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节点 n17 在终选来历上

在mix扭曲抽样(t_pow=1.75)之上，把RMS插值目标的时间从真实t改为t_eff=(t+t_draw)/2、damp=0.60，使输出坐标RMS对齐评分参考的真实尺度(scale_log_ratio≈0)。

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 0de2d47f6b: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 f649618ead。改动的文件：solution/METHOD.md +46 −49、solution/run.py +39 −26

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 1cd00d4..d9bb055 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,65 +1,62 @@-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。+在mix扭曲抽样(t_pow=1.75)之上，把RMS插值目标的时间从真实t改为t_eff=(t+t_draw)/2、damp=0.60，使输出坐标RMS对齐评分参考的真实尺度(scale_log_ratio≈0)。 -## 方法+## 方法（家族 T2EI-01，节点 15 之上的 improve） -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）。+基座与父节点 15 完全相同：括号输入（proxy: E6.75+E8.0→E7.25, t=0.4）、procrustes3d 对齐、+按 t_draw=t^1.75 分层抽真实细胞（表达坐标同行）、α=0（型均值收缩保持关闭）、细胞数用真实 t。+本节点唯一改动：**log 线性 RMS 目标的时间输入从真实 t 换成 t_eff**，+`target_rms = log_interp(rms_a, rms_b, t_eff, damp)`，环境变量 `T2EI_TEFF_MODE`：+`true`=t（父行为）、`mid`=(t+t_draw)/2、`draw`=t_draw；`T2EI_DAMP` 调阻尼。+**提交默认：mid + damp 0.60**（t_eff=0.301，target_rms=146.4）。 -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：+## 网格结果（proxy A 半，seed 0，查分 8 次） -| 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 |+| t_eff 模式 | damp | target_rms | scale_log_ratio | shape_scale | board |+|---|---:|---:|---:|---:|---:|+| draw | 0.5 | 135.4 | -0.081 | 59.67 | 58.06 |+| draw | 0.65 | 139.5 | -0.052 | 62.51 | 58.77 |+| draw | 0.8 | 143.6 | -0.022 | 66.18 | 59.69 |+| **mid** | **0.60** | **146.4** | **-0.003** | **69.13** | **60.43** |+| mid | 0.65 | 148.6 | +0.012 | 68.64 | 60.31 |+| true | 0.5（=父 15） | 149.2 | +0.016 | 67.91* | 60.12* |+| true | 0.65 | 158.3 | +0.075 | 60.75 | 58.33 |+| true | 0.8 | 167.8 | +0.134 | 56.26 | 57.21 | -*父节点本次未重查，取自方法卡 55.96。+*父行取自节点 15 METHOD 网格（同口径 A 半）；本次 seed 1 同口径复测：父 59.72 → 本节点 60.02（Δ+0.31，与 seed 0 的 Δ 相同——同一 seed 下两个预测只差一个坐标缩放系数，差值是确定性的，非噪声）。mid 的 damp=0.5/0.8 两档未查分：由拟合的 scale 项（下）预测均 <66，低于已测的 mid/0.60，省下额度。 -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。+## 机制证据（PLAN 要求的四项） -## 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。+1. **target_rms 数值差异明显**：draw 0.5→135.4、mid 0.60→146.4、true 0.5→149.2、true 0.8→167.8（运行日志逐条记录 t_eff/target_rms）。+2. **输出实测 RMS 与 target 吻合**：所有配置 out_rms == target_rms（日志），如 mid/0.60 的 out_rms=146.39。+3. **四组分各自变化**：expression_change 60.27 与 cell_state 53.27 在全网格**逐位不变**（表达矩阵与抽样未动，只有坐标缩放），local_spatial 59.04 不变（邻域结构对均匀缩放不敏感），只有 shape_scale 随 RMS 单调变化——证实这是纯几何缩放修正，不是组成/表达效应。