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节点 n3 在终选来历上

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 d4381d09b5: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 224daafa11。改动的文件：solution/EXECUTION.json +1 −0、solution/METHOD.md +31 −0、solution/README.md +2 −5、solution/run.py +100 −13

diff --git a/solution/EXECUTION.json b/solution/EXECUTION.jsonnew file mode 100644index 0000000..9d5125c--- /dev/null+++ b/solution/EXECUTION.json@@ -0,0 +1 @@+{"gpu": false}diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdnew file mode 100644index 0000000..913a434--- /dev/null+++ b/solution/METHOD.md@@ -0,0 +1,31 @@+# METHOD++mix 改进：把组成抽样比与几何比解耦，t_mix = 0.5·t_geo（晚端细胞减半），RMS 缩放仍用 t_geo；类型内表达位移按 PLAN 实现但实测有害，默认关闭（ALPHA=0）。++## 方法++父节点（node 2，mix，align=procrustes3d，scale_damp=0.5）按时间线性比 t 从括号两端分层抽真实细胞。本节点：++1. **组成比解耦（生效的机制）**：抽样用 `t_mix = MIX_S · t_geo`，`MIX_S=0.5` 为常数默认值（env `T2_MIX_S` 可调）；坐标 RMS 目标仍用 `log_interp(rms_a, rms_b, t_geo, scale_damp=0.5)`。MIX_S 是纯常数，t_geo 由 manifest 的时间差现场算出，视图无关（时间整体平移不影响）。+   - 依据：时间线性混合假设发育匀速；proxy 上 copy_last（纯早端）cell_state 49.3 高于 mix（t 线性）的 36.2，说明晚端（E8.0）细胞离目标 E7.25 的转录状态比线性假设更远，早端细胞应占更大比例。这是通用的"早期发育状态变化非线性"机制假设，未使用任何保留阶段信息。+2. **类型内表达插值（PLAN T2EI-01，实现但关闭）**：对共有类型（两端各 ≥5 细胞）算 d_type = mean_b − mean_a，a 端细胞 +t·α·d、b 端细胞 −(1−t)·α·d，clip≥0；env `T2_TYPE_ALPHA`（默认 0）、`T2_TYPE_CENTER`（去共有均值）。+3. 单输入阶段退路：同父节点，直接分层输出最近输入。++## 机制对照（同一程序，env 开关）++- **α 对照（PLAN 要求的 mechanism_off）**：`T2_TYPE_ALPHA=0` 输出与父节点代码逐位相同（X、坐标 max diff = 0），A 半查分 56.42（父正式分 57.23 为 B 半，差在噪声内，回归正确）。α=0.25/0.5/1.0（含 center 变体）cell_state 单调下降 36.2→30.0→27.3→23.4，board 54.3/52.8/54.8/48.5：**类型内位移在本榜有害**，证据是每型 ||d|| 不同（13.6–26.1，型特异而非常数位移）、63.7% 细胞被移位，但 mmd_u 0.017→0.022、variogram 0.031→0.078 均变差——端点细胞沿伪批量方向平移会离开真实表达流形。故提交默认 α=0。+- **MIX_S 扫描（seed 0，A 半）**：1.0→56.42，0.75→58.59，0.5→**59.88**，0.375→58.92，0.25→58.80。cell_state 随 MIX_S 降单调升（36→55），shape_scale 降（75→66，d2_shape 变差），0.5 处净最优。+- **MIX_S=0.5 种子稳健性**：seed 0/1/2 = 59.88 / 59.63 / 59.42（均值 59.64；对照组种子噪声 56.42/56.57，约 0.15）。+- **scale_damp 重调（MIX_S=0.5）**：0.35→64.2、0.5→68.5、0.65→61.4（shape_scale 组），0.5 仍最优，保持父值。++四组分变化（A 半，seed 0，对照→本节点）：expression_change 59.8→60.2，cell_state 36.2→52.6，local_spatial 54.5→58.3，shape_scale 75.2→68.5。++## 验证过 / 没验证过++- 验证过：proxy 视图跑通 + vec-check ok + 逐位回归（α=0、MIX_S=1 = 父节点）；MIX_S=0.5 三种子稳定；运行时 ~2 s、内存 <1 GB，远低于 limits。+- 没验证过：final 视图（E7.25+E8.0→E7.5，t_geo=1/3 → t_mix=1/6）无法本地查分；MIX_S=0.5 是 proxy 单点扫描的最优，A/B 半差距与 final 迁移有风险，但 3.2 分增益大于 ~0.2 的种子噪声、也大于任务书给的 ~1 分噪声带。shape_scale 的下降（−6.7）已计入净收益。+- 未做：MIX_S 细扫（0.4–0.6）与 d2_shape 的组成感知补偿。++## 知识来源++仅通用机制知识：早期哺乳动物胚胎发育中转录状态变化速率非匀速（原肠胚形成期变化快），支持组成比相对时间比的非线性收缩；无保留阶段/基因型的任何测量信息。查分只用 `vec-score --task T2:embryo:val_interp`（额度用了 8 次，含对照与扫描）。diff --git a/solution/README.md b/solution/README.mdindex d3647c3..9729837 100644--- a/solution/README.md+++ b/solution/README.md@@ -1,6 +1,3 @@-# mix（T2:embryo:val_interp）+# mix + 组成比收缩（T2:embryo:val_interp） -T2 方法卡的全胚插值选择：`mix`，align=procrustes3d（共有类型质心三维 Kabsch），scale_damp=0.5（目标 RMS 只走 log 线性的一半，防止代理上冲过真值）。其余同心脏 mix：括号两端按 (1−t, t) 分层抽真实细胞，表达和坐标一起走，细胞数夹到 [583, 5000]。-proxy（E6.75 + E8.0 → E7.25，t=0.4）预期 55.96（seed 0 实测 55.957，与方法卡一致；表达 59.1 / 状态 36.3 / 形状 73.6 / 邻域 54.9）。-final（E7.25 + E8.0 → E7.5，t=1/3）：n=5000，RMS 168.2，z_dot 0.93，共有类型 11，与 `data/processed/t2/T2__embryo__val_interp__mix.h5ad` 逐位相同。-已知弱点：细胞状态组只有 36（两端细胞混抽不像中间阶段）；scale_damp=0.5 是按代理慢增长段调的，真实括号 E7.25→E8.0 是快增长段，RMS 168 可能偏小。+父节点 mix（procrustes3d, scale_damp=0.5）基础上把组成抽样比与几何比解耦：t_mix = 0.5·t_geo（常数 MIX_S，env T2_MIX_S 可调），RMS 缩放仍用 t_geo。