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

节点 n63

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 499177af75: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 37e0cbb37a。改动的文件：solution/METHOD.md +7 −12、solution/run.py +5 −2

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 421b0a7..871191c 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,14 +1,9 @@ ## 改了什么-将 ot_moscot 种子改为 growth_dynamics 方向：-1. 从耦合矩阵列和提取每个 last-stage 细胞的局部生长信号（coupling_growth），偏离均值 = 局部扩张/收缩；-2. 在 PCA 空间用 kNN 平滑得到状态依赖的生长场（local_growth_field）；-3. 重采样权重 = (WOT先验生长 × 局部生长场)^dt_out，扩张区域细胞被更多采样；-4. 速度调制：每个输出细胞位移乘以 velocity_scale = clip(1 + GROWTH_AMP * centered_log_growth, 0.3, 2.0)，扩张区域细胞移动更多；-5. 机制对照：GROWTH_MODULATION=False 时退化为纯速度场（无生长调制），等价于原 ot_moscot。-与常数位移的区别：变化来自状态依赖的耦合生长场，不是每型同一向量或全局比例。+修复父节点 growth_dynamics 机制为恒等变换的问题：将 TAU_B 从 1.0 降到 0.95，使目标侧边际不再被强制为均匀，耦合矩阵列和（coupling_growth）真正偏离 1，生长场非平凡。同时将 GROWTH_AMP 从 0.5 降到 0.3，使速度调制更保守，避免过度位移损害 cell_state。不添加各向同性噪声（Inspiration 节点 47 的 NOISE_SCALE=0.02 导致 cell_state 从 50 跌至 39）。添加 stderr 诊断打印以验证生长信号幅度。+机制对照：GROWTH_MODULATION=False 时退化为纯 ot_moscot（无生长调制）。 ## 用到的知识与出处-- TIGON (Sha et al., Nat Mach Intell 2024, 10.1038/s42256-023-00763-w)：联合学习速度场和生长函数。-- DeepRUOT (Zhang et al., arXiv:2410.00844)：非平衡 OT 下学习漂移、扩散和生长。-- Waddington-OT (Schiebinger et al., Cell 2019, 10.1016/j.cell.2019.01.006)：耦合矩阵列和反映目标细胞相对质量变化。-- moscot (Klein et al., Nature 2025, 10.1038/s41586-024-08453-2)：TemporalProblem 实现。-- 方向库 growth_dynamics 条目：强收缩生长项、只在有输入证据的谱系内起作用、按权重重采样并加回残差。+- 父节点 ANALYSIS 的 next_suggestions 第 1 条：把 tau_b 降到 0.9~0.95 使 coupling_growth 真正偏离 1。+- Waddington-OT (Schiebinger et al., Cell 2019, 10.1016/j.cell.2019.01.006)：非平衡 OT 中 tau_b<1 允许目标侧质量变化，列和反映局部生长/收缩。+- moscot (Klein et al., Nature 2025, 10.1038/s41586-024-08453-2)：TemporalProblem solve 的 tau_b 参数控制目标侧松弛。+- TIGON (Sha et al., Nat Mach Intell 2024, 10.1038/s42256-023-00763-w)：状态依赖的生长函数调制速度场。+- 节点 47 教训：各向同性噪声（NOISE_SCALE）严重损害 cell_state，本次不引入。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex a2f312a..f7eae2c 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -44,12 +44,12 @@ N_HVG = 2000 N_PCS = 30 EPSILON = 1e-3 TAU_A = 0.95-TAU_B = 1.0+TAU_B = 0.95 K_SMOOTH = 30 LAMBDA = 1.0 GROWTH = True GROWTH_MODULATION = True-GROWTH_AMP = 0.5+GROWTH_AMP = 0.3 N_THREADS = 8  @@ -110,6 +110,9 @@ def main() -> None:     col_sums = P.sum(axis=0)     coupling_growth = col_sums / np.maximum(col_sums.mean(), 1e-30)     smooth_growth = local_growth_field(Zl, coupling_growth, k=K_SMOOTH)+    print(f"growth: coupling std={coupling_growth.std():.5f} smooth min/med/max="+          f"{smooth_growth.min():.4f}/{np.median(smooth_growth):.4f}/{smooth_growth.max():.4f}",+          file=sys.stderr)      if GROWTH:         if GROWTH_MODULATION:

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

stream

<tool_call>
{"name": "read_file", "arguments": {"path": "/home/spark-longxinyang/.local/state/vec-report/calls/2-202908-search-t1-scr-C-n63-830406/work/PROMPT.md", "offset": 679}}
</tool_call>
<tool_call>
{"name": "list_dir", "arguments": {"path": "/home/spark-longxinyang/.local/state/vec-report/calls/2-202908-search-t1-scr-C-n63-830406/work/solution"}}
</tool_call>