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节点 n5 终选程序?按该运行锁定的规则最终选出的程序；可能是候选节点，也可能由护栏回退到基线。在终选来历上

kNN平滑逐型位移场+log-RMS生长缩放：位移在proxy上实测全面损害shape_scale，提交alpha=0（纯生长缩放，复现54.15档）。

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 eb5439f788: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 1aa6ce4e2a。改动的文件：solution/METHOD.md +31 −0、solution/run.py +95 −15

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdnew file mode 100644index 0000000..10a3031--- /dev/null+++ b/solution/METHOD.md@@ -0,0 +1,31 @@+kNN平滑逐型位移场+log-RMS生长缩放：位移在proxy上实测全面损害shape_scale，提交alpha=0（纯生长缩放，复现54.15档）。++## 方法（PLAN T2HX-01 实现）++1. copy_last 取末输入阶段全部细胞（超上限按型分层抽样），表达照抄。+2. 共有细胞型的质心差经全局仿射 lstsq 去除后得逐型残差位移，赋给该型全部细胞。+3. cKDTree 在末阶段坐标上查 k 近邻（含自身），距离反比加权（带宽 h=最近邻距离中位数）平滑成位移场，乘 alpha 施加。+4. 生长缩放：目标 RMS = rms_last·exp(g·dt_next)，g 取两输入 log-RMS 生长率（proxy 上为负），非正时退回已发布 E8.75→E9.5 心脏生长率先验 0.58/天（来源：方法卡，已发布阶段数据，非禁窗）。缩放因子按位移后实际 RMS 重归一，保证目标尺度精确。+5. 单输入阶段退路：无位移，仅按先验缩放。++参数经环境变量 KNN_ALPHA / KNB_K 覆盖，默认 alpha=0.0、k=10。++## 机制对照（proxy，vec-score A 半）++| 配置 | shape_scale | local_spatial |+|---|---:|---:|+| alpha=0（机制关，=节点3） | 66.58 | 50.00 |+| k=1, alpha=0.6（无平滑，≈节点4式） | 51.62 | 50.77 |+| k=10, alpha=0.6（无RMS重归一） | 50.49 | 50.34 |+| k=10, alpha=0.1/0.2/0.4/0.6（RMS重归一） | 58.71/59.25/62.68/60.65 | 50.24/50.32/50.33/50.34 |++## 结论与证据++- 机制确实运行：位移改变了全部有型细胞的位置（逐型残差位移 RMS≈117，约为坐标 RMS 的 54%），alpha>0 时 shape_scale 与 local_spatial 均随之变化。+- 但在 proxy 上机制一律有害：任何 alpha>0 都把 shape_scale 从 66.58 打到 ≤62.68，local_spatial 只涨 ~0.3（噪声内）。诊断：E8.25 与 E8.75 各在自己的坐标帧，仿射去除后残差仍主要是帧间不对齐+心脏快速形变的噪声，外推 0.75 天纯破坏形状。+- 未满足 PLAN 选择标准（shape_scale≥70），故提交 alpha=0（生长缩放，proxy A 半 54.15 档，>copy_last+1 护栏）。+- 未验证：先对齐坐标帧（procrustes/共有型 Kabsch）后再取残差位移——节点4的 71.61 可能源于此，本节点时限内未实现。++## 下一步++在残差位移前先做帧对齐；或对位移做各向异性收缩（只保留沿生长方向的分量）。生长率先验 0.58/天在 final（E9.5→E10.5）外推未经检验。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 0595dc9..67d04d3 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -1,20 +1,47 @@ #!/usr/bin/env python3-"""copy_last (T2): the latest input at or before the target, with its own coordinates.+"""kNN-smoothed per-type displacement field + log-RMS growth scaling (T2 extrapolation). -Interpolation boards take the lower bracket stage, extrapolation boards the-last input; this is the floor's reference stage on the proxy. Cells are drawn-stratified by cell type only when the stage exceeds the board's max_cells.-Expression and coordinates are unchanged.+Pipeline on the last input stage (copy_last anchor):+1. Per shared cell type, displacement = residual of (centroid_prev -> centroid_last)+   after removing the global affine component fitted by least squares across types.+2. Each output cell gets its type's displacement; a cKDTree kNN query on the last+   stage coordinates builds a spatially smoothed field (inverse-distance weighted+   mean over k neighbours, including self), removing type-boundary discontinuity.+3. Apply alpha * smoothed displacement, then isotropic growth scaling:+   s = exp(g * dt_next) around the centroid, g = log-RMS growth rate of the two+   inputs when positive, else the published E8.75->E9.5 heart prior (0.58/day).+4. Expression and the cell set are copied from the last stage; stratified-by-type+   subsample only when it exceeds max_cells.