总览 · ← 返回运行 20261002-202908-search-t1-scr-C

节点 n11

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 db2ad4b113: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 341b46322c。改动的文件：solution/METHOD.md +9 −11、solution/run.py +3 −3

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 2fe7cdf..f22c9cf 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,15 +1,13 @@ ## 改了什么-相对父节点（ot_moscot seed，LAMBDA=1.0，K_SMOOTH=30，无步长约束）的全部改动：-1. LAMBDA 1.0→0.85：收缩外推步长，减少过冲（节点4用0.8在direction上更好，取折中）。-2. K_SMOOTH 30→25：轻微减少kNN平滑，保留更多细胞特异性。-3. 耦合熵逐细胞收缩（ENTROPY_SHRINK=0.4, ENTROPY_FLOOR=0.6）：耦合分布越均匀的细胞，祖先均值越不可靠，步长收缩越多。比节点4（0.5/0.5）更温和。-4. 步长向量范数封顶（STEP_CAP_STD=2.5）：超过中位范数2.5倍的按比例缩回。-5. **新增：细胞类型感知的位移混合（TYPE_BLEND=0.35）**：对每个输出细胞，计算其所属细胞类型内所有细胞的平均位移向量，然后以0.35的比例将细胞自身位移向类型均值混合。这减少了单细胞噪声对位移方向的干扰，使同类型细胞的运动方向更一致，直接针对direction指标（父节点最弱项49.14）。同时保留65%的细胞个体位移，不塌缩到纯类型均值。+相对父节点（节点8，TYPE_BLEND=0.35，LAMBDA=0.85，ENTROPY_SHRINK=0.4，ENTROPY_FLOOR=0.6）：+1. TYPE_BLEND 0.40→0.35：第1轮将TYPE_BLEND从0.35提高到0.40，A半分从~51.8降到51.31，de_recovery下降1.38。回退到父节点值。+2. LAMBDA 0.85→0.90：父节点分析指出过收缩可能损失covariation和de_recovery信号。增加外推步长以恢复DE信号，同时保留熵收缩和步长封顶作为安全网防止过冲。+3. ENTROPY_SHRINK 0.4→0.35，ENTROPY_FLOOR 0.6→0.65：减轻熵收缩力度。高熵（耦合不确定）细胞的步长收缩从最多40%降为最多35%，地板从0.6提到0.65。理由：过度收缩压低了位移幅度，导致de_recovery信号不足；耦合不确定性已由步长封顶兜底。 -第0轮失败教训：基因维度加权破坏基因间相对幅度（cell_state 12.8）。第1轮成功：细胞维度自适应收缩有效（51.29）。本轮在细胞维度上进一步利用类型结构信息。+三处改动协同：增大LAMBDA给更多外推信号，减轻熵收缩保留更多位移幅度，TYPE_BLEND回到验证过的0.35维持类型一致性。  ## 用到的知识与出处-- 细胞类型感知混合：通用发育生物学知识——同一细胞类型的细胞在发育过程中沿相似轨迹移动（谱系约束），类型内位移应具有一致性。这属于"谱系关系"类通用机制知识。-- 耦合熵作为可靠性度量：信息论；WOT论文（Schiebinger 2019, Cell）中耦合集中度反映命运确定性。-- WOT/moscot耦合与生长率先验：Schiebinger 2019, Cell; Klein 2025, Nature。-- 未使用保留阶段信息、未硬编码任何统计量。细胞类型标签来自输入数据obs列，非外部知识。+- LAMBDA回调依据：父节点ANALYSIS建议"针对covariation/de_recovery轻微回落：尝试LAMBDA回到0.9-1.0并保留熵收缩"。+- 熵收缩减轻：第1轮de_recovery下降1.38提示收缩过度；步长封顶（STEP_CAP_STD=2.5）已提供极端值保护，熵收缩无需过于激进。+- 耦合熵作为可靠性度量：信息论；WOT论文（Schiebinger 2019, Cell）。+- 未使用保留阶段信息、未硬编码统计量。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex c712fce..192fdee 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -46,11 +46,11 @@ EPSILON = 1e-3 TAU_A = 0.95 TAU_B = 1.0 K_SMOOTH = 25-LAMBDA = 0.85+LAMBDA = 0.90 GROWTH = True N_THREADS = 8-ENTROPY_SHRINK = 0.4-ENTROPY_FLOOR = 0.6+ENTROPY_SHRINK = 0.35+ENTROPY_FLOOR = 0.65 STEP_CAP_STD = 2.5 TYPE_BLEND = 0.35 

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 (TYPE_BLEND=0.40, LAMBDA=0.85) scored 51.31 on A-half, slightly below the parent's equivalent. The de_recovery drop (-1.38 vs parent) suggests over-shrinkage. The parent analysis specifically suggested trying LAMBDA back toward 0.9-1.0 while keeping entropy shrinkage. I'll revert TYPE_BLEND to 0.35 (which was better) and increase LAMBDA to 0.90 to recover de_recovery/covariation signal.

<<<<<<< SEARCH
K_SMOOTH = 25
LAMBDA = 0.85
GROWTH = True
N_THREADS = 8
ENTROPY_SHRINK = 0.4
ENTROPY_FLOOR = 0.6
STEP_CAP_STD = 2.5
TYPE_BLEND = 0.40
=======
K_SMOOTH = 25
LAMBDA = 0.90
GROWTH = True
N_THREADS = 8
ENTROPY_SHRINK = 0.35
ENTROPY_FLOOR = 0.65
STEP_CAP_STD = 2.5
TYPE_BLEND = 0.35
>>>>>>> REPLACE

```METHOD
## 改了什么
相对父节点（节点8，TYPE_BLEND=0.35，LAMBDA=0.85，ENTROPY_SHRINK=0.4，ENTROPY_FLOOR=0.6）：
1. TYPE_BLEND 0.40→0.35：第1轮将TYPE_BLEND从0.35提高到0.40，A半分从~51.8降到51.31，de_recovery下降1.38。回退到父节点值。
2. LAMBDA 0.85→0.90：父节点分析指出过收缩可能损失covariation和de_recovery信号。增加外推步长以恢复DE信号，同时保留熵收缩和步长封顶作为安全网防止过冲。
3. ENTROPY_SHRINK 0.4→0.35，ENTROPY_FLOOR 0.6→0.65：减轻熵收缩力度。高熵（耦合不确定）细胞的步长收缩从最多40%降为最多35%，地板从0.6提到0.65。理由：过度收缩压低了位移幅度，导致de_recovery信号不足；耦合不确定性已由步长封顶兜底。

三处改动协同：增大LAMBDA给更多外推信号，减轻熵收缩保留更多位移幅度，TYPE_BLEND回到验证过的0.35维持类型一致性。

## 用到的知识与出处
- LAMBDA回调依据：父节点ANALYSIS建议"针对covariation/de_recovery轻微回落：尝试LAMBDA回到0.9-1.0并保留熵收缩"。
- 熵收缩减轻：第1轮de_recovery下降1.38提示收缩过度；步长封顶（STEP_CAP_STD=2.5）已提供极端值保护，熵收缩无需过于激进。
- 耦合熵作为可靠性度量：信息论；WOT论文（Schiebinger 2019, Cell）。
- 未使用保留阶段信息、未硬编码统计量。
```