总览 · ← 返回运行 20261002-034201-search-t1-abc-r1-C-native
节点 n9 在终选来历上
改了什么
| 运行?一次完整的自动搜索或 Agent 会话,有自己的锁定配置和证据包。 | 20261002-034201-search-t1-abc-r1-C-native |
|---|---|
| 父节点 | (种子,没有父节点) |
| 子节点 | n13、n18、n20、n28、n30 |
| 操作?种子:人写的起点;改进:在父节点上改;草稿:从头写;修复:修父节点的报错。 | 草稿 |
| 状态 | 已打分 |
| 分数 | 搜索目标分 51.40 · proxy 53.57 · proxy2 53.57 · X3 47.06 · 3 次复测均分 51.75 |
| 审查 | 通过 1 越界读取:未发现问题——run.py 全部 IO 经由 src.task1_temporal.view_io(load_manifest/panel_genes/read_stage/write_prediction,run.py:19-27,61-68,80),无绝对路径、`..`、/mnt、/home、data/raw、打分器路径,无联网下载。; 2 硬编码目标统计量:未发现问题——只有按名称正则的类型族权重(heart ×1.6 / reduced ×0.15 / gut ×0.9,run.py:29-51),规则书明确允许族权重且正则可在不同阶段的名字集合上工作;无写死的比例表、… |
| 用时?从运行开始到结束(或到现在)的挂钟时间。 | 7 分 |
| 程序版本 | 34254aa790a99d595bee0152bdc674bc004aba70 (programs.git) |
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 34254aa790:solution/METHOD.md
改了什么
从 pseudobulk_shift 改为组成重加权(T1-01 方向)。核心变化:(1) 使用 include_external=False 避免 proxy2 中 Qiu E9.0 标签不匹配导致的崩溃(原程序 proxy2 仅 27.43);(2) 按正则模式将细胞类型分为 heart(×1.6)、reduced(×0.15,含 surface ectoderm/EXEM/paraxial/neural)、gut(×0.9)、neutral(×1.0)四族,用加权抽样替代均匀抽样,不改表达值;(3) 对 X3 等无官方输入的视图有退路(回退到全部输入)。权重规则按名称模式定义,不写死特定阶段的名字。
用到的知识与出处
方向库 T1-01(种子 heart_jcf_peri:心脏类 ×1.6,表面外胚层/EXEM/轴旁中胚层 ×0.25,丢 Neural Tube;proxy 55.97);方法卡 T1 标签节(E8.5 独有名应降权或丢弃);k012(cell_state 权重 30%,组成匹配是关键得分项)。
调研员的计划
| 名称 | native r0: Change 1: Replace: #!/usr/bin/env python3 """pseudobulk_shift: latest stage + per-cell-type pseudobulk delta of the |
|---|---|
| 动机 | OpenEvolve native generation (route C), parent 1, round 0 of 3, half-A score 51.4704 |
| 做法 | ## 改了什么 从 pseudobulk_shift 改为组成重加权(T1-01 方向)。核心变化:(1) 使用 include_external=False 避免 proxy2 中 Qiu E9.0 标签不匹配导致的崩溃(原程序 proxy2 仅 27.43);(2) 按正则模式将细胞类型分为 heart(×1.6)、reduced(×0.15,含 surface ectoderm/EXEM/paraxial/neural)、gut(×0.9)、neutral(×1.0)四族,用加权抽样替代均匀抽样,不改表达值;(3) 对 X3 等无官方输入的视图有退路(回退到全部输入)。权重规则按名称模式定义,不写死特定阶段的名字。 ## 用到的知识与出处 方向库 T1-01(种子 heart_jcf_peri:心脏类 ×1.6,表面外胚层/EXEM/轴旁中胚层 ×0.25,丢 Neural Tube;proxy 55.97);方法卡 T1 标签节(E8.5 独有名应降权或丢弃);k012(cell_state 权重 30%,组成匹配是关键得分项)。 |
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:这个提交的上一版(种子程序:相对空仓库)。改动的文件:solution/METHOD.md +4 −0、solution/README.md +4 −0、solution/run.py +84 −0
diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdnew file mode 100644index 0000000..58fac39--- /dev/null+++ b/solution/METHOD.md@@ -0,0 +1,4 @@+## 改了什么+从 pseudobulk_shift 改为组成重加权(T1-01 方向)。核心变化:(1) 使用 include_external=False 避免 proxy2 中 Qiu E9.0 标签不匹配导致的崩溃(原程序 proxy2 仅 27.43);(2) 按正则模式将细胞类型分为 heart(×1.6)、reduced(×0.15,含 surface ectoderm/EXEM/paraxial/neural)、gut(×0.9)、neutral(×1.0)四族,用加权抽样替代均匀抽样,不改表达值;(3) 对 X3 等无官方输入的视图有退路(回退到全部输入)。权重规则按名称模式定义,不写死特定阶段的名字。+## 用到的知识与出处+方向库 T1-01(种子 heart_jcf_peri:心脏类 ×1.6,表面外胚层/EXEM/轴旁中胚层 ×0.25,丢 Neural Tube;proxy 55.97);方法卡 T1 标签节(E8.5 独有名应降权或丢弃);k012(cell_state 权重 30%,组成匹配是关键得分项)。diff --git a/solution/README.md b/solution/README.mdnew file mode 100644index 0000000..ba29577--- /dev/null+++ b/solution/README.md@@ -0,0 +1,4 @@+# pseudobulk_shift++最新阶段抽样后,每个细胞加上所属类型在最后一步的伪批量差值 mean(last|type) − mean(prev|type),夹到 ≥0;前一阶段没有的类型原样复制。+T1 proxy 只有一个输入阶段,没有差值可取,退化成 copy_last(同样的抽样),所以 proxy 分 = copy_last(seed 0 实测 49.77)。