+Single input stage: no displacement, growth scaling with the prior rate. """  from __future__ import annotations  import argparse+import os  import numpy as np+from scipy.spatial import cKDTree  from src.task2_spatial.sample import take-from src.task2_spatial.view_io import anchor_entry, load_manifest, panel_genes, read_stage, write_t2+from src.task2_spatial.view_io import (+    extrap_step,+    load_manifest,+    panel_genes,+    read_stage,+    target_time,+    write_t2,+)++GROWTH_PRIOR = 0.58  # log-RMS units per day, published E8.75->E9.5 heart data++ALPHA = float(os.environ.get("KNN_ALPHA", "0.0"))+KNB = int(os.environ.get("KNB_K", "10"))+++def _rms(coords: np.ndarray) -> float:+    c = coords - coords.mean(0)+    return float(np.sqrt((c**2).sum(1).mean()))   def main() -> None:@@ -24,16 +51,69 @@ def main() -> None:     parser.add_argument("--seed", type=int, default=0)     args = parser.parse_args() -    manifest = load_manifest(args.data)-    genes = panel_genes(args.data, manifest)-    stage = read_stage(args.data, anchor_entry(manifest), genes)-    n = int(np.clip(stage.n, manifest["min_cells"], manifest["max_cells"]))+    view = args.data+    manifest = load_manifest(view)+    genes = panel_genes(view, manifest)+    prev_e, last_e, _ = extrap_step(manifest)+    tt = target_time(manifest)++    last = read_stage(view, last_e, genes)+    dt_next = tt - last.age+    n = int(np.clip(last.n, manifest["min_cells"], manifest["max_cells"]))     rng = np.random.default_rng(args.seed)-    if n <= stage.n:-        rows = np.sort(take(stage.labels, n, rng))-    else:  # fewer cells than min_cells: resample with replacement-        rows = np.sort(rng.choice(stage.n, size=n, replace=True))-    write_t2(args.out, stage.X[rows].toarray(), stage.coords[rows], genes, seed=args.seed)+    if n <= last.n:+        rows = np.sort(take(last.labels, n, rng))+    else:+        rows = np.sort(rng.choice(last.n, size=n, replace=True))+    coords = np.asarray(last.coords[rows], dtype=np.float64)+    labels = np.asarray(last.labels[rows])+    expr = last.X[rows].toarray()++    prev = read_stage(view, prev_e, genes) if prev_e is not None else None+    disp_cell = np.zeros_like(coords)+    if prev is not None and ALPHA > 0.0 and KNB >= 1:+        ltypes = set(labels.tolist())+        ptypes = set(prev.labels.tolist())+        shared = sorted(ltypes & ptypes)+        if len(shared) >= 4:+            cl = np.stack([coords[labels == t].mean(0) for t in shared])+            cp = np.stack([prev.coords[prev.labels == t].mean(0) for t in shared])+            A = np.hstack([cp, np.ones((len(shared), 1))])+            W, *_ = np.linalg.lstsq(A, cl, rcond=None)+            resid = cl - A @ W  # per-type displacement, global affine removed+            dmap = dict(zip(shared, resid))+            d = np.zeros_like(coords)+            for t in shared:+                d[labels == t] = dmap[t]+            if KNB <= 1:+                disp_cell = d+            else:+                tree = cKDTree(coords)+                dist, idx = tree.query(coords, k=min(KNB, len(coords)))+                dist = np.atleast_2d(dist)+                idx = np.atleast_2d(idx)+                h = float(np.median(dist[:, 1:])) if dist.shape[1] > 1 else 1.0+                h = h if h > 0 else 1.0+                w = 1.0 / (dist + h)+                disp_cell = np.einsum("nk,nkj->nj", w, d[idx]) / w.sum(1)[:, None]+        coords = coords + ALPHA * disp_cell++    g = GROWTH_PRIOR+    rms_last = _rms(np.asarray(last.coords, dtype=np.float64))+    if prev is not None:+        dt_prev = last.age - prev.age+        if dt_prev > 0:+            g_est = (np.log(max(rms_last, 1e-9)) - np.log(max(_rms(prev.coords), 1e-9))) / dt_prev+            if np.isfinite(g_est) and g_est > 0:+                g = float(g_est)+    rms_target = rms_last * float(np.exp(g * max(dt_next, 0.0)))+    # renormalise the (possibly displaced) cloud to the target log-RMS growth+    cen = coords.mean(0)+    rms_now = _rms(coords)+    s = rms_target / rms_now if rms_now > 0 else float(np.exp(g * max(dt_next, 0.0)))+    coords = cen + s * (coords - cen)++    write_t2(args.out, expr, coords, genes, seed=args.seed)   if __name__ == "__main__":

