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节点 n34

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 296d6b0528: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 d5ad822a1a。改动的文件：solution/METHOD.md +7 −7、solution/run.py +8 −0

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 4735c78..0628437 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,9 +1,9 @@ ## 改了什么-1. 回退第 0 轮失败改动（K_SMOOTH=20、gene_confidence_shrink、强熵收缩）：第 0 轮 score 47.32 远低于父节点 52.13，cell_state 和 covariation 各跌约 8 分，原因是过度收缩破坏了群体结构。-2. 恢复父节点参数（K_SMOOTH=30、ENTROPY_SHRINK=0.5、ENTROPY_FLOOR=0.5、STEP_CAP_STD=3.0）。-3. 唯一新改动：LAMBDA 从 0.8 降到 0.7。依据父节点 ANALYSIS 的归因分析："全局性步长收缩（向 copy_last 靠拢）更可能是 cell_state 提升的来源"，且建议"继续扫 λ∈{0.6,0.7}"。λ=0.7 进一步收缩外推步长，预期在 cell_state 上继续获益，同时 direction 不会进一步恶化（direction 对 λ 不敏感，父节点 λ 从 1.0→0.8 时 direction 仅 +0.56）。-机制对照：LAMBDA=0.8 且 ENTROPY_SHRINK=0 且 STEP_CAP_STD=inf 时退化为原始 ot_moscot 种子。+1. 回退第 0 轮的 direction smoothing（DIR_SMOOTH_K/DIR_BLEND 及 kNN 方向混合代码）：第 0 轮 direction 49.97 与父节点 49.99 无差异，且 de_recovery 从 51.38 降到 50.48，说明方向平滑模糊了基因特异性信号。+2. 新改动：耦合权重裁剪（COUPLING_CLIP=0.01）。在计算祖先均值之前，将每个输出细胞的耦合权重中低于该列最大值 1% 的项清零并重新归一化。机制：高熵耦合的祖先均值被大量弱权重祖先拉向全局均值，导致位移方向不准确；裁剪后祖先估计集中在少数高置信度祖先上，方向更可靠。若裁剪后某列全零则回退到未裁剪版本。+3. 与第 0 轮的区别：第 0 轮在步长方向上做后处理（kNN 平均），本轮在源头改善祖先估计质量。+机制对照：COUPLING_CLIP=0 时退化为父节点行为。 ## 用到的知识与出处-- λ 收缩防止外推过冲：父节点 ANALYSIS 建议"可继续扫 λ∈{0.6,0.7}"。-- 熵收缩参数保持父节点值：第 0 轮证明加强熵收缩（0.65/0.35）有害。-- K_SMOOTH=30：父节点已验证的值，第 0 轮降到 20 导致严重退化。+- 父节点 ANALYSIS：direction 最弱（49.99），建议"基于耦合确定性的位移方向修正"。+- k031（Waddington-OT / moscot）：耦合矩阵的列熵反映匹配不确定性，高熵列的祖先均值不可靠。+- 第 0 轮实验结果：方向后处理（kNN 平滑）无效，需从耦合本身入手。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 29be6e9..9540289 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -52,6 +52,7 @@ N_THREADS = 8 ENTROPY_SHRINK = 0.5 ENTROPY_FLOOR = 0.5 STEP_CAP_STD = 3.0+COUPLING_CLIP = 0.01   def weighted_rows(w: np.ndarray, n: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray:@@ -117,6 +118,13 @@ def main() -> None:     Pc = P[:, rows]     del P     Pc /= np.maximum(Pc.sum(axis=0, keepdims=True), 1e-30)+    col_max = Pc.max(axis=0, keepdims=True)+    Pc_clip = np.where(Pc >= COUPLING_CLIP * col_max, Pc, 0.0)+    clip_sums = Pc_clip.sum(axis=0, keepdims=True)+    has_mass = (clip_sums > 0).ravel()+    Pc_clip[:, has_mass] /= clip_sums[:, has_mass]+    Pc_clip[:, ~has_mass] = Pc[:, ~has_mass]+    Pc = Pc_clip     shrink = entropy_shrink_factors(Pc)     factor = LAMBDA * dt_out / dt_in     torch.set_num_threads(N_THREADS)

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

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{"name": "read_file", "arguments": {"path": "/home/spark-longxinyang/.local/state/vec-report/calls/2-202908-search-t1-scr-C-n34-400bdf/work/PROMPT.md", "offset": 657}}
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