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节点 n32

METHOD

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 25e9aa71a2: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 246fbd7975。改动的文件：solution/METHOD.md +22 −25、solution/run.py +29 −12

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 5f1b5eb..d7b2f64 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,43 +1,40 @@-在节点21管线上新增--gamma（默认0.3）：每个输出细胞的型级低秩位移 V·w_c 按 (1+γ·clip(p,±2)) 逐细胞缩放，p 为该细胞 stage2 HVG 表达相对本型均值在位移轴 ŵ_c 上的投影；γ=0 逐元素还原节点21。X3 A半双seed +0.42/+0.58（γ=0.3），PLAN 的 γ=10 与局部项复合失败（-30分）。+# METHOD -## 方法（family: other，PLAN 指定机制）+按PLAN实现位移轴投影p的型内标准化+tanh平滑调制（s=1+γ·tanh(p/sd_c)，γ扫{0.5,1.0,2.0}）：X3 A半seed0全部低于或持平父节点clip γ=0.3（60.00/60.07/59.4 vs 60.11），标准化未解锁更大γ、cs随γ单调降，机制否决；按PLAN风险3回退提交clip γ=0.3（默认），与节点22逐元素一致。 -完整保留节点21管线：copy_last抽样、per-type EB位移、α·r时间缩放、top-25 PC低秩投影（HVG 8000）、逐细胞局部切向项 η=-3、k=15、f=1.3 范数归一、只作用非零元、max(0,·)。单输入视图严格退化 copy_last（γ 分支在 `len(entries)>=2` 内，不执行）。+## 方法（family: other） -**本节点新增 --gamma（PLAN 机制：位移轴逐细胞幅度调制）**：对每个输出细胞 i（型 c），p_i = (z_i − z̄_c)·ŵ_c，其中 z 为 stage2 细胞的 PC 坐标（Z2 = (X_l[hvg]−mu)·V），ŵ_c = w_c/‖w_c‖，w_c = V^T·Δ_c[hvg] 为型级投影位移的 PC 系数（等价于 HVG 空间在轴 u_c = V·w_c 上的投影，V 正交）；p clip 到 ±2，型级低秩分量乘 s_i = 1+γ·clip(p_i)。局部项（f 归一后的 η·g_i）不受调制，与 PLAN 公式 V·((1+γ·clip(p_i))·w_c + f归一 η·g_i) 一致。β<1 时只调制 β·tilde 部分。**γ=0 时整个分支跳过，输出与节点21逐元素一致（实测 (A!=B).nnz==0）**。+完整保留节点22管线：copy_last抽样、per-type EB位移、α=1.5·r时间缩放、top-25 PC低秩投影（HVG 8000）、逐细胞局部切向项 η=-3、k=15、f=1.3 范数归一、只作用非零元、max(0,·)、型级位移按 s_i 逐细胞缩放。单输入视图严格退化 copy_last（γ 分支在 `len(entries)>=2` 内）。 -**提交配置：γ=0.3、f=1.3、η=-3、k=15、m=0，其余同节点21。**+**本节点新增 `--gamma-mode {tanh,clip}`（PLAN 机制）**：tanh 模式下 p_i=(z_i−z̄_c)·ŵ_c 除以型内 sd（该型全体 stage-2 细胞的 p 分布 sd；型 <10 细胞或 sd<1e-8 时回退全体 stage-2 细胞池化 sd，再夹 ≥1e-8），s_i=1+γ·tanh(p_std)∈(1−γ,1+γ)，平滑有界无截断；clip 模式为节点22原式 s=1+γ·clip(p,±2)。γ=0 时分支跳过，逐元素还原节点21。 -## 机制生效证据与对照结果（X3 A半）+**提交配置：gamma-mode=clip、γ=0.3（=节点22默认），tanh 模式作为已否决的对照保留在代码中。** -γ 扫描（seed0，亲本 seed0=59.69）：+## 机制生效证据与对照结果（X3 A半，seed0） -| γ | 总分 | cell_state | covariation | de_rec | direction |-|---|---|---|---|---|---|-| 0（=节点21） | 59.69 | 85.55 | 44.65 | 50.48 | 49.91 |-| 0.15 | 60.02 | 86.81 | 44.47 | 50.48 | 49.86 |-| **0.3** | **60.11** | 87.63 | 44.33 | 50.00 | 49.83 |-| 0.5 | 60.03 | 87.40 | 44.20 | 50.00 | 49.87 |-| 1.0 | 57.37 | 78.66 | 44.04 | 50.00 | 49.84 |-| 3 | 41.01 | 31.93 | 41.83 | 43.44 | 48.83 |-| 10 | 29.82 | 10.71 | 21.26 | 42.06 | 47.36 |+tanh 扫描（亲本节点22 clip γ=0.3 seed0 = 60.11，cs 87.63 / cov 44.33 / de 50.00 / dir 49.83）： -γ=0.3 seed1 = 59.57（亲本 seed1 = 58.99，+0.58）；双seed均值 59.84 vs 59.34（**+0.50，小于2分噪声线，属弱正信号，不宣称已证进步**）。曲线在 0.15–0.5 有平台（60.02/60.11/60.03），非单点过拟合；cell_state 随小 γ 一致上升（+1.3~+2.1），cov/de/dir 轻微下降，符合"沿轴异质性↑→cs↑、其余组分小幅侵蚀"的树内既有交换模式。+| 配置 | 总分 | cell_state | covariation | de_rec | direction |+|---|---|---|---|---|---|+| tanh γ=0.5 | ~60.0 | 87.06 | 44.29 | 50.48 | 49.78 |+| tanh γ=1.0 | 60.07 | 87.79 | 44.01 | 50.00 | 49.72 |+| tanh γ=2.0 | ~59.4 | 85.28 | 43.60 | 50.96 | 49.67 |+| clip γ=0.3（提交） | 60.11 | 87.63 | 44.33 | 50.00 | 49.83 | -**PLAN 风险1应验**：节点9 的 γ=10 是在无局部项、无低秩投影的节点4管线上调出的；本管线上 p 的型内分布宽（sd≈1.7，多数细胞触 ±2 clip），γ=10 时 s∈[−19,21] 把位移放大 20 倍，cell_state 崩到 10.71、covariation 崩到 21.26。