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节点 n11

mix 基座上实现 PLAN 的去成熟化收缩（T2EI-01：晚阶段抽中细胞表达向早阶段同型均值线性收缩）；机制在代理上确认触发但 α∈{0.10..0.30} 全部单调降分（board 60.17→59.61，cell_state 52.56→51.36），按 PLAN 失败条款提交 α=0（输出与父逐位一致）。

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 cb50f98747: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 07339d0945。改动的文件：solution/METHOD.md +56 −52、solution/run.py +58 −3

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 6bd711c..000d350 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,70 +1,74 @@-mix 基座上实现 PLAN 的类型分层抽取（T2EI-01）：代理上全部否决，按失败条款默认关闭（逐位=父）；实际生效的改动是 scale_damp 0.5→0.45，三种子稳定 +0.29。+mix 基座上实现 PLAN 的去成熟化收缩（T2EI-01：晚阶段抽中细胞表达向早阶段同型均值线性收缩）；机制在代理上确认触发但 α∈{0.10..0.30} 全部单调降分（board 60.17→59.61，cell_state 52.56→51.36），按 PLAN 失败条款提交 α=0（输出与父逐位一致）。  ## 方法 -保留父节点 5 的 mix 流程：`interp_bracket` 取目标两侧输入，`align=procrustes3d`-对齐坐标帧，`scale_to_rms` 缩放到阻尼 log 线性目标 RMS，按类型分层抽细胞-（后期抽取比例 `t_draw = T_DRAW_FRAC·t`，T_DRAW_FRAC=0.5），表达与坐标一起走，+保留父节点 9 的 mix 流程：`interp_bracket` 取目标两侧输入，`align=procrustes3d`+对齐坐标帧，`scale_to_rms` 缩放到阻尼 log 线性目标 RMS（`scale_damp=0.45`，+父节点已验证），按类型分层抽细胞（`t_draw = 0.5·t`），表达与坐标一起走， 细胞数夹到 manifest 的 `[min_cells, max_cells]`。单输入（b is None）时整段混合-跳过，输出=单阶段分层抽样，与父一致。+跳过，机制自动不适用（无早阶段可参照，等价 α=0），输出=单阶段分层抽样。 -**本节点相对父节点唯一生效的改动**：`scale_damp` 从 0.5 改为 **0.45**。它只改-两朵云缩放到的目标 RMS，不改变抽到的细胞。代理实测（机制关闭、同种子配对）：+**PLAN 机制（T2EI-01，`demat_late`，本节点新增）**：在 `mix_indices` 抽取确定+后、`_pack_expr` 之前，对每个来自后期阶段 b 的抽中细胞，若其类型在早期 a 中+存在，则 `new_x = (1−α)·x + α·μ_a(type)`（μ_a 为该类型在 a 全部细胞上的均值，+现场从视图数据计算）；晚独有类型不收缩。坐标不受影响。 -| seed | damp=0.5（父） | damp=0.45 | 差 |-|---|---:|---:|---:|-| 0 | 59.88 | 60.17 | +0.29 |-| 1 | 59.63 | 59.92 | +0.29 |-| 2 | 59.42 | 59.71 | +0.29 |+## 机制生效证据（代理括号 E6.75+E8.0→E7.25，t=0.4，n=5000，seed 0） -差值三种子完全一致（<1，属噪声量级，但方向确定）：来源是 `scale_log_ratio`-从 +0.0162 → −0.0034（输出 RMS 与目标阶段 RMS 之比几乎精确为 1），-`shape_scale` 相应 +1.1～+1.2（68.9→70.1 等），其余三组不变。damp 网格-{0.35, 0.40, 0.45, 0.50, 0.55} 在 0.45 处单峰（58.79 / 59.41 / 60.17 / 59.88 / 59.18）。-该规则只用两输入与目标的时间差现场计算，不依赖绝对时间或视图。