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

节点 n16

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 7450da4bce: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 72102db813。改动的文件：solution/METHOD.md +8 −16、solution/run.py +13 −3

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 70def7a..5007fd5 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,20 +1,12 @@ ## 改了什么-相对父节点（ot_moscot）的全部改动：-1. 方法族替换为 generative_latent：小型高斯 VAE（MLP 256→128→15维latent→128→256→HVG）在所有输入阶段的 top-2000 HVG 上训练；-2. 状态依赖位移：在 latent 空间中用 k=20 近邻匹配估计每个细胞的位移（z_last - mean(z_prev_knn)），外推 λ=0.5 * (dt_out/dt_in)；-3. 解码后与原始表达保守混合：step = (decoded - original) * 0.25，只加在非零位点（addnz），非 HVG 基因不动；-4. 单输入阶段退化为生长加权复制；-5. ZERO_TRANSITION=1 环境变量可关闭位移（仅编码-解码对照）。+相对父节点的全部改动：+1. 移除严格 addnz 约束：原来只在非零位点写入修改，现在对零位点增加阈值激活机制——当解码值超过该基因所有细胞解码值的第80百分位且绝对值>0.1时，以 ZERO_ACT_BLEND=0.4 的比例写入，允许预测新激活的DE基因；+2. BLEND_DECODED 从 0.25 提升到 0.30，增加非零位点的DE信号传递；+3. N_HVG 从 2000 增加到 3000，扩大VAE覆盖的基因范围，使更多潜在DE基因进入模型。 -本轮（第2轮）修复：-- cell_state 33.61 说明解码器严重破坏细胞状态。将混合比例从 0.7 decoded / 0.3 original 改为 0.25 的步长系数（即 original + 0.25*(decoded-original)），大幅保守；-- LAMBDA 从 1.0 降到 0.5，减少外推幅度；-- latent dim 从 20 降到 15，减少过拟合；-- epochs 从 8 增到 25，改善重建质量；-- KL 权重从 0.1 降到 0.01，让 VAE 优先重建而非压缩。+理由：de_recovery 45.16 是最弱分组（比 ot_moscot 低 6.22），直接原因是 addnz 阻止了对零→非零转变的预测。阈值激活在保守性和DE恢复之间取平衡：只在解码器高置信度预测表达时才写入，避免噪声破坏 cell_state。  ## 用到的知识与出处-- Lopez R. et al. scVI, Nat Methods 2018 (10.1038/s41592-018-0229-2)：VAE 框架。-- 方法卡 k035：log1p(CP10k) 无 counts，用高斯 VAE；HVG 训练，非 HVG 保留。-- 方法卡 k030：latent 动力学弱可辨识，需保守外推。-- 方向规格：状态依赖转移、零转移对照、解码器不跌破照抄。+- 父节点 ANALYSIS 的 next_suggestions 第2条：放开 addnz 限制，允许在原始为零但 HVG 解码值高的位点写入表达。+- 方法卡 k035：HVG 训练，非 HVG 保留；高斯 VAE 在 log1p(CP10k) 上工作。+- Lopez R. et al. scVI, Nat Methods 2018：VAE 框架。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex e2fd4c7..77632b3 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -40,7 +40,7 @@ from g37_common import growth_rates, stage_pair  # noqa: E402  from src.task1_temporal.view_io import load_manifest, panel_genes, target_n_cells, write_prediction  # noqa: E402 -N_HVG = 2000+N_HVG = 3000 LATENT_DIM = 15 HIDDEN1 = 256 HIDDEN2 = 128@@ -49,7 +49,9 @@ BATCH_SIZE = 512 LR = 1e-3 K_NEIGHBORS = 20 LAMBDA = 0.5-BLEND_DECODED = 0.25+BLEND_DECODED = 0.30+ZERO_ACT_BLEND = 0.4+ZERO_ACT_PERCENTILE = 80.0 ZERO_TRANSITION = int(os.environ.get("ZERO_TRANSITION", "0")) N_THREADS = 8 @@ -211,8 +213,16 @@ def main() -> None:      X_out = last.X[rows].toarray()     X_out_hvg = X_out[:, hvg].copy()+    nonzero_mask = X_out_hvg > 0     step = (decoded_hvg - X_out_hvg) * BLEND_DECODED-    step *= X_out_hvg > 0+    step *= nonzero_mask++    zero_mask = ~nonzero_mask+    if zero_mask.any():+        gene_thresh = np.percentile(decoded_hvg, ZERO_ACT_PERCENTILE, axis=0)+        activate = zero_mask & (decoded_hvg > gene_thresh[np.newaxis, :]) & (gene_thresh > 0.1)+        step += activate * decoded_hvg * ZERO_ACT_BLEND+     X_out[:, hvg] = X_out_hvg + step     np.maximum(X_out, 0.0, out=X_out) 

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 0 scored 52.28 (best) with high cell_state but low covariation. Round 1's norm clipping (STEP_NORM_FRAC=0.35) killed cell_state and de_recovery while only moderately helping covariation. I'll remove the norm clip, use moderate zero activation, and add a small pseudobulk directional shift to boost de_recovery without hurting covariation (constant shifts preserve correlations).

<<<<<<< SEARCH
BLEND_DECODED = 0.27
ZERO_ACT_BLEND = 0.12
ZERO_ACT_PERCENTILE = 93.0
STEP_NORM_FRAC = 0.35
ZERO_TRANSITION = int(os.environ.get("ZERO_TRANSITION", "0"))
N_THREADS = 8
=======
BLEND_DECODED = 0.30
ZERO_ACT_BLEND = 0.18
ZERO_ACT_PERCENTILE = 88.0
SHIFT_FRAC = 0.15
ZERO_TRANSITION = int(os.environ.get("ZERO_TRANSITION", "0"))
N_THREADS = 8
>>>>>>> REPLACE

<<<<<<< SEARCH
    X_out = last.X[rows].toarray()
    X_out_hvg = X_out[:, hvg].copy()
    nonzero_mask = X_out_hvg > 0
    step = (decoded_hvg - X_out_hvg) * BLEND_DECODED
    step *= nonzero_mask

    zero_mask = ~nonzero_mask
    if zero_mask.any():
        gene_thresh = np.percentile(decoded_hvg, ZERO_ACT_PERCENTILE, axis=0)
        activate = zero_mask & (decoded_hvg > gene_thresh[np.newaxis, :]) & (gene_thresh > 0.1)
        step += activate * decoded_hvg * ZERO_ACT_BLEND

    orig_norms = np.linalg.norm(X_out_hvg, axis=1, keepdims=True)
    step_norms = np.linalg.norm(step, axis=1, keepdims=True)
    max_norms = orig_norms * STEP_NORM_FRAC
    scale = np.where(step_norms > max_norms, max_norms / (step_norms + 1e-8), 1.0)
    step *= scale

    X_out[:, hvg] = X_out_hvg + step
    np.maximum(X_out, 0.0, out=X_out)
=======