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节点 n15 在终选来历上

mix(procrustes3d,damp0.5)之上按 t_draw=t^1.75 时间扭曲分层抽样；PLAN 的型均值收缩 α 网格实测单调降分，以 α=0 提交。

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 f649618ead: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 b616d893bf。改动的文件：solution/EXECUTION.json +1 −0、solution/METHOD.md +65 −0、solution/README.md +9 −5、solution/run.py +102 −16

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..1cd00d4--- /dev/null+++ b/solution/METHOD.md@@ -0,0 +1,65 @@+mix(procrustes3d,damp0.5)之上按 t_draw=t^1.75 时间扭曲分层抽样；PLAN 的型均值收缩 α 网格实测单调降分，以 α=0 提交。++## 方法++基座与父节点 2（seed mix）完全相同：取目标两侧的括号输入（proxy: E6.75 + E8.0 → E7.25, t=0.4），+procrustes3d 对齐、log 线性 RMS 缩放（scale_damp=0.5）、按细胞类型分层抽 n（夹到 [min_cells, max_cells]），+表达与坐标同行。唯一改变：**抽样比例用 t_draw = t^1.75 代替线性 t**（只影响从两端各抽多少细胞；+RMS 目标、细胞数、对齐仍用真实 t）。t=0.4 时 t_draw≈0.20，即从早阶段 E6.75 抽 3994、晚阶段 E8.0 抽 1006+（父节点是 3000/2000）。++PLAN（T2EI-01）指定的机制——每个细胞表达向对侧阶段同型均值做逐细胞线性收缩+X_i ← X_i + α·(mean_other[type] − X_i)——已完整实现（`contract()`，环境变量 `T2EI_ALPHA` 开关，+对侧同型细胞数 <5 的类型不位移），但在 proxy A 半上**单调有害**，故提交默认 α=0：++| α（t_pow=1 线性抽样） | board | expression_change | cell_state | shape_scale | local_spatial |+|---:|---:|---:|---:|---:|---:|+| 0（父节点） | ~55.96* | 59.7 | 37.5 | 75.2 | 57.3 |+| 0.05 | 54.80 | 59.78 | 30.99 | 75.17 | 53.27 |+| 0.10 | 54.03 | 60.41 | 28.66 | 75.17 | 51.87 |+| 0.15 | 53.11 | 60.38 | 26.57 | 75.17 | 50.32 |+| 0.20 | 51.70 | 60.35 | 24.60 | 73.17 | 48.67 |+| 0.30 | 48.62 | 60.25 | 21.02 | 67.99 | 45.22 |++*父节点本次未重查，取自方法卡 55.96。++机制证据（α=0.15 运行日志）：3185/5000 个细胞被位移，位移量逐细胞依赖自身表达（非常数向量），+型内方差比 0.72（>0.7，未过度收缩）；坐标逐位不变（out_rms 与父节点相同）。但收缩把每个型的表达+塌向型均值，mmd_u 0.019→0.023、variogram 0.055→0.077，cell_state 掉 11 分——证实 PLAN 风险 1+（评分器看的是群体分布而不只是均值），expression_change 仅 +0.7 不足以补偿。叠加在扭曲上再测+α=0.05 同样降分（60.12 → 56.67），故最终 α=0。++## 对照（mechanism_off_control）++`T2EI_ALPHA=0 T2EI_TPOW=1` 时输出与父节点程序（节点 2 的 run.py 原样重跑）**逐位相同**+（.X、obsm、基因序、细胞数全部 array_equal），确认重写的 mix 管线（自行调用 align_pair /+mix_indices / _jitter / scale_to_rms 以拿到每个细胞的来源与类型标签）无副作用。++## 时间扭曲的网格（A 半，α=0）++| t_pow | board | cell_state | shape_scale | local_spatial | expression_change |+|---:|---:|---:|---:|---:|---:|+| 1.0 | ~55.96 | 37.5 | 75.2 | 57.3 | 59.7 |+| 1.5 | 59.35 | 48.42 | 70.14 | 58.64 | 60.20 |+| 1.6 | 59.37 | 49.94 | 68.96 | 58.27 | 60.31 |+| **1.75** | **60.12** | 53.27 | 67.91 | 59.04 | 60.27 |+| 1.9 | 60.11 | 54.15 | 67.70 | 57.86 | 60.71 |+| 2.0 | 59.57 | 54.50 | 66.85 | 56.96 | 59.96 |++1.75–1.9 是平顶，取 1.75（与节点 12 独立同值，且形状组略好）。align 换 procrustes（保 z）59.83、+scale_damp 0.7 → 57.90，均不如默认。此方向与节点 12（61.02）同族：扭曲把最弱的 cell_state 从 37.5+拉到 53+，代价是 shape_scale 75→68。++## 生物学依据与知识来源++未使用任何保留阶段/基因型信息、文献数值或外部数据；t_pow 是纯数据驱动的抽样温度参数，+含义是"线性时间比例高估了中间阶段偏向晚期的程度"（发育早期细胞状态变化前慢后快，+中间阶段的组成更接近早端）——仅用通用发育生物学常识，未引用具体测量。++## 验证与未验证++- 验证：proxy 视图 seed 0/1 通过 vec-check；seed 0 重跑逐位相同（确定性）；α=0&t_pow=1 与父节点逐位相同；+  代码只用相对时间差 t（对伪装视图的 +1 天平移不变）、只读 manifest 列出的文件、无 board/mode 分支。+- 未验证：final 视图（E7.25+E8.0→E7.5, t=1/3）上的实际分数；t_pow=1.75 在 t=1/3 时给出+  t_draw≈0.16，扭曲幅度与 proxy 不同，最优指数可能随 t 变化；单输入退路（无括号）沿用父节点逻辑未改动。+- 运行 ~2s、峰值内存 <1GB（CPU，EXECUTION.json 声明 gpu:false）。查分 13/20 次。