+- 被收缩细胞占抽中后期细胞 52%（=共有类型 10/26 型在 b 中的占比），共 520 个；+- 位移范数：均值 3.09（α=0.10）→9.27（α=0.30），与 α 严格线性；量级远小于+  细胞表达范数均值 36.0，符合 PLAN 风险 1 的“量级合理”要求；+- 位移 CV=0.107：位移=α·(μ_a−x)，逐细胞、方向各异、大小正比于该细胞到同型+  早均值的距离（区别于常数位移——常数位移所有同型细胞向量完全相同，这里每个+  细胞向量不同）；CV 偏低是因为 log 空间里细胞到同型均值的距离分布较集中，+  这是线性收缩机制的固有属性，非退化；+- 四组分变化（α=0.30 vs α=0，A 半）：cell_state −1.20（52.56→51.36）、+  expression_change +0.12（60.17→60.29）、shape_scale ±0（坐标未动，+  d2_shape/scale_log_ratio/occupancy_dice 完全不变，证明改动只在表达空间）、+  local_spatial −1.18（58.27→57.09，mmd_u 上升主导）。 -## PLAN 机制（family T2EI-01，类型分层抽取）——已实现，代理上否决+## 对照（mechanism off） -`mix_indices_typed`：把后期阶段 b 的每个类型分为「共有」（标签也在早期 a 中）-与「晚独有」（只在 b 中）。共有类型按 `T_DRAW_FRAC·t·n·share` 配额，晚独有-类型按 `LATE_ONLY_FRAC·t·n·share` 配额（share=该类型在 b 中的比例），floor 后-按（余数大、晚独有优先）确定性补齐；a 分层抽满剩余。-`LATE_ONLY_FRAC == T_DRAW_FRAC` 或 b 无独有类型时回退到父的 `mix_indices`。+`DEMAT_ALPHA=0`（提交默认）时输出与父节点 9 管线**逐位一致**：重构父 run.py+实跑，seed 0 下 X 与 spatial_3D `np.array_equal` 均为 True；seed 1/2 同样验证。+对照查分 60.17（A 半，seed 0）与父节点 METHOD 报告的 60.17 完全一致。 -**机制生效证据**（代理括号 E6.75+E8.0→E7.25，t=0.4，n=5000）：-- 晚独有类型 n_late_only_types=15（b 共 26 型、共有 11 型），占 b 细胞 48.1%；-- LATE_ONLY_FRAC=1.0 时从晚独有类型抽 963 个细胞（对照 ≈481），n_from_b-  1000→1481；=0.75 时 721，n_from_b=1241；=0.25 时 n_from_b≈759。四组分的-  变化（vs 对照，A 半）：1.0 → cell_state −7.9、expression_change +0.6、-  shape_scale +1.6、local_spatial −0.6；0.25 → cell_state +2.2、-  expression_change −1.1、shape_scale −2.8、local_spatial −1.6。+## 查分结果与否决（A 半，seed 0，共 6 次查询） -**对照（mechanism off）**：`LATE_ONLY_FRAC=0.5`（=T_DRAW_FRAC）时输出与父-节点管线**逐位一致**（重构父 run.py 实跑，X 与 spatial_3D `np.array_equal`-均为 True）。+| α | board | cell_state | expression_change | shape_scale | local_spatial |+|---:|---:|---:|---:|---:|---:|+| 0（对照） | **60.17** | **52.56** | 60.17 | 69.69 | **58.27** |+| 0.10 | 59.93 | 51.91 | 60.22 | 69.69 | 57.91 |+| 0.15 | 59.85 | 51.76 | 60.24 | 69.69 | 57.73 |+| 0.20 | 59.77 | 51.62 | 60.24 | 69.69 | 57.53 |+| 0.25 | 59.69 | 51.49 | 60.27 | 69.69 | 57.32 |+| 0.30 | 59.61 | 51.36 | 60.29 | 69.69 | 57.09 | -**查分结果（A 半，seed 0）**：对照 59.88；LATE_ONLY_FRAC=1.0 → 58.77；-0.75 → 59.06；0.25 → 59.35。PLAN 门槛（cell_state ≥50 且 expression_change->61.5）在两个开启档位都不满足：expression_change 全部落在 60±1 内-（59.06–60.66），而 cell_state 随晚独有细胞增多单调下降（52.6→44.7）。-按 PLAN 失败条款（"conclude no signal and submit parent-identical output"），-提交的默认配置 LATE_ONLY_FRAC=0.5，机制关闭。结论与父节点教训一致：-代理上后期（更成熟）细胞抽得越多 cell_state 越低，按类型身份区分抽取比例-不能绕开这个总量效应。+单调递减：没有任何 α 满足 PLAN 提交条件（board ≥ 父+0.5），且机制的目标组分+cell_state 随 α **下降**而非上升（PLAN 风险 2 的反向情形——方向本身错，不是+幅度问题，下探 α=0.05 由单调性可外推仍为负，不浪费查询）。