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节点 n44

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 ba012c20d3: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 +25 −2

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 4735c78..0fc5a21 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. 针对 direction（最弱组 49.99）：引入自适应方向修正。对每个输出细胞，计算其耦合熵（已有），高熵（不确定耦合）细胞的位移方向向 kNN 邻居的平均位移方向靠拢（DIRECTION_BLEND_KNN=0.4），低熵细胞保持原始方向。这比全局 λ 收缩更精细：不确定的细胞获得群体共识方向，确定的细胞保持个体轨迹。+2. 针对 de_recovery（51.38 两轮不变）：引入 DE 基因加权。计算两阶段间伪批量差异（|last_mean - prev_mean|），取前 500 个变化最大的基因，对这些基因的步长乘以 DE_BOOST=1.3。原理：这些基因是阶段间真正在变化的基因，加大它们的位移有助于 DE 恢复。+3. LAMBDA 保持 0.7（已证明平台）。+机制对照：DIRECTION_BLEND_KNN=0 且 DE_BOOST=1.0 且 ENTROPY_SHRINK=0 且 STEP_CAP_STD=inf 时退化为原始 ot_moscot 种子。 ## 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。+- 方向修正思路：父节点 ANALYSIS next_suggestions 第 1 条"对高熵耦合用 kNN 局部平均代替原始外推方向"。+- DE 基因加权：父节点 ANALYSIS next_suggestions 第 3 条"需要改动基因层面的输出"。+- 伪批量差异计算：标准差异表达分析方法（scanpy rank_genes_groups 的前置步骤）。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 29be6e9..7895500 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -52,6 +52,9 @@ N_THREADS = 8 ENTROPY_SHRINK = 0.5 ENTROPY_FLOOR = 0.5 STEP_CAP_STD = 3.0+DIRECTION_BLEND_KNN = 0.4+DE_BOOST = 1.3+DE_TOP_N = 500   def weighted_rows(w: np.ndarray, n: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray:@@ -64,7 +67,18 @@ def entropy_shrink_factors(Pc: np.ndarray) -> np.ndarray:     H = -np.sum(Pc_safe * np.log(Pc_safe), axis=0)     H_max = np.log(max(Pc.shape[0], 2))     H_norm = np.clip(H / H_max, 0.0, 1.0)-    return ENTROPY_FLOOR + (1.0 - ENTROPY_FLOOR) * (1.0 - ENTROPY_SHRINK * H_norm)+    return ENTROPY_FLOOR + (1.0 - ENTROPY_FLOOR) * (1.0 - ENTROPY_SHRINK * H_norm), H_norm+++def de_gene_weights(prev_X, last_X, mask: np.ndarray) -> np.ndarray:+    prev_mean = np.asarray(prev_X.mean(axis=0)).ravel()+    last_mean = np.asarray(last_X.mean(axis=0)).ravel()+    delta = np.abs(last_mean - prev_mean)+    delta[~mask] = 0.0+    w = np.ones(delta.shape[0], dtype=np.float32)+    top = np.argsort(delta)[::-1][:DE_TOP_N]+    w[top] = DE_BOOST+    return w   @@ -117,7 +131,7 @@ def main() -> None:     Pc = P[:, rows]     del P     Pc /= np.maximum(Pc.sum(axis=0, keepdims=True), 1e-30)-    shrink = entropy_shrink_factors(Pc)+    shrink, H_norm = entropy_shrink_factors(Pc)     factor = LAMBDA * dt_out / dt_in     torch.set_num_threads(N_THREADS)     Xp = torch.from_numpy(prev.X.toarray())@@ -127,6 +141,15 @@ def main() -> None:     step = (smooth - anc) * factor     del smooth, anc     step *= shrink[:, None]+    if DIRECTION_BLEND_KNN > 0:+        from sklearn.neighbors import NearestNeighbors+        nn_dir = NearestNeighbors(n_neighbors=K_SMOOTH).fit(Zl[rows])+        idx_dir = nn_dir.kneighbors(Zl[rows], return_distance=False)+        step_knn = step[idx_dir].mean(axis=1)+        blend_w = (H_norm * DIRECTION_BLEND_KNN)[:, None]+        step = (1.0 - blend_w) * step + blend_w * step_knn+    de_w = de_gene_weights(prev.X, last.X, mask)+    step *= de_w[None, :]     step_mag = np.linalg.norm(step, axis=1, keepdims=True)     step_sd = np.median(step_mag[step_mag > 0]) if np.any(step_mag > 0) else 1.0     cap = STEP_CAP_STD * step_sd

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

Let me read the rest of the file to see the full current program.

<tool_call>
{"file_path": "/home/spark-longxinyang/.local/state/vec-report/calls/2-202908-search-t1-scr-C-n44-a19247/work/PROMPT.md", "offset": 646}
</tool_call>