diff --git a/solution/README.md b/solution/README.mdindex d3647c3..bd600b3 100644--- a/solution/README.md+++ b/solution/README.md@@ -1,6 +1,10 @@-# mix（T2:embryo:val_interp）+# mix + 时间扭曲组成抽样（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。+节点 2 mix 管线（procrustes3d、scale_damp=0.5、分层抽样、表达坐标同行）之上，抽样比例改用+t_draw = t^1.75（RMS/细胞数/对齐仍用真实 t）：proxy（E6.75+E8.0→E7.25, t=0.4）从两端抽+3994/1006 而非 3000/2000，A 半 60.12（父 ~55.96），最弱的 cell_state 37.5→53.3，代价+shape_scale 75.2→67.9。PLAN 指定的型均值收缩（T2EI_ALPHA）已实现但网格实测单调降分，+默认 α=0 提交；α=0 且 t_pow=1 时与父节点输出逐位相同。详见 METHOD.md。++环境变量（提交默认已写死为选定值）：`T2EI_TPOW`(1.75)、`T2EI_ALPHA`(0)、+`T2EI_ALIGN`(procrustes3d)、`T2EI_DAMP`(0.5)。CPU 运行 ~2s（EXECUTION.json gpu:false）。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 7ba73af..d4c0857 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -1,28 +1,83 @@ #!/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).-If the target is not bracketed, falls back to the latest input before it.+"""mix with time-warped composition draw (submitted default: TPOW=1.75, ALPHA=0).++Base is the node-2 mix pipeline (bracketing inputs, Procrustes3d alignment,+damped log-linear RMS rescale, stratified draw of real cells, expression and+coordinates travelling together). The submitted change: the draw fraction uses+t_draw = t**TPOW (env T2EI_TPOW, default 1.75) instead of linear t, so the+prediction is composed of relatively more early-stage cells; RMS target, cell+count and alignment still use the true t. Proxy A-half: 60.12 vs parent ~55.96+(cell_state 37.5 -> 53.3).++Also implemented (PLAN T2EI-01 mechanism, env T2EI_ALPHA, default 0): every+drawn cell's expression moved a fraction ALPHA toward its own type's mean in+the opposite bracketing stage, X_i <- X_i + ALPHA*(mean_other[type(i)] - X_i),+a per-cell contraction (skips types with < MIN_TYPE_N cells on the other side).+Measured on the proxy: monotonically harmful (alpha=0.05 -> 54.80 ... 0.30 ->+48.62; collapses within-type spread, mmd_u/variogram worsen), so it ships off.+With ALPHA=0 and TPOW=1 the output is bit-identical to the parent mix program+(mechanism-off control). See METHOD.md for the full grids.++Fallback when the target is not bracketed: copy the latest input before it+(stratified sample), no warp, no displacement. """  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+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": os.environ.get("T2EI_ALIGN", "procrustes3d"),+    "scale_damp": float(os.environ.get("T2EI_DAMP", "0.5")),+}+ALPHA = float(os.environ.get("T2EI_ALPHA", "0.0"))+TPOW = float(os.environ.get("T2EI_TPOW", "1.75"))+MIN_TYPE_N = 5+++def contract(expr: np.ndarray, labels: np.ndarray, n_a: int, stage_a, stage_b, alpha: float):+    """Move each cell toward its type's mean in the opposite stage."""