expression_change+的 +0.12 增益远抵不过 cell_state/local_spatial 的损失（PLAN 风险 3 的净负判据）。+按 PLAN 失败条款回退 α=0。++解读：把晚阶段细胞“拉回”早阶段同型均值，同时压掉了这些细胞的型内异质性+（收缩是向均值的，mmd_u 上升），而 cell_state 度量的分布相似性对异质性损失+的惩罚大于对“去成熟化”位移的奖励。这与树内既有教训一致（节点 7 的 OT 位移、+节点 9 的晚独有类型加权都在动表达/组成后拉低 cell_state）：**mix 家族里对+表达向量的任何后处理（向均值方向）在本榜都是净负**。  ## 关键参数 -- `PARAMS = {align: procrustes3d, scale_damp: 0.45}`（damp 为本节点改动）-- `T_DRAW_FRAC=0.5`（同父）；`LATE_ONLY_FRAC=0.5` 默认=关闭（env-  `T2_LATE_ONLY_FRAC` 可开启，仅调试）-- 父节点遗留的型内 Sinkhorn OT（T2EI-02）仍在代码中，默认关闭（`T2_OT_ON=0`），-  本节点未再测试（父与节点 7 已两轮否决）。+- `PARAMS = {align: procrustes3d, scale_damp: 0.45}`（同父）；`T_DRAW_FRAC=0.5`、+  `LATE_ONLY_FRAC=0.5`（同父，节点 9 机制保持关闭）；+- `DEMAT_ALPHA=0.0` 提交默认=机制关闭（env `T2_DEMAT_ALPHA` 可开启，仅调试）；+- 节点 5 遗留的型内 Sinkhorn OT 仍在代码中，默认关闭（`T2_OT_ON=0`），未再测试。  ## 验证与未验证 -- 已验证：代理视图 seed 0/1/2 完整跑通（~2 s，<0.4 GB）；`vec-check` ok；-  机制关闭输出与父逐位一致；damp 网格单峰；三种子配对比较方向一致。-- 未验证：真实括号（E7.25+E8.0，t=1/3）上 damp=0.45 的行为——方法卡提示-  真实目标 RMS 可能比 damp=0.5 给出的 168 更大，若是，0.45 会略偏小；-  但本节点分数只由 proxy 尺子决定，代理上 0.45 三种子稳定占优。-- 生物学知识来源：无新增；仅使用 view 内数据（细胞类型标签、时间差）。+- 已验证：代理视图 seed 0 全 α 网格跑通（~2 s，<0.4 GB）；seed 0/1/2 默认配置+  `vec-check` ok；α=0 与父逐位一致（三种子）；机制触发证据（收缩比例、位移+  分布、四组分归因）完整；共消耗 6 次查分。+- 未验证：真实括号（E7.25+E8.0，t=1/3）上去成熟化的效果——代理的否决可能+  不完全迁移（共有类型数 11 vs 代理 10，接近，方向大概率一致）；负 α（反向+  “催熟”）未测，生物学方向错误且由单调性预期更差。+- 生物学知识来源：无新增；仅使用 view 内数据（细胞类型标签、表达、时间差）。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex c11e54e..3468107 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -1,5 +1,17 @@ #!/usr/bin/env python3-"""mix + type-stratified later-stage draw (family T2EI-01), T2 interpolation.+"""mix + de-maturation shrink of late-stage expression (family T2EI-01), T2 interpolation.++This node's PLAN mechanism (demat_late): each drawn later-stage cell whose type+exists in the earlier stage gets its expression shrunk toward the earlier-stage+same-type mean, new_x = (1-alpha)*x + alpha*mu_a ("de-maturation"). The+mechanism fires (52% of drawn late cells shrunk, per-cell displacement+proportional to the cell's distance from mu_a, mean displacement 3.1-9.3 in+log units for alpha 0.10-0.30 vs mean cell norm 36.0), but the proxy grid+REJECTS it monotonically: board 60.17 (alpha=0) -> 59.93/59.85/59.77/59.69/+59.61 (alpha 0.10/0.15/0.20/0.25/0.30); cell_state drops 52.56 -> 51.36 and+local_spatial 58.27 -> 57.09 while expression_change gains only +0.12 max.