+4. **scale 项拟合**：shape_scale 对 scale_log_ratio 在近峰区呈二次型，峰在 ratio≈+0.001（即 out_rms≈147.0，恰为 E7.25 参考的真实 RMS，与方法卡"真值 147"一致）；父节点 ratio=+0.016 略过冲，mid/0.60 的 ratio=-0.003 几乎压在峰上。 -## 时间扭曲的网格（A 半，α=0）+**PLAN 风险 1 的判定**：draw 三档 shape_scale 全部 <69 且低于父——"RMS 失配导致扭曲后 shape 下降"的原假设**被证伪**：全部 9+2 档里 d2_shape=0.02874、occupancy_dice=0.7952 逐位相同（这两个形状量对均匀缩放不变），扭曲造成的 75.2→67.9 损失来自形状项（早端细胞占比高改变了点云形状/占据），RMS 只能修掉 scale 项里剩余的小部分（67.9→69.1）。据 PLAN 提前停止了 draw/true 方向的扩展，只在近峰处细化了 mid 的 damp（0.65→0.60）。 -| 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 |+## 对照（mechanism_off_control） -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。+`T2EI_TEFF_MODE=true T2EI_DAMP=0.5` 的输出与父节点 15 的 run.py 原样重跑**逐位相同**+（.X 与 obsm["spatial_3D"] 均 array_equal，改默认值后复验通过），确认重写无副作用。  ## 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。+无外部数据、无文献数值、无保留阶段信息。t_eff=(t+t_draw)/2 与 damp=0.60 是纯数据驱动参数，+语义是"坐标缩放目标应介于真实时间与抽样组成的等效时间之间"；其选择依据是 proxy 上+scale_log_ratio→0（输出 RMS 逼近目标阶段真实 RMS）这一可测量的几何一致性，不依赖任何禁窗知识。  ## 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。+- 验证：seed 0 重跑逐位相同（确定性）；seed 0/1 均过 vec-check；对照逐位相同；代码只用相对时间差+  t、t_draw、t_eff（对伪装视图时间平移不变），只读 manifest 列出的文件，无 board/mode 分支；+  单输入退路（无括号→copy latest 分层抽样）沿用父节点，未涉及 RMS 插值，不会崩。+- 未验证：final 括号（t=1/3，t_draw≈0.157，t_eff≈0.245，damp·t_eff=0.147 vs 父 0.167）——RMS 目标比父+  低约 2%，方向上是把过冲往回修，与 proxy 结论一致，但没有 final 真值可查；B 半分数。+- 增量幅度：A 半 +0.31（60.12→60.43），小于榜间噪声（~1 分），但同 seed 下为确定性差值且方向有+  几何依据（ratio +0.016→-0.003），预期能迁移；不应期待更大提升。+- 运行 ~2s、峰值内存 <1GB（CPU，EXECUTION.json gpu:false）。查分 8/20 次。++## 下一步建议++shape_scale 剩余的 ~6 分损失（69 vs 线性抽样的 75）全部在尺度不变的形状项（d2_shape、occupancy_dice）里，+只能靠改坐标点云本身修复：例如抽出的晚端细胞坐标向括号几何中间态做小幅 OT/插值位移（保表达不动），+或按类型差异化 t_pow（ANALYSIS 建议 4）以同时改善组成与形状。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex d4c0857..f32fe57 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -1,25 +1,24 @@ #!/usr/bin/env python3-"""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.+"""mix with time-warped draw + RMS target at an effective time (shipped: TEFF=mid, DAMP=0.60, TPOW=1.75).++Base is the node-15 mix pipeline (bracketing inputs, Procrustes3d alignment,+stratified draw of real cells with t_draw = t**TPOW, expression and coordinates+travelling together). This node's change: the log-linear RMS interpolation+target uses an effective time t_eff instead of the true t+(env T2EI_TEFF_MODE: 'true' = t, 'mid' = (t+t_draw)/2, 'draw' = t_draw;+damping via T2EI_DAMP). Grid on the proxy A-half showed 'draw' hurts+(shape_scale 59.7-66.2 < parent 67.9): the warped-draw shape loss comes from+the scale-invariant shape terms (d2_shape, occupancy_dice), not from RMS.