分最高的 Program 1/2 一致，较温和的权重降低对类型名硬编码的过拟合风险，同时保留 direction 组收益。+3. N_BINS 从 12 增至 20、MIN_CELLS_FOR_BINNING 从 15 增至 30：与 Program 1/2 一致，更细的分箱在大类型上更好地保留表达云的协方差结构；阈值提高避免在小类型上过度分箱导致噪声。 ## 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（52.65）和 Program 2（52.64）的参数组合+- 父节点 ANALYSIS next_suggestions（消融 fw 权重、降低 ALPHA）+- 方法卡 k018（收缩系数 α 应保守，α=0 即复制）+- 方向库 T1-12（保协方差的生成：真实细胞锚）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

stream

I'll analyze the current program and the experiment table to find the best improvement direction. Let me read the rest of the PROMPT.md file to see the current program.

<tool_call>
{"name": "Read", "arguments": {"file_path": "/home/spark-longxinyang/.local/state/vec-report/calls/earch-t1-abc-r1-C-native-n56-970c69/work/PROMPT.md", "offset": 694}}
</tool_call>