η 局部项已经提供型内离散度，位移轴调制的可用幅度比节点9 小一个数量级以上。PLAN 成功判据（A半 seed0 ≥62）未达成；但"γ>0 优于 γ=0 且双seed一致"成立，故按 PLAN 提交双seed一致且位于平台内的 γ=0.3，而非回退 γ=0。+机制证据（stderr 诊断）：γ=1.0 tanh 时各型 s 连续分布于 [0.0,2.0)、型内 sd≈0.53–0.77、无截断堆积，p_std 型内 sd 标准化生效（sd 均 >0.1，PLAN 风险2未触发；<10 细胞的型走池化 sd 回退）。**假设否决**：PLAN 预期"消除 clip 饱和后可安全探索更大 γ、cs 推过 92"——实测 cs 在 tanh γ=1.0 达 87.79 后随 γ 单调降，covariation 同步侵蚀，无平台、无正信号（PLAN 成功判据不成立）；说明 clip 饱和不是限制因素，位移轴调制的可用幅度在本管线（已有 η 局部项提供型内离散）已饱和，与节点22 lesson"异质性收益饱和"一致。tanh γ≈0.5–1.0 与 clip γ=0.3 分数相近（60.0–60.1），按 PLAN mechanism_off_control 的额外对照：改善（若有）仅来自调制幅度匹配，平滑函数本身无增益——如实记录。 -机制证据（stderr 诊断）：γ>0 时各型 s 的型内标准差 >0（如 γ=0.3 时 s∈[0.4,1.6] 区间、sd≈0.5），mod 范数的型内离散随 γ 单调增大；γ=0 时分支不执行、逐元素对照通过——调制确实逐细胞生效且集中于 cell_state 组分，与 PLAN mechanism_evidence 预期方向一致（幅度远小于节点9 单独使用时的 +18）。+**关闭对照**：γ=0 或 gamma-mode=clip+γ=0.3 时代码路径与节点22/21逐元素一致（clip 分支表达式未改动，仅加 mode 分叉；节点22已实测 γ=0 与节点21 (A!=B).nnz==0）。 -## 查分记录（X3 A半，共用 7 次）+## 查分记录（X3 A半，共用 3 次） -γ∈{3,10} 2次 + γ∈{0.3,1.0} 2次 + γ∈{0.15,0.5} 2次 + γ=0.3 seed1 1次。γ=0 未查分（用逐元素对照代替，更强）。+tanh γ∈{0.5,1.0,2.0} 各1次。提交配置 clip γ=0.3 未重复查分（=节点22已查分配置，代码路径逐元素一致）。  ## 验证过 / 没验证 -- 验证：vec-check ok；默认参数与已查分 γ=0.3 seed0 预测逐元素一致；同 seed 两次运行逐元素一致（确定性）；γ=0 与父程序（节点21 run.py）同视图同 seed 逐元素一致（关闭对照）；单输入视图（用 X3 的 input_1 单独构造 mini view）严格退化 copy_last 不崩溃、652 cells；~8s / <1GB / 纯CPU（EXECUTION.json gpu:false 不变）。-- 视图无关：γ 只用视图内 Z2、w_c（现场计算）、相对时间差；无绝对时间、路径、manifest 字段顺序依赖；未读 board/mode/source 字段。-- 没验证：B半真值；final 视图（r=1 时型级位移更大，s 的相对调制幅度不变但绝对位移差更大，γ 最优点可能漂移）；γ∈(0.5,1.0) 与 p 标准化变体；γ×f/η 再联合调参（时间预算内只按 PLAN 固定 f=1.3、η=-3）。+- 验证：vec-check ok（seed0 默认参数）；默认输出与已查分节点22配置代码路径一致；纯CPU、~10s、<1GB。+- 视图无关：p_std、sd 全部现场由视图内 Z2/w_c 计算，只用相对时间差；无绝对时间、路径、manifest 顺序依赖；未读 board/mode/source 字段。+- 没验证：tanh γ∈{0.8,1.5,3.0}（时间预算内趋势已单调，扫描提前止损）；seed1 复核（tanh 无正信号，不值得花额度；提交的 clip γ=0.3 已有节点22双seed记录）。  ## 知识来源 -全部沿用节点5/13/21：标签改名词表（方法卡§标签）、EB收缩（标准经验贝叶斯）、PCA/kNN/位移轴投影仅用视图内输入表达数据；无外部数据、无 prior/、无禁窗信息、无硬编码统计量。+全部沿用节点5/13/21/22：标签改名词表（方法卡§标签）、EB收缩（标准经验贝叶斯）、PCA/kNN/位移轴投影仅用视图内输入表达数据；无外部数据、无 prior/、无禁窗信息、无硬编码统计量。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 379645c..ec28d8f 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -127,11 +127,14 @@ def main() -> None:                              "fraction of its type's projected displacement norm")     parser.add_argument("--gamma", type=float,                         default=float(os.environ.get("VEC_GAMMA", "0.3")),-                        help="per-cell modulation of the type-level low-rank "-                             "displacement: scale w_c by (1+gamma*clip(p,-2,2)) "-                             "where p is the cell's stage-2 HVG deviation from "-                             "its type mean projected on the unit axis of V w_c; "-                             "gamma=0 reproduces node 21 element-wise")+                        help="per-cell modulation depth of the type-level "+                             "low-rank displacement; gamma=0 reproduces node 21 "+                             "element-wise")+    parser.add_argument("--gamma-mode", choices=("tanh", "clip"),+                        default=os.environ.get("VEC_GAMMA_MODE", "clip"),+                        help="tanh: s=1+gamma*tanh(p_std) with p_std the "+                             "within-type standardized projection (this node); "+                             "clip: s=1+gamma*clip(p,-2,2) (node 22)")     parser.add_argument("--no-time-scale", action="store_true",                         default=os.environ.get("VEC_NO_TIME_SCALE", "") == "1")     args = parser.parse_args()@@ -260,17 +263,31 @@ def main() -> None:                 print("local %-16s m=%4d ||loc||=%.3f (ref %.3f)"                       % (str(t), len(tmask), float(nm.mean()),                          float(np.linalg.norm(d[hvg]))), file=sys.stderr)-            # gamma modulation (mechanism of this node): scale each cell's-            # type-level low-rank displacement by (1 + gamma*clip(p,-2,2)),-            # p = projection of the cell's stage-2 HVG deviation from its type-            # mean onto the unit axis of V w_c. gamma=0 -> branch skipped,+            # gamma modulation: scale each cell's type-level low-rank+            # displacement by s_i. This node (tanh mode): p_i = (z_i - zbar_c)+            # .what_c is standardized by the within-type sd of p over ALL+            # stage-2 cells of the type (pooled sd over all stage-2 cells as+            # fallback when the type has <10 cells), then s = 1 + gamma *+            # tanh(p_std) -- smooth, bounded in (1-gamma, 1+gamma), always+            # positive, no clipping plateau. gamma=0 -> branch skipped,             # output identical to node 21 element-wise.             if args.gamma != 0.0 and wc is not None and Z2 is not None:                 wn = float(np.linalg.norm(wc))                 if wn > 0:-                    zt = Z2[np.flatnonzero(lab2 == t)].mean(axis=0)-                    p = (Z2[rows[tmask]] - zt) @ (wc / wn)-                    s = 1.0 + args.gamma * np.clip(p, -2.0, 2.0)+                    zidx = np.flatnonzero(lab2 == t)+                    zt = Z2[zidx].mean(axis=0)+                    what = wc / wn+                    p = (Z2[rows[tmask]] - zt) @ what+                    if args.gamma_mode == "tanh":+                        p_all = (Z2[zidx] - zt) @ what+                        sd = float(p_all.std())+                        if len(zidx) < 10 or sd < 1e-8:+                            z_all = Z2.mean(axis=0)+                            sd = float(((Z2 - z_all) @ what).std())+                        sd = max(sd, 1e-8)+                        s = 1.0 + args.gamma * np.tanh(p / sd)+                    else:+                        s = 1.0 + args.gamma * np.clip(p, -2.0, 2.0)                     mod = (beta * (s - 1.0))[:, None] * tilde[None, :]                     if Loc is None:                         Loc = np.zeros((len(tmask), d.shape[0]), dtype=np.float32)

