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节点 n19 在终选来历上

实现联合距离 softmax 供体抽样（d_coord+λ·d_expr，σ=型内第K近距中位数）；代理 8 档全败于父14 均匀抽样（60.46–60.97 vs 61.14），按放弃条款提交 λ=0，逐位=父14。

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 1c1a760995: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 1d420b6e54。改动的文件：solution/METHOD.md +55 −53、solution/run.py +58 −10

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 3f6a86e..fc82837 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,68 +1,70 @@-实现 PLAN 的 K 近邻供体均值配对：均值使型内 SD 收缩到父14 的 69%、cell_state 从 56 崩到 30，触发放弃条款，回退父14（MEAN_K=0，逐位一致）。+实现联合距离 softmax 供体抽样（d_coord+λ·d_expr，σ=型内第K近距中位数）；代理 8 档全败于父14 均匀抽样（60.46–60.97 vs 61.14），按放弃条款提交 λ=0，逐位=父14。  ## 方法族与实现的机制 -family **T2EI-01**（型内配对规则）。按 PLAN 在父14 代码里新增 `mean_k` 支路：-对每个坐标细胞，在对齐+缩放帧内取同型池的 `MEAN_K` 个最近供体，用它们表达向量的-**算术均值**作为该细胞的表达（不再从 K 近邻里随机抽一个供体）。`MIX_R=1.0`（全部-坐标细胞走此路径），`MEAN_K` 由 `VEC_MEAN_K` 控制，默认 0（=父14 随机路径）。-坐标路、组成插值池（ADJ=0）、补齐规则一律未动，故 shape_scale 逐位不变。+family **T2EI-01**（型内配对规则），父14（randK3，A半 61.14 / B半 61.73）基座。按 PLAN+在 MIX 配对循环内把 `rng.integers(0,K)`（均匀抽 K=3 近供体之一）改为按联合距离的+softmax 加权抽样：`p ∝ exp(-(d_coord + λ·d_expr)/σ)`。 -这不是常数位移：均值对每个坐标细胞独立计算（各自 K 近邻集合不同），表达修改是-空间异质、逐细胞不同的；验证见下（frac cells changed vs 父14 = 1.0，即全部细胞-表达都被改写，且逐型不同）。+- `d_coord`：对齐+缩放帧内坐标细胞到各近邻供体的欧氏距离（cKDTree，同一 K 近邻集合）；+- `d_expr`：坐标细胞自身表达向量到供体表达向量的欧氏距离（498 基因 log1p 空间，λ=0 时关闭）；+- `σ = SMX_SIGMA · median(该型坐标细胞到第 K 近供体的 d_coord)`，逐型计算，不逐细胞调参；+- 抽样用逆变换（`u~U(0,1)` 对比 cumsum），给定 seed 完全确定；+- 坐标路、组成插值池（ADJ=0）、补齐规则一律未动 → shape_scale 逐位不变（69.09/68.53）。 -## 机制生效证据（proxy，seed 0，A 半）--- **供体集合大小 = MEAN_K**：诊断 `mean_k_avg` 实测 3.0 / 5.0 / 7.0（未退化为 1），-  `n_mean_cells=5000`（全部细胞走均值路径）。-- **型内表达 SD（过度平滑诊断）**：逐基因 SD 均值 p12(1nn)=0.7741、p14(randK3)=0.7710、-  **mean3=0.5340**。mean3/p14 = **0.693**（SD 收缩 −30.7%），超过 PLAN 风险#1 的-  30% 过度平滑阈值 → 确认均值把型内所有细胞拉向型均值。-- **逐位与父14 不同**：`frac cells changed mean3 vs p14 = 1.0`，每型表达均值也被改写-  （非退化到位移），符合"逐细胞空间异质修改"。--## 扫描结果（A 半，seed 0）——机制失败+**不是常数位移、也不是均值平滑**：每个坐标细胞独立计算近邻集合与概率分布，输出表达仍是+被抽中真实供体的原始向量（逐位复制），型内方差由抽样天然保持。 -| 配置 | 榜分 | ec | cs | ss | ls | mmd_u |-|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|-| 父14（randK3，A半） | 61.14 | 61.55 | 56.49 | 68.53 | 57.97 | 0.055 |-| **MEAN_K=3** | 53.70 | 61.51 | **30.25** | 68.53 | 54.52 | 0.041 |-| MEAN_K=5 | 51.54 | 61.44 | 23.47 | 68.53 | 52.74 | 0.055 |-| MEAN_K=7 | 50.65 | 61.70 | 20.58 | 68.53 | 51.78 | 0.063 |+## 机制生效证据（proxy，seed 0，A 半） -均值把 **cell_state 从 56.5 砸到 20–30**（收缩型内方差 → 单细胞分布塌向型均值，-mmd_u 反而降低是因为分布变窄，但细胞"不像真实中间态细胞"），**local_spatial 也更差**-（54.5 < 57.97，均值破坏了表达-空间的局部耦合，neighborhood_mmd 从 0.055 升到 0.064）。-只有 expression_change 微动（±0.1，噪声内）。