+The scale term itself peaks where scale_log_ratio ~ 0 (out_rms ~ the true+target RMS); 'mid' with damp 0.60 lands there (out_rms 146.4, ratio -0.003,+shape_scale 69.13 vs parent 67.91 at ratio +0.016), board 60.43 vs 60.12.+Mechanism-off control: TEFF_MODE=true + DAMP=0.5 is bit-identical to the+parent program (verified array_equal on .X and obsm).++Also carried over from node 15 (off): per-cell contraction toward the+opposite-stage type mean (env T2EI_ALPHA, default 0; measured monotonically+harmful). Fallback when the target is not bracketed: copy the latest input+before it (stratified sample), no warp, no RMS interpolation. """  from __future__ import annotations@@ -40,13 +39,25 @@ from src.task2_spatial.view_io import board_params, interp_bracket, load_manifes  PARAMS = {     "align": os.environ.get("T2EI_ALIGN", "procrustes3d"),-    "scale_damp": float(os.environ.get("T2EI_DAMP", "0.5")),+    "scale_damp": float(os.environ.get("T2EI_DAMP", "0.60")), } ALPHA = float(os.environ.get("T2EI_ALPHA", "0.0")) TPOW = float(os.environ.get("T2EI_TPOW", "1.75"))+TEFF_MODE = os.environ.get("T2EI_TEFF_MODE", "mid") MIN_TYPE_N = 5  +def effective_time(t: float, t_draw: float, mode: str) -> float:+    """Time used for the RMS interpolation target ('equivalent time' of the draw)."""+    if mode == "true":+        return float(t)+    if mode == "mid":+        return 0.5 * (float(t) + float(t_draw))+    if mode == "draw":+        return float(t_draw)+    raise ValueError(f"unknown T2EI_TEFF_MODE: {mode}")++ 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)@@ -107,12 +118,13 @@ def main() -> None:     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)+    t_draw = float(t) ** TPOW+    t_eff = effective_time(t, t_draw, TEFF_MODE)+    target_rms = log_interp(rms_a, rms_b, t_eff, 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)@@ -125,8 +137,9 @@ def main() -> None:         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),+        "t": float(t), "t_draw": t_draw, "t_eff": t_eff, "teff_mode": TEFF_MODE,+        "alpha": ALPHA, "damp": damp, "n": int(expr.shape[0]),+        "rms_a": rms_a, "rms_b": rms_b, "target_rms": target_rms, "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,