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）。

用到的知识库条目

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

工程师

做了什么：按 PLAN 实现位移轴投影 p 的型内标准化 + tanh 平滑调制（`--gamma-mode tanh`，含池化 sd 回退），X3 A半 seed0 扫 γ∈{0.5,1.0,2.0}。

查分结果：tanh 全部无正信号（~60.0 / 60.07 / ~59.4），均低于或持平父节点 clip γ=0.3 的 60.11；cell_state 随 γ 单调降、covariation 同步侵蚀——clip 饱和不是限制因素，调制幅度已饱和，假设否决。按 PLAN 风险3回退，提交默认 clip γ=0.3（与节点22逐元素一致），vec-check 通过，METHOD.md 已写明对照与证据。

下一步最值得试：幅度类调制（γ/η/f/tanh）在本管线已系统性饱和，应转向方向性改动（位移方向的逐细胞旋转、α·r 时间缩放形式），或放弃在 61.7 平台上微调、探索新信息源（prior/ 调控网络约束位移子空间）。

调研员

能只带来小改善，但方向正确、风险低、实现简单。

如果Engineer发现效果微弱，可以在报告中记录，为后续节点提供信息。

**写最终JSON。**

实际上，让我再考虑一个方案：**联合γ和η的重新校准。**

ANALYSIS建议2：γ×η×f联合小网格。

当前：γ=0.3, η=-3, f=1.3。

如果γ的调制范围改变了（标准化后），η和f的最优值可能也变了。

但这本质上是调参，不是结构改进。

**不，我坚持p标准化。这是结构改进（改变调制函数的形式），不是纯调参。**

最终输出：

我再想想是否要加入低秩残差恢复作为辅助...

不，一个核心机制。p标准化 + tanh。

好的，写。

最后一个考虑：方案名称。"p标准化tanh平滑位移轴调制"有点长。改为"位移轴调制p标准化与tanh平滑化"。

好，写最终JSON。
</think>

```json
{
  "name": "位移轴调制p标准化与tanh平滑化",
  "motivation": "节点22 γ调制中p的型内sd≈1.7，clip(±2)使约24%细胞触截断，调制在截断区退化为常数；γ=1.0时clip版总分崩到57.37（s∈[-1,3]），而γ=0.3平台仅+0.5（噪声内），说明硬clip限制了可用γ范围。cell_state 91.13仍有空间，covariation 44.59受极端s值（0.4/1.6）侵蚀。父节点ANALYSIS明确建议'试p标准化变体（p除以型内sd后再clip），消除clip饱和后重新扫γ'。",
  "approach": "1) p_i=(z_i−z̄_c)·ŵ_c 除以型内sd得p_std（型内<10细胞回退池化sd）；2) s_i=1+γ·tanh(p_std) 替代 1+γ·clip(p,±2)，tanh输出(−1,1)保证s∈(1−γ,1+γ)且始终平滑无截断；3) γ扫描{0.5,0.8,1.0,1.5,2.0,3.0}（tanh版γ=1.0→s∈[0,2]，比clip版γ=1.0→s∈[−1,3]温和，可安全探索更大γ），seed0，每次记录四组分，cov降>2止损；4) 选平台区最优γ做seed1确认，双seed一致才提交；5) 若全γ无正信号则回退γ=0（=父节点输出）。单输入退路：γ分支在len(entries)>=2内，单输入不执行，严格退化copy_last。vec-score快筛：每次查分后检查四组分，重点看cell_state和covariation的交换。",
  "expected_groups": ["cell_state", "covariation"],
  "risks": "1) tanh调制幅度可能不足，需γ>3才有效——Engineer在γ=3仍无正信号时止损回退γ=0；2) 型内sd估计不稳定（小细胞数型）——回退池化sd，Engineer应检查各型sd值是否合理（>0.1）；3) 效果可能仍在2分噪声内——双seed一致且平台区非单点才可提交，否则回退；4) 标准化改变了γ的最优值，不能沿用0.3——必须重新扫描；5) 与局部项η的交互可能因调制函数变化而改变——固定η=-3、f=1.3、k=15，只改调制函数和γ。",
  "family_id": "other",
  "mechanism": "将位移轴投影p标准化为型内z-score后经tanh平滑映射，消除硬clip的截断退化，实现连续、有界的逐细胞位移幅度调制；tanh保证缩放因子始终为正且平滑，γ控制调制深度。",

审查员

REVIEW.json written