+Per the PLAN failure clause the submitted default is DEMAT_ALPHA=0+(mechanism off, output bit-for-bit the parent's; np.array_equal verified).  Base pipeline is the parent's (node 5) mix: bracket the target with the nearest inputs, align frames (procrustes3d), rescale both clouds to the damped@@ -16,7 +28,7 @@ cell_state trades against the other groups. Per the PLAN failure clause the submitted default is LATE_ONLY_FRAC = T_DRAW_FRAC (mechanism off, output bit-for-bit the parent's uniform mix). -Change that IS active vs parent: scale_damp 0.5 -> 0.45. It only rescales the+Change inherited from parent (node 9, active vs node 5): scale_damp 0.5 -> 0.45. It only rescales the output cloud and moves scale_log_ratio from +0.016 to ~-0.003 (RMS matches the target), lifting shape_scale by ~1 and the board by a consistent +0.29 on all three proxy seeds (60.17/59.92/59.71 vs 59.88/59.63/59.42).@@ -53,6 +65,44 @@ T_DRAW_FRAC = float(os.environ.get("T2_T_DRAW_FRAC", "0.5"))  # shared-type late # mix, bit-for-bit). Proxy scores rejected every LATE_ONLY_FRAC != 0.5 tested # (1.0: 58.77, 0.75: 59.06, 0.25: 59.35 vs control 59.88), see METHOD.md. LATE_ONLY_FRAC = float(os.environ.get("T2_LATE_ONLY_FRAC", "0.5"))+# PLAN T2EI-01 mechanism (this node): de-maturation. Each drawn later-stage cell+# whose type exists in the earlier stage gets its expression shrunk toward the+# earlier-stage same-type mean: new_x = (1-alpha)*x + alpha*mu_a. Proxy grid+# alpha in {0.10..0.30} rejected: board and cell_state decline monotonically+# (see METHOD.md). Default 0.0 = mechanism off, bit-for-bit the parent pipeline.+DEMAT_ALPHA = float(os.environ.get("T2_DEMAT_ALPHA", "0.0"))+++def demat_late(xb, labels_b_drawn, stage_a, alpha, stats):+    """Shrink drawn later-stage cells toward earlier-stage same-type means."""+    stats["demat_alpha"] = alpha+    if alpha <= 0.0 or xb.shape[0] == 0:+        stats["demat_mode"] = "off"+        return xb+    la = np.asarray(stage_a.labels).astype(str)+    lb = np.asarray(labels_b_drawn).astype(str)+    a_types, inv = np.unique(la, return_inverse=True)+    Xa = as_dense(stage_a.X).astype(np.float64)+    k = len(a_types)+    sums = np.zeros((k, Xa.shape[1]), dtype=np.float64)+    np.add.at(sums, inv, Xa)+    counts = np.bincount(inv, minlength=k).astype(np.float64)+    mu = sums / np.maximum(counts, 1.0)[:, None]+    idx = np.searchsorted(a_types, lb)+    idx_c = np.minimum(idx, k - 1)+    found = a_types[idx_c] == lb+    stats["demat_mode"] = "on"+    stats["demat_frac_shrunk"] = float(found.mean())+    if not found.any():+        return xb+    xb64 = xb.astype(np.float64)+    xb_new = xb64.copy()+    xb_new[found] = (1.0 - alpha) * xb64[found] + alpha * mu[idx_c[found]]+    disp = np.linalg.norm(xb_new[found] - xb64[found], axis=1)+    stats["demat_disp_mean"] = float(disp.mean())+    stats["demat_disp_cv"] = float(disp.std() / (disp.mean() + 1e-12))+    stats["demat_cell_norm_mean"] = float(np.linalg.norm(xb64[found], axis=1).mean())+    return xb_new.astype(np.float32)   def mix_indices_typed(labels_a, labels_b, t, n, rng, shared_frac, late_only_frac, stats):@@ -227,6 +277,9 @@ def main() -> None:     xb = as_dense(stage_b.X, ib) if ib.size else np.zeros((0, len(genes)), dtype=np.float32)     pb = np.asarray(cb[ib], dtype=np.float64) if ib.size else np.zeros((0, 3)) +    xb = demat_late(xb, stage_b.labels[ib] if ib.size else np.array([], dtype=str),+                    stage_a, DEMAT_ALPHA, stats)+     beta = BETA_SCALE * t if OT_ON else 0.0     n_ot_types, disp_cv = 0, 0.0     if beta > 0.0 and ia.size and ib.size:@@ -257,7 +310,9 @@ def main() -> None:                                      "z_flipped", "align", "beta", "eps_frac", "n_ot_types", "disp_cv",                                      "n_from_a", "n_from_b", "t_draw_frac", "late_only_frac",                                      "n_late_only_types", "late_only_mode",-                                     "n_from_b_late_only", "n_from_b_shared")}+                                     "n_from_b_late_only", "n_from_b_shared",+                                     "demat_alpha", "demat_mode", "demat_frac_shrunk",+                                     "demat_disp_mean", "demat_disp_cv", "demat_cell_norm_mean")}     print(json.dumps({"bracket": [a["stage"], b["stage"]], **keep}, default=float), file=sys.stderr)     write_t2(args.out, expr, coords.astype(np.float32), 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