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

完成。总结：

- **做了什么**：实现 PLAN T2HX-01（kNN 平滑逐型位移场 + log-RMS 生长缩放，含 RMS 重归一与单输入退路），在 proxy 上网格测试 alpha∈{0.1,0.2,0.4,0.6}×k∈{1,10} 共 7 次查分。
- **查分结果**：机制在所有 alpha>0 下有害——shape_scale 从 66.58（alpha=0）跌到 50–63，local_spatial 仅 +0.3（噪声内）。原因是两输入各在自己的坐标帧，仿射去除后残差位移仍是噪声。提交 alpha=0 默认（=生长缩放，proxy A 半 54.15 档，过 copy_last+1 护栏），`vec-check` 通过。
- **下一步最值得试**：残差位移前先做帧对齐（共有型质心 Kabsch/procrustes），这可能解释节点4的 shape_scale 71.61；或只保留位移沿生长方向的分量。

调研员

```json
{
  "name": "kNN平滑逐型位移场+生长缩放改善局部空间",
  "motivation": "节点4（55.55）证明log-RMS生长缩放大幅提升shape_scale（50→71.61），逐型质心位移给local_spatial微弱正向信号（+0.60，噪声内）。但逐型统一位移在型边界产生不连续，限制了local_spatial进一步提升。cell_state和expression_change仍为50.00（表达速度外推在节点3已证实有害）。本方案针对local_spatial，用空间平滑位移场消除型边界不连续。",
  "approach": "1. 以节点4管线为起点：copy_last → 逐型质心位移（lstsq去全局仿射）→ log-RMS生长缩放。2. 修改位移施加：先按节点4算出每型位移向量并赋给该型所有细胞；用scipy.spatial.cKDTree在末阶段坐标上建kNN，对每细胞位移取k近邻（含自身）距离反比加权均值，得平滑位移场。3. 施加平滑位移（×alpha）后做生长缩放（growth=0.58/d先验，非正时退回）。4. 快速搜索：k∈{10,20}，alpha∈{0.4,0.6,0.8}，共6组合，用vec-score在proxy上筛，选local_spatial最高且shape_scale≥70者。5. 单输入阶段退路：仅一个输入阶段时无法估计型间位移，退回纯生长缩放（等同节点3）。6. 表达和细胞集合照抄末阶段，超上限按型分层抽样。",
  "expected_groups": ["local_spatial", "shape_scale"],
  "risks": "1. kNN平滑过度模糊型间差异反而降低local_spatial——Engineer先跑k=10/alpha=0.6，若local_spatial<50.5，打印型边界细胞（距邻型质心最近10%）位移方向检查是否被过度混合。2. 平滑缩小位移幅度，可能需更大alpha——无改善时试alpha=1.0。3. 30分钟时限：kNN计算25K细胞<1s，主要时间在调试；建议先5K细胞子集验证逻辑。4. 顺序必须先位移后缩放（节点4已验证），不要反。",
  "family_id": "T2HX-01",
  "mechanism": "将逐型统一位移替换为kNN空间平滑位移场：型内部位移近似不变，型边界处被邻近型位移混合，消除不连续，保持局部邻域一致性。",
  "vs_constant_shift": "常数位移对全部细胞施加同一向量；本方案位移按细胞型不同（继承节点4），且在型边界被kNN平滑混合，是空间变化的位移场。关闭平滑（k=1）退化为节点4的逐型位移，关闭位移（alpha=0）退化为纯缩放。",
  "mechanism_evidence": "1. 平滑前后型内位移标准差对比：边界细胞位移应明显偏离原逐型统一值。2. 四组分变化：local_spatial提升>2分（超T2噪声~1分），shape_scale维持≥70。3. 若local_spatial无变化而shape_scale变化，说明位移未实际运行。",
  "mechanism_off_control": "alpha=0（不施加位移），保留生长缩放，预期等同节点3（~54.15）；k=1（无平滑），预期等同节点4（~55.55）。两者偏差>2分说明实现有bug。"
}
```

审查员

REVIEW.json written