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节点 n15
generative_latent draft: 小型高斯 VAE + 潜空间 OT 位移 + 生成式解码
| 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。 | 20261002-202908-search-t1-scr-B |
|---|---|
| 父节点 | (种子,没有父节点) |
| 子节点 | — |
| 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 | 生成失败 |
| 分数 | 没有分数 |
| 审查 | 未审查 |
| 用时?从运行开始到结束(或到现在)的挂钟时间。 | 31 分 |
| 程序版本 | — (programs.git) |
| 备注 | missing or empty solution/METHOD.md (method and knowledge sources are required) |
方法说明?节点程序自带的 METHOD.md:这个程序做了什么、为什么。
没有 METHOD.md。
调研员的计划
| 名称 | generative_latent draft: 小型高斯 VAE + 潜空间 OT 位移 + 生成式解码 |
|---|---|
| 动机 | 当前最佳节点 8/11(local_ot,62.24)的 covariation 49.61 和 de_recovery 49.12 均低于 copy_last 基线(48.44/44.09 以上),说明线性 PCA 解码丢失基因间共变和 DE 信号。generative_latent 用非线性解码器生成全转录组输出,有望在 covariation 和 de_recovery 上提供 PCA 线性解码无法给出的结构;同时潜空间位移是逐细胞、位置依赖的,与 local_ot 的线性子空间位移形成方法多样性。本 draft 建立该族的最小可行基线。 |
| 做法 | 步骤: 1. 数据准备:取视图所有可用阶段细胞,选 HVG 2500(scanpy flavor='seurat'),log1p(CP10k) 值作为输入;记录每细胞非零基因数作为伪文库大小。 2. VAE 架构:encoder MLP 2500→256→128→(mu,logvar) dim=20;decoder MLP 20→128→256→2500;高斯似然(对 log1p 值),KL 权重 β=0.5。用 PyTorch 手写(~80 行),不用 scvi-tools 的 SCVI 类以避免 setup 开销和 counts 假设。 3. 训练:Adam lr=1e-3,batch=256,epochs=300(时间上限 3 分钟;若超时按已完成 epoch 继续)。训练集=所有可用阶段细胞合并。 4. 位移(双输入时):在 20 维 latent 中对 stage1 和 stage2 细胞做 Sinkhorn OT(ε=1e-3,Python POT 库或手写 Sinkhorn 50 次迭代),取 top-k=10 祖先重心,计算逐细胞位移向量;kNN=30 平滑。 5. 外推:z_pred = z_last + λ·displacement,λ 初始 1.0,网格搜索 [0.5, 1.0, 2.0, 3.0]。 6. 解码:decoder(z_pred) → 2500 HVG 预测值;clip≥0;非 HVG 基因保留输入值不变;仅对输入中非零位置写入(addnz 策略),另加一个开关 --allow-zero-activate 允许解码器将输入为零但解码值>阈值(0.1)的位置激活(默认关闭,作为消融)。 7. 单输入退路:只有一个阶段时跳过步骤 4-5,直接 encode→decode(等价于零位移对照)。 8. 查分策略:先跑零位移对照确认解码器不跌破 copy_last(X3 A 半 ≥46);再跑 λ 网格(4 次查分),选最优;总查分 ≤8 次。 9. 关键超参搜索范围:latent_dim [15,20,30];β [0.1,0.5,1.0];若时间允许在最优 λ 附近 ±0.5 细调。 |
| 风险 | 1) 解码器重建质量差,零位移对照就跌破 copy_last(<46 分)——Engineer 应在第一次查分就验证,若跌破则减小 latent_dim 或增大 β 限制生成自由度,极端情况报告失败。2) 仅 2 个时间点,潜空间位移方向弱识别,λ 过大可能崩溃——网格从 0.5 开始。3) 30 分钟内训练+网格紧张——先固定 300 epoch 小样本(2000 细胞子集)验证流程,再全量。4) addnz 策略可能限制生成式解码的优势(零值基因无法激活)——保留 --allow-zero-activate 开关作为消融。5) X3 是心脏数据(Qiu),VAE 在全胚上训练可能不匹配——这是所有方法共有的,不特殊处理。 |
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。
这个节点没有程序版本(没有生成代码)
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)。
用到的知识库条目
| 编号 | 标题 | 出处 |
|---|---|---|
| k035 | Latent generative models offline: scVI (scvi-tools) and diffusion/flow generators (scDiffusion, CFGen) | 10.1038/s41592-018-0229-2 (scVI); 10.1038/s41587-021-01206-w (scvi-tools); 10.1093/bioinformatics/btae518 (scDiffusion); arXiv:2407.11734 (CFGen) |
| k030 | Why latent world models (JEPA/OPF) are not a T1 starting point | notes/competition/03_solution_landscape.md |
| k032 | Neural ODE population dynamics from snapshots: TrajectoryNet, PRESCIENT, MIOFlow, scNODE | arXiv:2002.04461 (TrajectoryNet); 10.1038/s41467-021-23518-w (PRESCIENT); arXiv:2206.14928 (MIOFlow); 10.1093/bioinformatics/btae393 (scNODE) |
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。
没有分析结果(ANALYSIS.json)。
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。
工程师
