总览 · ← 返回运行 20261002-202908-search-t1-scr-C
节点 n58
| 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-C |
|---|---|
| 父节点 | n35 |
| 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。 | 改进 |
| 状态 | 被中断 |
| 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。 | 1 分 |
| 程序版本 | — （programs.git） |
| 备注 | native evaluation_infrastructure: scorer exit 1: raise ValueError("prediction.X contains negative values; metrics expect log-normalized nonnegative data") | ValueError: prediction.X contains nega… |
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
没有计划（PLAN.json）。
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）。
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。
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。
native
| 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。 | native alibaba-token-plan-cn/qwen3.8-max |
|---|---|
| 调用次数 | 1 次 |
| 轮数?大模型一共回复了几轮（每轮可以调用多个工具）。 | 0 |
| 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 0 次：— |
| 用时 | 不到 1 分 |
| token 数?输入 / 输出（含思考）的 token 数，来自接口返回的用量。 | 输入 30,955 · 输出 1,195 · 思考 1,048 |
| 任务（第一行） | — |
| 最后的回答（摘录） | — |
| 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。 | — |
stream
| 角色 | stream |
|---|---|
| 调用次数 | 0 次 |
| 轮数 | 1 |
| 工具调用 | 共 0 次：— |
| 用时 | 不到 1 分 |
| token 数 | 输入 30,955 · 输出 1,195 · 思考 1,048 |
| 任务（第一行） | — |
| 最后的回答（摘录） | Looking at the analysis, the main weakness is **covariation (-4.24)** caused by the `step *= X_out > 0` constraint and restricted gene coverage. I'll:
1. Remove the non-zero entry constraint (allow zero→non-zero changes to preserve correlation structure)
2. Add variance matching post-step (like the VAE program's VAR_MATCH approach)
3. Use growth-weighted sampling (from g37_common, as ot_moscot does)
4. Reduce shrinkage since we're now applying more broadly
<<<<<<< SEARCH
from g37_common import stage_pair # noqa: E402
=======
from g37_common import growth_rates, stage_pair # noqa: E402
>>>>>>> REPLACE
<<<<<<< SEARCH
RIDGE_ALPHA = 1.0
SHRINKAGE = 0.5
MIN_CELLS_PER_CT = 5
=======
RIDGE_ALPHA = 1.0
SHRINKAGE = 0.3
MIN_CELLS_PER_CT = 5
VAR_MATCH = 0.6
>>>>>>> REPLACE
<<<<<<< SEARCH
idx = rng.choice(last.n_obs, size=n, replace=n > last.n_obs)
idx = np.sort(idx)
factor = dt_out / dt_in
dA = delta_a[idx] * factor
=======
(g_last,) = growth_rates([last], genes, mask, args.seed)
w = g_last ** dt_out
p = w / w.sum()
idx = np.sort(rng.choice(last.n_obs, size=n, replace=n > last.n_obs, p=p))
factor = dt_out / dt_in
dA = delta_a[idx] * factor
>>>>>>> REPLACE
（只摘前 40 行） |
| 原始记录位置 | /home/spark-longxinyang/vec/runs/formal/20261002-202908-search-t1-scr-C/nodes/58/native/0/stream.jsonl 5 KB |