Virtual Embryo Challenge更新于 10-03 18:47(北京时间) / 每 5 分钟更新

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
  1. 在 T1 中,用 include_external=False 只取官方输入阶段可以避免外部阶段(如 proxy2 的 Qiu E9.0)标签体系不匹配导致的崩溃/严重失分,proxy2 从 27.43 升到 53.57。
  2. 按细胞类型名正则做组成重加权(上调 heart 族、下调 surface ectoderm/EXEM/paraxial/neural)不改表达值即可大幅提升组成相关分组:cell_state +18.56、covariation +29.39,验证 k012 中 cell_state 权重高、组成匹配是关键得分项。
  3. 对没有官方输入的视图(如 X3)保留回退到全部输入的退路,能让方法在异构数据上不崩且仍有收益(X3 +6.53)。
  4. 组成重加权对不改表达值的分组(de_recovery)基本无影响(+0.28 在噪声内),说明收益来源确实是组成而非表达幅度。
下一步建议
  1. 针对 proxy/X3:在 reduced 族权重上扫参(0.0/0.15/0.25,即完全丢弃 vs 降权),T1-01 原种子用 0.25 且丢 Neural Tube,可对比哪个更优。
  2. 针对 de_recovery(目前噪声内、绝对值最低的分组之一):在加权重抽样得到的组成上叠加保守的伪批量位移或按类型缩放表达幅度,尝试在不破坏 cell_state 收益的前提下提升 de_recovery。
  3. 针对全部视图:把 heart 族正则与官方标签词表对齐核对(如 blood 是否应归入 heart 族),并对 weight=1.6 做 ±0.3 的小扫参,确认组成收益对权重的敏感度。

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