+    labels = np.asarray(labels).astype(str)+    means_a = type_means(stage_a.X, stage_a.labels)+    means_b = type_means(stage_b.X, stage_b.labels)+    labs_a = np.asarray(stage_a.labels).astype(str)+    labs_b = np.asarray(stage_b.labels).astype(str)+    cnt_a = dict(zip(*np.unique(labs_a, return_counts=True)))+    cnt_b = dict(zip(*np.unique(labs_b, return_counts=True)))+    moved = 0+    var_before, var_after, wsum = 0.0, 0.0, 0+    blocks = ((slice(0, n_a), means_b, cnt_b, "a"), (slice(n_a, len(labels)), means_a, cnt_a, "b"))+    for sl, means_other, cnt_other, _side in blocks:+        if sl.start == sl.stop:+            continue+        blk_lab = labels[sl]+        for lab in np.unique(blk_lab):+            rows = np.flatnonzero(blk_lab == lab)+            if lab not in means_other or cnt_other.get(lab, 0) < MIN_TYPE_N:+                continue+            x = expr[sl.start:sl.stop][rows]+            mu = means_other[lab].astype(np.float32)+            new = ((1.0 - np.float32(alpha)) * x + np.float32(alpha) * mu).astype(np.float32)+            moved += len(rows)+            if len(rows) >= 2:+                var_before += float(((x - x.mean(0)) ** 2).sum())+                var_after += float(((new - new.mean(0)) ** 2).sum())+                wsum += len(rows)+            expr[sl.start:sl.stop][rows] = new+    ratio = (var_after / var_before) if var_before > 0 else float("nan")+    return moved, ratio, wsum   def main() -> None:@@ -41,13 +96,44 @@ def main() -> None:         rows = np.sort(take(stage.labels, min(n, stage.n), np.random.default_rng(args.seed)))         write_t2(args.out, stage.X[rows].toarray(), stage.coords[rows], genes, seed=args.seed)         return+     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")}-    print(json.dumps({"bracket": [a["stage"], b["stage"]], **keep}, default=float), file=sys.stderr)-    write_t2(args.out, expr, coords, genes, seed=args.seed)+    align = str(params["align"])+    damp = float(params["scale_damp"])+    rng = np.random.default_rng(args.seed)++    aligned_a, aligned_b, ainfo = 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)+    n = interp_count(stage_a.n, stage_b.n, t, int(params["min_cells"]), int(params["max_cells"]), float(params.get("count_damp", 1.0)))++    t_draw = float(t) ** TPOW+    ia, ib = mix_indices(stage_a.labels, stage_b.labels, t_draw, n, rng)+    expr = np.clip(np.vstack([as_dense(stage_a.X, ia), as_dense(stage_b.X, ib)]), 0.0, None).astype(np.float32)+    coords = _jitter(np.vstack([np.asarray(ca[ia], dtype=np.float64), np.asarray(cb[ib], dtype=np.float64)]), rng)+    coords = scale_to_rms(coords, target_rms)++    moved, var_ratio, wsum = 0, float("nan"), 0+    if ALPHA > 0.0:+        labels_out = np.concatenate([np.asarray(stage_a.labels)[ia], np.asarray(stage_b.labels)[ib]])+        moved, var_ratio, wsum = contract(expr, labels_out, int(ia.size), stage_a, stage_b, ALPHA)+        expr = np.clip(expr, 0.0, None).astype(np.float32)++    info = {+        "t": float(t), "t_draw": t_draw, "alpha": ALPHA, "n": int(expr.shape[0]),+        "rms_a": rms_a, "rms_b": rms_b, "out_rms": rms_radius(coords),+        "n_from_a": int(ia.size), "n_from_b": int(ib.size),+        "n_shared_types": ainfo.get("n_shared_types"), "z_dot": ainfo.get("z_dot"),+        "z_flipped": ainfo.get("z_flipped"), "align": align,+        "cells_moved": moved, "within_type_var_ratio": var_ratio,+    }+    print(json.dumps({"bracket": [a["stage"], b["stage"]], **info}, default=float), file=sys.stderr)+    write_t2(args.out, expr, coords.astype(np.float32), 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