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**：按 PLAN 实现 t_eff 机制（`T2EI_TEFF_MODE`: true/mid/draw × damp 网格），跑 9 档并查分 8 次。对照通过：`true+0.5` 与父节点 15 逐位相同。结果证伪了 PLAN 的 "draw" 假设——shape_scale 对 scale_log_ratio 的峰在 ratio≈0（out_rms≈147，即目标真实 RMS），父节点已近峰，draw 全部更低（59.7–66.2）；扭曲造成的 75→68 损失在尺度不变的形状项（d2_shape/occupancy 全网格逐位相同）。细化 mid 档找到 mid+damp0.60（ratio −0.003），作为提交默认。

**查分**：A 半 seed 0：60.43 vs 父 60.12（shape_scale 69.13 vs 67.91，其余三组逐位不变）；seed 1 同口径：60.02 vs 59.72，Δ+0.31 为确定性差值（同 seed 只差一个坐标缩放系数）。增量小、方向有几何依据。

**下一步最值得试**：shape_scale 剩余 ~6 分损失全在尺度不变的形状项里，需改坐标点云本身——对晚端抽中细胞的坐标向括号几何中间态做小幅位移（表达不动），或按类型差异化 t_pow 同时改善组成与形状。

调研员

{
  "name": "mix扭曲下RMS目标与组成时间对齐，修复shape_scale",
  "motivation": "节点15的t_pow=1.75把cell_state从37.5拉到54.6（+17），但shape_scale从74.43掉到69.03（-5.40）。ANALYSIS明确指出原因是'扭曲使坐标混合更偏早端、RMS目标失配'：抽样组成用t_draw≈0.20（80%早/20%晚），但log_interp的RMS目标仍用真实t=0.4，几何缩放与实际组成不一致。expression_change 60.13仅+0.41在噪声内，但收缩型位移已被证明单调有害（节点15 α网格），暂不动表达。本节点专攻shape_scale回升。",
  "approach": "在节点15的run.py基础上，把RMS目标计算中的时间从固定t改为可调t_eff：target_rms = log_interp(rms_a, rms_b, t_eff, damp)。t_eff的语义是'与当前组成匹配的等效时间'。网格搜索（共9组，每组~2s，远低于30min限制）：t_eff ∈ {t, (t+t_draw)/2, t_draw}（即{0.4, 0.30, 0.20}）× scale_damp ∈ {0.5, 0.65, 0.8}。其余管线（procrustes3d对齐、t_pow=1.75抽样、细胞数插值用真实t、表达不动）全部保持。用环境变量T2EI_TEFF_MODE控制：'true'=t、'mid'=(t+t_draw)/2、'draw'=t_draw，默认'true'保持父节点行为。scale_damp用T2EI_DAMP（已有）。先跑9组网格，用vec-score查A半分，选shape_scale最高且cell_state不降（±1分内）的配置。若平顶则取shape_scale最高的。机制关闭对照：T2EI_TEFF_MODE=true + T2EI_DAMP=0.5应与父节点逐位相同（array_equal）。单输入退路沿用父节点逻辑（无括号时copy latest，不涉及RMS插值）。final视图（t=1/3, t_draw≈0.16）同一代码自动适配，无需分支。",
  "expected_groups": ["shape_scale"],
  "risks": "1) shape_scale下降可能不只是RMS失配，而是早端几何形状本身与目标不符——若9组网格shape_scale均无改善（<69），说明RMS不是主因，应尽早停止并报告。Engineer在前3组（t_eff=draw×damp{0.5,0.65,0.8}）后若均无改善即可判断。2) 改RMS可能连带影响local_spatial（坐标缩放改变邻域距离），需监控该组不降超1分。3) scale_damp=0.7在t_pow=1时测过是57.90（差），但在扭曲组成下可能不同，不能直接排除。",
  "family_id": "T2EI-01",
  "mechanism": "时间扭曲使抽样组成（t_draw）与坐标RMS缩放目标（t）脱耦；将RMS插值时间替换为与实际组成匹配的t_eff，消除几何缩放与细胞来源的结构性不一致。",
  "vs_constant_shift": "不是对每型加常数位移，也不是全局组成重加权。它修改的是坐标整体缩放的目标RMS（一个标量），通过改变log_interp的时间输入来调整缩放倍率，所有细胞的坐标按同一比例缩放但该比例由组成-几何一致性决定，而非人为位移。表达矩阵完全不动。",
  "mechanism_evidence": "Engineer应记录并比较：(1) 各配置的target_rms数值（t_eff=t vs t_eff=t_draw差异应明显）；(2) 输出坐标的实测RMS（应与target_rms吻合）；(3) 四组分各自变化——预期shape_scale回升、cell_state和expression_change在噪声内不变（表达未动）；(4) local_spatial变化幅度。若shape_scale改善而cell_state不动，证明是几何修正而非组成/表达效应。",
  "mechanism_off_control": "T2EI_TEFF_MODE=true（t_eff=t）且T2EI_DAMP=0.5时，输出应与父节点15的run.py逐位相同（.X、obsm、坐标array_equal）。若不同，说明重写引入了副作用，须先修复再测网格。",
  "sources": []
}

审查员

REVIEW.json written