| 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。 | 工程师 alibaba-token-plan-cn/qwen3.8-max |
|---|---|
| 调用次数 | 1 次(失败 1 次) |
| 轮数?大模型一共回复了几轮(每轮可以调用多个工具)。 | 25 |
| 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 28 次:bash 18、edit 9、write 1 |
| 用时 | 30 分 |
| token 数?输入 / 输出(含思考)的 token 数,来自接口返回的用量。 | 输入 58,998 · 输出 10,205 · 思考 17,964 |
| 任务(第一行) | 按计划修改程序:generative_latent draft: 小型高斯 VAE + 潜空间 OT 位移 + 生成式解码 |
| 最后的回答(摘录) | ~22 分钟已过。正在测试最后的关键假设:位移噪声(全秩重心)拓宽了云;将位移投影到其前 30 个主方向(低秩),如获胜节点 8 所做: |
| 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/20261002-202908-search-t1-scr-B/nodes/15/engineer.jsonl 132 KB /home/spark-longxinyang/vec/runs/formal/20261002-202908-search-t1-scr-B/nodes/15/engineer.stderr |
调研员
| 角色 | 调研员 alibaba-token-plan-cn/qwen3.8-max |
|---|---|
| 调用次数 | 1 次 |
| 轮数 | 1 |
| 工具调用 | 共 0 次:— |
| 用时 | 1 分 |
| token 数 | 输入 11,184 · 输出 1,350 · 思考 1,941 |
| 任务(第一行) | 为节点 n15(草稿,父节点 nNone)写改进计划 PLAN.json,思路 generative_latent |
| 最后的回答(摘录) | ,选 HVG 2500(scanpy flavor='seurat'),log1p(CP10k) 值作为输入;记录每细胞非零基因数作为伪文库大小。\n2. VAE 架构:encoder MLP 2500→256→128→(mu,logvar) dim=20;decoder MLP 20→128→256→2500;高斯似然(对 log1p 值),KL 权重 β=0.5。用 PyTorch 手写(~80 行),不用 scvi-tools 的 SCVI 类以避免 setup 开销和 counts 假设。\n3. 训练:Adam lr=1e-3,batch=256,epochs=300(时间上限 3 分钟;若超时按已完成 epoch 继续)。训练集=所有可用阶段细胞合并。\n4. 位移(双输入时):在 20 维 latent 中对 stage1 和 stage2 细胞做 Sinkhorn OT(ε=1e-3,Python POT 库或手写 Sinkhorn 50 次迭代),取 top-k=10 祖先重心,计算逐细胞位移向量;kNN=30 平滑。\n5. 外推:z_pred = z_last + λ·displacement,λ 初始 1.0,网格搜索 [0.5, 1.0, 2.0, 3.0]。\n6. 解码:decoder(z_pred) → 2500 HVG 预测值;clip≥0;非 HVG 基因保留输入值不变;仅对输入中非零位置写入(addnz 策略),另加一个开关 --allow-zero-activate 允许解码器将输入为零但解码值>阈值(0.1)的位置激活(默认关闭,作为消融)。\n7. 单输入退路:只有一个阶段时跳过步骤 4-5,直接 encode→decode(等价于零位移对照)。\n8. 查分策略:先跑零位移对照确认解码器不跌破 copy_last(X3 A 半 ≥46);再跑 λ 网格(4 次查分),选最优;总查分 ≤8 次。\n9. 关键超参搜索范围:latent_dim [15,20,30];β [0.1,0.5,1.0];若时间允许在最优 λ 附近 ±0.5 细调。", "expected_groups": ["covariation", "de_recovery", "cell_state"], "risks": "1) 解码器重建质量差,零位移对照就跌破 copy_last(<46 分)——Engineer 应在第一次查分就验证,若跌破则减小 latent_dim 或增大 β 限制生成自由度,极端情况报告失败。2) 仅 2 个时间点,潜空间位移方向弱识别,λ 过大可能崩溃——网格从 0.5 开始。3) 30 分钟内训练+网格紧张——先固定 300 epoch 小样本(2000 细胞子集)验证流程,再全量。4) addnz 策略可能限制生成式解码的优势(零值基因无法激活)——保留 --allow-zero-activate 开关作为消融。5) X3 是心脏数据(Qiu),VAE 在全胚上训练可能不匹配——这是所有方法共有的,不特殊处理。", "family_id": "generative_latent", "mechanism": "小型高斯 VAE 学习 log 表达的非线性潜空间表示,双输入时在潜空间做 OT 耦合得到逐细胞位移(位移方向和大小取决于细胞在潜空间的位置),再由解码器将位移后的潜向量生成全转录组表达。", "vs_constant_shift": "位移在 20 维潜空间中逐细胞计算,由 OT 耦合和局部 kNN 平滑决定,不同潜空间位置的细胞获得不同方向和大小的位移;解码器是非线性 MLP,输出不是输入加常数向量。验证:检查位移向量的逐细胞方差(应远大于 0)和方向离散度。", "mechanism_evidence": "Engineer 应输出:(1) 逐细胞位移向量的范数分布和方向余弦相似度矩阵均值(若所有位移几乎相同→退化为常数位移);(2) 零位移对照 vs 有位移的四组分对比(cell_state 和 direction 应变化);(3) 解码器重建误差(MSE on held-out 10%)确认潜空间有信息;(4) 激活的零值基因数量(若 --allow-zero-activate 开启)。", "mechanism_off_control": "同一程序设 λ=0(或 --lambda 0):潜空间位移为零,仅 encode→decode 重建。预期:输出接近输入(仅受 VAE 重建误差影响),四组分与 copy_last 差异在 1-2 分内;若零位移对照与 λ>0 输出逐比特相同,说明位移未生效。", "sources": [] } |
| 原始记录位置 | /home/spark-longxinyang/vec/runs/formal/20261002-202908-search-t1-scr-B/nodes/15/researcher.jsonl 5 KB /home/spark-longxinyang/vec/runs/formal/20261002-202908-search-t1-scr-B/nodes/15/researcher.stderr |