final 才真正平移;官方在真实 T1 上报的常数位移是 48.6,低于地板。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pynew file mode 100644index 0000000..4710196--- /dev/null+++ b/solution/run.py@@ -0,0 +1,84 @@+#!/usr/bin/env python3+"""Composition reweighting: weighted sampling from latest official input stage.++Cell types are classified into families by regex patterns on their names.+Heart-related types are upweighted, surface ectoderm / extraembryonic /+neural types are downweighted or dropped. Expression values are unchanged.++Uses include_external=False to avoid mismatched-label external stages in+proxy2. Falls back to all stages if no official inputs exist (X3).+"""++from __future__ import annotations++import argparse+import re++import numpy as np++from src.task1_temporal.view_io import (+ inputs_by_time,+ labels_of,+ load_manifest,+ panel_genes,+ read_stage,+ target_n_cells,+ write_prediction,+)++_HEART_PAT = re.compile(+ r"cm\b|cardi|heart|shf|endocard|oft\b|avc|ift\b|sv[- ]cm|v[- ]cm|"+ r"proepicard|pericard|epicard|blood",+ re.IGNORECASE,+)+_REDUCED_PAT = re.compile(+ r"surface\s*ectoderm|exem|paraxial|neural\s*tube|neural|notochord",+ re.IGNORECASE,+)+_GUT_PAT = re.compile(+ r"foregut|endoderm|gut|hepato|epithel",+ re.IGNORECASE,+)+++def family_weight(name: str) -> float:+ if _HEART_PAT.search(name):+ return 1.6+ if _REDUCED_PAT.search(name):+ return 0.15+ if _GUT_PAT.search(name):+ return 0.9+ return 1.0+++def main() -> None:+ parser = argparse.ArgumentParser()+ parser.add_argument("--data", required=True)+ parser.add_argument("--out", required=True)+ parser.add_argument("--seed", type=int, default=0)+ args = parser.parse_args()++ manifest = load_manifest(args.data)+ genes = panel_genes(args.data, manifest)++ stages = inputs_by_time(manifest, include_external=False)+ if not stages:+ stages = inputs_by_time(manifest)++ last = read_stage(args.data, stages[-1], genes)+ labels = labels_of(last)+ rng = np.random.default_rng(args.seed)+ n_target = target_n_cells(manifest, last.n_obs)++ weights = np.array([family_weight(str(l)) for l in labels], dtype=np.float64)+ if weights.sum() == 0:+ weights[:] = 1.0+ weights /= weights.sum()++ rows = rng.choice(last.n_obs, size=n_target, replace=True, p=weights)+ X = last.X[rows]+ write_prediction(X, genes, args.out, seed=args.seed)+++if __name__ == "__main__":+ main()
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。
| 改了什么 | 把 pseudobulk_shift 换成组成重加权(T1-01 方向):对最新官方输入阶段按细胞类型名正则分四族(heart ×1.6、reduced ×0.15、gut ×0.9、neutral ×1.0)做加权有放回抽样,不改表达值;并用 include_external=False 避开 proxy2 中 Qiu E9.0 标签不匹配,无官方输入时回退到全部输入。 |
|---|---|
| 各组分数的变化 | X3:变好:47.06 vs 40.53,+6.53,退路(回退全部输入)+ 加权重抽样生效 board_score:变好:51.40 vs 39.34,+12.06,远超 T1 约 2 分噪声 cell_state:变好:51.23 vs 32.67,+18.56,组成重加权的直接目标分组,收益最大 covariation:变好:51.96 vs 22.56,+29.39,去掉不匹配外部阶段后协变结构不再被污染 de_recovery:噪声内:49.41 vs 49.13,+0.28,符合预期(本方法不改表达值,不应影响 DE 恢复) direction:变好(勉强超噪声):53.15 vs 50.96,+2.19,刚过 T1 约 2 分噪声线,只能算弱正向 proxy:变好:53.57 vs 50.04,+3.53,超出噪声 proxy2:变好:53.57 vs 27.43,+26.14,主要来自 include_external=False 避开了外部阶段标签不匹配 |
| 假设是否成立 | 是 |
| 经验 |
|
| 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
| 角色?调研员写计划、工程师改代码、分析员解读分数、审查员检查作弊。 | 分析员 alibaba-token-plan-cn/qwen3.8-max |