**做了什么**：在父节点 2 的 mix 管线上实现 PLAN 的逐细胞型均值表达收缩（T2EI_ALPHA 开关），并自行重写管线以获得每细胞来源/类型标签；α=0&t_pow=1 时与父节点输出逐位相同（对照通过）。α 网格（0.05–0.30）在 proxy 上单调降分（54.8→48.6，收缩塌掉型内方差、mmd/variogram 变差），遂改测组成时间扭曲 t_draw=t^1.75 提交（α=0）。

**查分**（A 半，13/20 次）：父 ~55.96；α=0.15 → 53.11；t_pow=1.5/1.6/1.75/1.9/2.0 → 59.35/59.37/**60.12**/60.11/59.57；扭曲+α=0.05 → 56.67；align=procrustes → 59.83；damp=0.7 → 57.90。最终提交 vec-check 通过、seed 确定、只用相对时间。

**下一步最值得试**：① 扭曲后 cell_state 仍最弱（53）——试按类型的差异化扭曲或从早阶段补抽高增殖类型；② t_pow 随 t 的标度律（final 的 t=1/3 未验证，平顶在 1.75–1.9）；③ expression_change 需要保住型内方差的机制（型内 rank 保持的分位数映射，而非均值收缩）。

调研员

fixed this via composition warping (t^1.75), but that's a different mechanism. Node 3 tried "类型内表达插值" from node 2 but gen_failed (likely implementation complexity). Node 9 proved that small expression displacement toward another stage's type mean works (+5.11 expression_change on a different base).

The structural problem: mix draws real endpoint cells whose expression profiles remain endpoint-like, so they don't resemble intermediate-stage cells. This is orthogonal to composition (node 12's fix).

```json
{
  "name": "mix + 型均值线性表达收缩（向对侧阶段型均值插值）",
  "motivation": "父节点2的cell_state仅37.49（四组最弱），expression_change 59.72也偏低。根因：mix抽出的细胞保留端点表达，不像中间阶段。节点12已证明组成扭曲有效（+17 cell_state），但表达本身未动（expression_change仅+0.4）。节点9在copy_last上证明向对侧型均值小位移有效（+5.11 expression_change）。节点3的'型特异性轨迹'太复杂导致gen_failed；本方案用简单线性收缩替代轨迹推断。",
  "approach": "在节点2的mix流程（Procrustes对齐+RMS缩放+分层抽样）之后，加一步表达收缩：对每个被抽中的细胞，若来自阶段a则 X_new = X + α·(mean_b[type] − X)，若来自阶段b则 X_new = X + α·(mean_a[type] − X)，其中mean_a/mean_b是两阶段同型细胞的基因表达均值向量。参数α初值0.15，搜索范围[0.05, 0.10, 0.15, 0.20, 0.30]。若某型只存在于一侧，该型细胞不位移。坐标、细胞数、RMS缩放逻辑不变。单输入阶段退路：无括号时直接复制输入，不做位移（与现有fallback一致）。实现约20行，在interpolate()返回后、write_t2()前插入。用vec-score在α网格上快速筛选（每次<3s，5个点共<15s）。",
  "expected_groups": ["cell_state", "expression_change"],
  "risks": "1) α过大导致表达方差收缩，反而降分——用α≤0.3限制，并检查型内标准差变化；2) 小样本型（<5细胞）均值不稳定——设阈值跳过；3) 与节点12的组成扭曲叠加时可能过拟合中间态——本节点不改组成，只动表达，保持正交。Engineer应在第一次查分后对比四组分，若expression_change升但cell_state不升则说明评分器看的不只是表达均值。",
  "family_id": "T2EI-01",
  "mechanism": "每个细胞的表达向对侧阶段同型均值做比例收缩（contraction），收缩量取决于细胞自身表达与目标均值的距离，非固定向量。",
  "vs_constant_shift": "常数位移对同型所有细胞加同一向量δ；本方案的位移是α·(mean_other − X_i)，依赖每个细胞自身的表达值——离目标均值远的细胞位移大，近的位移小，是逐细胞不同的收缩/插值操作。",
  "mechanism_evidence": "1) 位移向量的型内标准差应>0（若为0则退化为常数位移）；2) 对比α=0与α>0的输出，表达矩阵应逐位不同但坐标完全相同；3) 四组分中cell_state和expression_change应升，shape_scale和local_spatial应不变（坐标未动）；4) 打印位移后型内方差与位移前的比值，确认未过度收缩（比值>0.7）。",
  "mechanism_off_control": "设α=0（环境变量T2EI_ALPHA=0），此时X_new=X，输出应与节点2逐位相同。若α=0时分数与节点2不同，说明实现有副作用。",
  "sources": []
}
```

审查员

REVIEW.json written