PLAN 的类型内表达位移已实现（env T2_TYPE_ALPHA / T2_TYPE_CENTER），proxy 实测单调有害，默认 α=0（逐位等于父节点）。详见 METHOD.md。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 7ba73af..b14e3b5 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -1,12 +1,25 @@ #!/usr/bin/env python3-"""mix (T2 interpolation): real cells from both bracketing inputs, drawn (1−t, t).--Brackets the target with the nearest inputs before and after it, puts both in-one frame (``ALIGN``), rescales both clouds to the log-linear RMS-exp(log r_a + SCALE_DAMP·t·Δlog r), and draws cells stratified by type:-round(t·n) from the later stage, the rest from the earlier one. Expression and-coordinates travel together. n is log-linear in t, clipped to the board range.-Parameters are the T2 card's choice for this board (selected_params.json).+"""mix with decoupled composition ratio (T2 interpolation).++Parent (node 2): draw real cells from both bracketing stages with the+time-linear ratio t, carry endpoint expression, rescale both clouds to the+damped log-linear RMS (align=procrustes3d, scale_damp=0.5).++This version decouples the *composition* ratio from the *geometric* ratio:+cells are drawn (1-t_mix, t_mix) with t_mix = MIX_S * t_geo, while the RMS+rescaling still uses t_geo. Motivation (proxy evidence): copy_last (pure+earlier stage) scores cell_state 49.3 vs mix's 36.2, so the later-stage cells+are further from the target's transcriptional state than time-linear mixing+assumes; development is not linear in time. MIX_S is a constant (view-+independent; t_geo itself comes from the manifest's time deltas).++An optional within-type expression shift (d_type = mean_b - mean_a per shared+type, ALPHA damping, env T2_TYPE_ALPHA, default 0 = off; env T2_TYPE_CENTER+removes the delta's shared component) was tested per PLAN T2EI-01; on the+proxy it monotonically hurt cell_state (36.2 -> 30.0 -> 27.3 for ALPHA+0.25/0.5 uncentered), so it ships off and the default output is bitwise the+parent's mix with MIX_S=0.5.+ If the target is not bracketed, falls back to the latest input before it. """ @@ -14,15 +27,89 @@ from __future__ import annotations  import argparse import json+import os import sys  import numpy as np -from src.task2_spatial.methods import interpolate-from src.task2_spatial.sample import take+from src.task2_spatial.frame import align_pair, log_interp, rms_radius, scale_to_rms+from src.task2_spatial.methods import _jitter, _pack_expr+from src.task2_spatial.sample import interp_count, mix_indices, take+from src.task2_spatial.shift import type_means+from src.task2_spatial.transport import as_dense from src.task2_spatial.view_io import board_params, interp_bracket, load_manifest, panel_genes, read_stage, write_t2 -PARAMS = {"align": "procrustes3d", "scale_damp": 0.5}+PARAMS = {"align": "procrustes3d", "scale_damp": float(os.environ.get("T2_SCALE_DAMP", "0.5"))}+MIX_S = float(os.environ.get("T2_MIX_S", "0.5"))+ALPHA = float(os.environ.get("T2_TYPE_ALPHA", "0.0"))+CENTER = bool(int(os.environ.get("T2_TYPE_CENTER", "0")))+MIN_TYPE_CELLS = 5+++def mix_pipeline(stage_a, stage_b, t, params, mix_s, alpha, center):+    t = float(t)+    t_mix = float(np.clip(t * mix_s, 0.0, 1.0))+    damp = float(params.get("scale_damp", 1.0))+    align = str(params.get("align", "procrustes"))+    rng = np.random.default_rng(int(params.get("seed", 0)))++    aligned_a, aligned_b, info = align_pair(stage_a.coords, stage_b.coords, stage_a.labels, stage_b.labels, align)+    rms_a = rms_radius(stage_a.coords)+    rms_b = rms_radius(stage_b.coords)+    target_rms = log_interp(rms_a, rms_b, t, damp)+    ca = scale_to_rms(aligned_a, target_rms)+    cb = scale_to_rms(aligned_b, target_rms)+    lo, hi = int(params["min_cells"]), int(params["max_cells"])+    n = interp_count(stage_a.n, stage_b.n, t, lo, hi, float(params.get("count_damp", 1.0)))++    ia, ib = mix_indices(stage_a.labels, stage_b.labels, t_mix, n, rng)+    expr_parts, coord_parts = [], []+    if ia.size:+        expr_parts.append(as_dense(stage_a.X, ia))+        coord_parts.append(np.asarray(ca[ia], dtype=np.float64))+    if ib.size:+        expr_parts.append(as_dense(stage_b.X, ib))+        coord_parts.append(np.asarray(cb[ib], dtype=np.float64))+    expr = _pack_expr(expr_parts)++    if alpha != 0.0:+        labels_sel = np.concatenate(+            [np.asarray(stage_a.labels, dtype=str)[ia], np.asarray(stage_b.labels, dtype=str)[ib]]+        )+        expr = within_type_shift(expr, stage_a, stage_b, labels_sel, ia.size, t, alpha, center)++    coords = _jitter(np.vstack(coord_parts), rng)+    coords = scale_to_rms(coords, target_rms)+    info.update(+        t=t, t_mix=t_mix, mix_s=mix_s, alpha=alpha, n=int(expr.shape[0]),+        rms_a=rms_a, rms_b=rms_b, target_rms=target_rms, out_rms=rms_radius(coords),+        scale_damp=damp, align=align, n_from_a=int(ia.size), n_from_b=int(ib.size),+    )+    return expr, coords.astype(np.float32), info+++def within_type_shift(expr, stage_a, stage_b, labels_sel, n_from_a, t, alpha, center):+    n = expr.shape[0]+    counts_a = {lab: int(c) for lab, c in zip(*np.unique(np.asarray(stage_a.labels, dtype=str), return_counts=True))}+    counts_b = {lab: int(c) for lab, c in zip(*np.unique(np.asarray(stage_b.labels, dtype=str), return_counts=True))}+    means_a = type_means(stage_a.X, stage_a.labels)+    means_b = type_means(stage_b.X, stage_b.labels)+    deltas = {}+    for lab in means_a:+        if lab in means_b and counts_a.get(lab, 0) >= MIN_TYPE_CELLS and counts_b.get(lab, 0) >= MIN_TYPE_CELLS:+            deltas[lab] = (means_b[lab] - means_a[lab]).astype(np.float32)+    if center and deltas:+        gmean = np.mean(np.stack(list(deltas.values()), axis=0), axis=0)+        deltas = {lab: (d - gmean).astype(np.float32) for lab, d in deltas.items()}+    out = expr.copy()+    from_a = np.arange(n) < n_from_a+    for lab, d in deltas.items():+        mask = labels_sel == lab+        if not mask.any():+            continue+        w = np.where(from_a[mask], t * alpha, -(1.0 - t) * alpha).astype(np.float32)+        out[mask] = np.clip(expr[mask] + w[:, None] * d[None, :], 0.0, None)+    return out.astype(np.float32)   def main() -> None:@@ -44,8 +131,8 @@ def main() -> None:     stage_a = read_stage(args.data, a, genes)     stage_b = read_stage(args.data, b, genes)     params = board_params(manifest, "mix", PARAMS, args.seed)-    expr, coords, info = interpolate(stage_a, stage_b, t, params)-    keep = {k: info.get(k) for k in ("t", "n", "rms_a", "rms_b", "out_rms", "n_shared_types", "z_dot", "z_flipped", "align")}+    expr, coords, info = mix_pipeline(stage_a, stage_b, t, params, MIX_S, ALPHA, CENTER)+    keep = {k: info.get(k) for k in ("t", "t_mix", "n", "rms_a", "rms_b", "out_rms", "n_shared_types", "z_dot", "z_flipped", "align", "n_from_a", "n_from_b")}     print(json.dumps({"bracket": [a["stage"], b["stage"]], **keep}, default=float), file=sys.stderr)     write_t2(args.out, expr, coords, genes, seed=args.seed) 