|---|---|
| 调用次数 | 1 次 |
| 轮数?大模型一共回复了几轮(每轮可以调用多个工具)。 | 3 |
| 工具调用?大模型调用读文件、执行命令等工具的次数,按工具名统计。 | 共 2 次:write 1、bash 1 |
| 用时 | 不到 1 分 |
| token 数?输入 / 输出(含思考)的 token 数,来自接口返回的用量。 | 输入 7,077 · 输出 1,037 · 思考 169 |
| 任务(第一行) | 分析节点 n9 的打分结果,写 ANALYSIS.json |
| 最后的回答(摘录) | ANALYSIS.json written |
| 原始记录位置?完整对话记录在 Spark 上的文件路径;看板不复制原始内容。 | /home/spark-longxinyang/vec/runs/formal/20261002-034201-search-t1-abc-r1-C-native/nodes/9/analyst.jsonl 6 KB /home/spark-longxinyang/vec/runs/formal/20261002-034201-search-t1-abc-r1-C-native/nodes/9/analyst.stderr |
native
| 角色 | native alibaba-token-plan-cn/qwen3.8-max |
|---|---|
| 调用次数 | 3 次 |
| 轮数 | 0 |
| 工具调用 | 共 0 次:— |
| 用时 | 4 分 |
| token 数 | 输入 46,346 · 输出 5,359 · 思考 8,155 |
| 任务(第一行) | — |
| 最后的回答(摘录) | — |
| 原始记录位置 | — |
审查员
| 角色 | 审查员 alibaba-token-plan-cn/qwen3.8-max |
|---|---|
| 调用次数 | 1 次 |
| 轮数 | 7 |
| 工具调用 | 共 12 次:read 8、bash 3、write 1 |
| 用时 | 1 分 |
| token 数 | 输入 15,608 · 输出 1,326 · 思考 1,752 |
| 任务(第一行) | 审查节点 n9 的程序是否越界读取、写死目标、钻评分器漏洞 |
| 最后的回答(摘录) | REVIEW.json written |
| 原始记录位置 | /home/spark-longxinyang/vec/runs/formal/20261002-034201-search-t1-abc-r1-C-native/nodes/9/reviewer.jsonl 63 KB /home/spark-longxinyang/vec/runs/formal/20261002-034201-search-t1-abc-r1-C-native/nodes/9/reviewer.stderr |
stream
| 角色 | stream |
|---|---|
| 调用次数 | 0 次 |
| 轮数 | 3 |
| 工具调用 | 共 0 次:— |
| 用时 | 4 分 |
| token 数 | 输入 46,346 · 输出 5,359 · 思考 8,155 |
| 任务(第一行) | — |
| 最后的回答(摘录) | Looking at the scores, Round 1 (48.60) is worse than Round 0 (51.47). The pseudobulk shift destroyed covariation (51.37→38.86) and X3 (47.31→40.07). The fix is to remove the shift entirely and match the seed's proven weights (which got proxy 55.97 without any expression modification).
<<<<<<< SEARCH
#!/usr/bin/env python3
"""Composition reweighting + pseudobulk shift from latest official input stage.
Cell types are classified into families by regex patterns on their names.
Heart-related types are upweighted, surface ectoderm / EXEM / paraxial are
downweighted, Neural Tube is dropped entirely. When two official stages are
available, per-type pseudobulk deltas are applied to improve DE recovery
and direction scores.
Uses include_external=False to avoid mismatched-label external stages in
proxy2. Falls back to all stages if no official inputs exist (X3).
"""
from __future__ import annotations
import argparse
import re
import numpy as np
from src.task1_temporal.baselines import shift_rows, type_deltas
from src.task1_temporal.view_io import (
inputs_by_time,
labels_of,
load_manifest,
panel_genes,
read_stage,
target_n_cells,
write_prediction,
)
_HEART_PAT = re.compile(
r"cm\b|cardi|heart|shf|endocard|oft\b|avc|ift\b|sv[- ]cm|v[- ]cm|"
r"proepicard|pericard|epicard|blood",
re.IGNORECASE,
)
_DROP_PAT = re.compile(r"neural\s*tube", re.IGNORECASE)(只摘前 40 行) |
| 原始记录位置 | /home/spark-longxinyang/vec/runs/formal/20261002-034201-search-t1-abc-r1-C-native/nodes/9/native/0/stream.jsonl 7 KB /home/spark-longxinyang/vec/runs/formal/20261002-034201-search-t1-abc-r1-C-native/nodes/9/native/1/stream.jsonl 7 KB /home/spark-longxinyang/vec/runs/formal/20261002-034201-search-t1-abc-r1-C-native/nodes/9/native/2/stream.jsonl 7 KB |