完成。

**做了什么**：按 PLAN（T2EI-01 去成熟化）在父节点 mix 管线上实现 `demat_late`——晚阶段抽中细胞表达按类型向早阶段同型均值线性收缩 `new_x=(1−α)x+αμ_a`，α 由环境变量控制，默认 0。机制确认触发（52% 后期细胞被收缩，位移逐细胞、正比于到 μ_a 距离，坐标不受影响）。

**查分结果**（A 半 seed 0，6/20 次）：α=0 对照 60.17；α=0.10/0.15/0.20/0.25/0.30 → 59.93/59.85/59.77/59.69/59.61，单调下降；目标组分 cell_state 也单调降（52.56→51.36），expression_change 仅 +0.12。按 PLAN 失败条款回退 α=0，提交输出与父节点逐位一致（seed 0/1/2 均 `np.array_equal` 验证），`vec-check` 通过、确定性验证通过。

**下一步最值得试**：mix 家族中对表达向量"向均值方向"的后处理已连续三轮净负（OT 位移、晚独有加权、本次收缩）；建议转向从未单独优化的 local_spatial（59.48）——先做诊断（输出邻域组成与真实中间阶段的差异），再考虑坐标层面的局部对齐，而不是继续动表达。

调研员

{"name":"型内表达向早阶段均值收缩（de-maturation）改善 cell_state","motivation":"cell_state 53.88 是四组中最弱且从未被有效改善的瓶颈（节点 5 的 t_draw 减半把它从 37.49 拉到 53.88 后，节点 7/8/9 的机制均未再提升）。父节点 ANALYSIS 明确建议：把晚阶段抽中细胞的表达按类型向早阶段同型均值小幅收缩（α=0.1–0.3），与已被两轮否决的 OT 重心映射（T2EI-02，disp_cv<0.15 退化为常数位移）本质不同——收缩目标是早阶段同型均值而非晚阶段 barycenter，系数小且不依赖传输方案。节点 3/4 曾尝试表达插值但 gen_failed，本次用极简线性收缩避免其工程复杂度。","approach":"步骤：1) 在 mix_indices 确定抽取后、_pack_expr 之前，对来自后期阶段 b 的每个细胞，若其类型在早期阶段 a 中存在，则计算 a 中该类型的均值表达向量 μ_a；new_expr = (1−α)·expr + α·μ_a。晚独有类型（a 中无该类型）不做收缩。2) α 网格 {0.10, 0.15, 0.20, 0.25, 0.30}，先在代理括号（E6.75+E8.0→E7.25）上逐 α 跑一次（每次 <2 s），选 cell_state 最高且 board 不降的 α。3) 若最优 α 的 board ≥ 父+0.5 则提交；若全部 α 的 board ≤ 父−0.5 则回退 α=0（逐位=父）。4) 单输入退路：b is None 时无早阶段可参照，机制自动跳过（等价 α=0）。5) 实现约 15 行，无额外依赖；用 vec-score 查 A 半 seed 0 快速筛选，最优档再查 seed 1/2 确认方向一致。关键参数初值 α=0.15（中间档），搜索范围 [0.10, 0.30]。","expected_groups":["cell_state"],"risks":"1) 早阶段同型均值可能本身偏离中间态真实表达，收缩方向不完全正确——Engineer 应在代理上先输出收缩前后各类型的位移范数，确认非零且量级合理（应远小于细胞间方差）。2) α 过大导致表达趋同、cell_state 反而下降——若 α=0.3 时 cell_state < α=0.1，说明方向对但幅度需更小，可下探 0.05。3) expression_change 可能因表达差异被压缩而微降——若 expression_change 降幅 >1.5 而 cell_state 升幅 <1，视为净负，回退。4) 机制效应可能在噪声（~1 分）内——三种子配对差值方向一致性是判定标准。","family_id":"T2EI-01","mechanism":"对从后期阶段抽中的细胞，按类型将其表达向量向早期阶段同型均值做线性收缩 new_x=(1−α)x+αμ_early，使晚阶段细胞在表达空间中'去成熟化'，更接近中间时间点的状态。","vs_constant_shift":"常数位移对所有同型细胞加同一向量，不依赖单个细胞的当前表达；本机制是逐细胞的线性插值，收缩量与细胞到早阶段均值的距离成正比——距离越大的细胞被拉回越多，距离小的几乎不动，因此型内产生异质性位移（非常数）。","mechanism_evidence":"Engineer 应输出：(1) 每个被收缩细胞的位移范数分布（均值、CV），CV 应显著 >0（区别于常数位移）；(2) 被收缩的细胞数占总抽取数的比例（应等于从 b 抽取且类型在 a 中存在的比例）；(3) α=0 与 α>0 时四组分各自的变化；(4) 若 cell_state 提升而 shape_scale/local_spatial 不变，说明改动仅在表达空间生效、坐标未受影响。","mechanism_off_control":"α=0 时 new_expr = expr，输出与父管线逐位一致（可用 np.array_equal 验证）。Engineer 应在代理上跑 α=0 确认分数与父相同（±0.01），作为基线对照。","sources":[]}

审查员

REVIEW.json written