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**：在父节点 mix 上（1）实现了 PLAN T2EI-01 的类型内表达插值（α 可调、可去共有均值），机制对照 α=0 与父节点输出逐位相同、分数 56.42（A 半，父正式分 57.23 为 B 半）——回归正确；但 α>0 使 cell_state 单调下降（36→30→27），实测有害，默认关闭。（2）改为把组成抽样比与几何比解耦：t_mix = 0.5·t_geo（常数，视图无关），RMS 缩放仍用 t_geo。

**查分结果**（A 半，proxy）：MIX_S 扫描 1.0→56.42、0.75→58.59、**0.5→59.88**、0.375→58.92、0.25→58.80；MIX_S=0.5 三种子 59.88/59.63/59.42（均值 59.64，比父 +2.2）。cell_state 36→53、local_spatial 54→58、expression_change 持平、shape_scale 75→68。scale_damp 在 MIX_S=0.5 下重调仍以 0.5 最优。用了 8/20 次查分，最终默认配置跑通 vec-check、对 seed 确定。

**下一步最值得试**：shape_scale 的 d2_shape 变差（0.006→0.028）是 MIX_S=0.5 的主要代价，可试组成感知的坐标补偿（如对晚端细胞单独微调 RMS 或用 align 参数补偿）；以及 MIX_S 在 0.4–0.6 细扫、并把 MIX_S 做成 t_geo 的函数（如 t^γ）检验 final 视图（t=1/3）的迁移。

调研员

实验表中 node 1（copy_last，49.13）四组均在 49 附近，说明 mix 的 8 分增益主要来自 expression_change 和 shape_scale，cell_state 反而比 copy_last 低 12 分（37.49 vs 49.29），证实混抽端点细胞严重损害了细胞状态匹配。方向库 T2EI-01 的完整定义是「组成插值 + 类型内表达插值」，父节点只实现了前半。",
  "approach": "在 run.py 的 interpolate 调用之后、write_t2 之前，增加类型内表达插值步骤：\n1. 对 stage_a 和 stage_b 共有细胞型（n_shared_types 已由 align 步骤给出），分别计算每型平均表达向量 mean_a_type, mean_b_type。\n2. 对每个被抽中的细胞，根据其来源阶段和细胞型计算位移方向 d_type = mean_b_type − mean_a_type。来自 stage_a 的细胞：X_new = X_orig + t · α · d_type；来自 stage_b 的细胞：X_new = X_orig − (1−t) · α · d_type。α 为阻尼系数，初值 0.5，搜索范围 [0.3, 0.5, 0.7, 1.0]。插值后 clip 到 ≥0。\n3. 只改表达矩阵，坐标不动（本轮目标是 cell_state；坐标改动留给后续节点）。仅存在于单端的细胞型不做插值，保持原表达。\n4. 细胞型数量可能较少（约 11 个共有型），每型均值计算开销可忽略；若某型在某端细胞数 <5，该型不做插值（均值不稳）。\n5. 单输入阶段退路：与父节点相同，b is None 时直接输出最新输入，无插值。\n6. vec-score 快速筛选：先跑 α=0（应与父节点分数一致，验证回归正确），再跑 α=0.5，比较 cell_state 是否提升；确认后扫 α ∈ {0.3, 0.7, 1.0}。每次查分约 2 s，5 次查分在 20 次限额内。\n7. 实现上只需在 run.py 中 interpolate() 返回后加约 30 行代码，不需要改 src/ 库。",
  "expected_groups": ["cell_state"],
  "risks": "1. 类型均值方向噪声：若某型在两端细胞数差异大，均值方向可能偏移。Engineer 应打印每型两端细胞数，对 <5 的型跳过插值。2. α 过大导致表达超出合理范围：用 clip≥0 保护，并检查插值后表达均值是否偏离两端均值的中点太远。3. cell_state 提升但 expression_change 下降（表达被拉向均值可能减少变异）：Engineer 应同时关注四组分，若 expression_change 降 >2 分则减小 α。4. 分数噪声约 1 分：α=0 与父节点差异应 <0.5 分才说明回归正确；提升需 >1.5 分才算有效。",
  "family_id": "T2EI-01",
  "mechanism": "对每个共有细胞型，用两端均值差作为该型的表达变化方向，将抽出的端点细胞沿此方向按 t（或 1−t）比例移向中间态，使混合后的表达谱不再是双峰端点分布，而是向中间态靠拢。",
  "vs_constant_shift": "位移方向是逐型计算的（d_type = mean_b_type − mean_a_type），不同细胞型的方向不同；位移量与 t 和 α 耦合，且正比于该型的实际变化幅度。常数位移对所有细胞施加同一向量，本方法对每个型施加不同方向、不同幅度的位移。",
  "mechanism_evidence": "1. 打印每型的 ||d_type||（位移范数），验证不同型的位移方向和大小确实不同（若全相同则退化为常数位移）。2. 计算插值前后每型表达均值，确认 stage_a 型均值向 stage_b 型均值移动了约 t·α 的比例。3. 对比四组分：cell_state 应显著提升，expression_change 和 local_spatial 不应显著下降。4. 报告被插值的细胞数与总细胞数之比（应接近 1，因为绝大多数细胞属于共有型）。",
  "mechanism_off_control": "设 α=0（或加命令行参数 --no-interp 跳过插值步骤），此时 X_new = X_orig，输出与父节点完全一致。预期 α=0 的分数与父节点 57.23 相差 <0.5 分（验证代码回归正确），而 α>0 时 cell_state 应提升。若 α=0 与 α=0.5 分数无差异，说明机制未生效。"
}

审查员

REVIEW.json written