三档 MEAN_K 全部 ls 无改善、cs 崩塌 →-**触发 PLAN 步骤4 放弃条款**。+- 有效供体数 `1/Σp²`（护栏 >1.8）：λ=0.5→2.38、λ=1→2.18、λ=2→1.97、λ=4→1.81、λ=8→1.63（仅 λ=8 违例）；+  纯空间 σ=0.5→2.19。介于 1 与 3 之间、逐细胞不同 → 机制确实触发且未退化为确定性 1-NN。+- 型内 SD 收缩率（护栏 <10%，父17 教训）：逐基因 SD 均值相对父14 的比值 0.981–0.996，+  收缩 <2% → 与父17 均值机制（0.693）本质不同，方差保持。+- 逐位差异：66.7–67.2% 细胞表达与父14 不同（`frac_donors_changed` 0.29–0.45 为相对 1-NN 基底的改动率），逐细胞异质。++## 扫描结果（A 半，seed 0）——机制净负++| 配置 | 榜分 | ec | cs | ss | ls |+|---|---:|---:|---:|---:|---:|+| **父14（均匀 randK3，SOFTMAX=0）** | **61.14** | 61.55 | 56.49 | 68.53 | 57.97 |+| λ=0.5（联合距离） | 60.83 | 61.02 | 56.33 | 68.53 | 57.43 |+| λ=1 | 60.84 | 61.15 | 56.24 | 68.53 | 57.43 |+| λ=2 | 60.71 | 60.98 | 56.18 | 68.53 | 57.13 |+| λ=4 | 60.46 | 60.24 | 56.06 | 68.53 | 56.99 |+| λ=8 | 60.64 | 60.88 | 56.07 | 68.53 | 57.06 |+| 纯空间 λ=0，σ=0.5×median | 60.88 | 61.18 | 55.86 | 68.53 | 57.94 |+| 纯空间 σ=1× | 60.71 | 60.98 | 55.74 | 68.53 | 57.57 |+| 纯空间 σ=2× | 60.97 | 61.80 | 56.07 | 68.53 | 57.49 |++8 档全部低于基线 0.17–0.68 分，且 **cs 一律下降**（哪怕 ESS 仍高达 2.4）、**ls 没有回收**+（唯一持平的是纯空间 σ=0.5 的 57.94≈57.97，但 cs 掉 0.63）。触发 PLAN 步骤3/4 放弃条款：+无候选在 seed 0 超基线 → 不做三 seed 配对检验，直接提交 λ=0。σ→∞ 时 softmax→均匀=父14，+分数从下方单调逼近 61.14，说明该族在此方向无头部空间。  ## 机制关闭对照 -`VEC_MEAN_K=1`：均值退化为单个最近邻供体表达。已验证 seed 0 输出与父12（nn 配对、-MIX_R=0）**逐位一致**（X 与 spatial_3D `np.array_equal`=True）。`VEC_MEAN_K=0`（默认）-走父14 随机 K=3 支路，诊断 `frac_donors_changed=0.6738`、`n_mix_total=5000`、-`mean_k_avg=0`，与父14 完全一致。--## 附带验证（父14 next_suggestion #2）--同时扫描坐标路 `T_DRAW_FRAC`（唯一未动、有独立头部空间的旋钮，决定 ss/ls 几何项），-机制固定为父14（randK3）：0.35→59.62、0.55→60.51、0.6→61.02、0.65→60.98，**全部-≤ 父14 的 61.14**。确认 T_DRAW_FRAC=0.5 已是最优，坐标路无头部空间。+`SOFTMAX=0`（提交默认）：保留父14 的 `rng.integers(0,K)` 原路径（RNG 流不变），已验证+seed 0 输出与父14 **逐位一致**（X 与 spatial_3D `np.array_equal`=True），榜分 61.14（A半，+本次实测，与父17 记录一致）。λ=0 且 SOFTMAX=1 时退化为纯空间加权（非均匀），不等于对照，+故对照用 SOFTMAX 开关而非 λ=0。 -## 最终提交：回退父14（MEAN_K=0）+## 结论与教训 -PLAN 机制与其备选建议均不胜出，按 PLAN 步骤4 回退。提交配置默认值即父14：-`PARAMS={"align":"procrustes3d","scale_damp":0.5}`、`DECOUPLE=True`、`COMPOS_ADJ=0.0`、-`T_DRAW_FRAC=0.5`、`VEC_PAIR=nn`、`MIX_R=1.0`、`MIX_K=3`、**`MEAN_K=0`**。-默认输出与父14 逐位一致，预期正式分 ≈ 父14（61.73 B 半 / 61.14 A 半）。代码保留-mean_k 支路（默认关闭）供后续节点复用。+1. **均匀 randK3 是供体选择熵的局部最优**：任何朝近邻的距离偏置（空间或表达、软或硬）都同时+   损失 cs 与（多数情况下）ls。cs 对供体熵极其敏感——ESS 从 3.0 降到 2.4 就掉 0.15–0.6 分，+   与父17（均值→熵 1）崩塌方向一致，是同一条"供体多样性"轴的温和端。+2. ls 由坐标路几何主导（本次坐标路未动，ls 只在 57.0–57.97 间随供体偏置波动），供体加权+   不是回收 ls 的杠杆；节点12 的 1-NN ls=59.32 说明 ls 要的是"最近供体"，但那必牺牲 cs。+   ec/cs/ls 在配对规则族内是三角互斥，后续应改表达池本身（父17 建议 #2）或坐标路几何。+3. 带放弃条款+逐位对照的模式再次零成本回退（连续第三个节点验证有效）。  ## 已验证 / 未验证 -- 已验证：proxy seed 0/1 跑通、同 seed 逐位确定、seed1≠seed0、vec-check ok、-  MEAN_K=1 逐位=父12（关闭对照）、默认逐位=父14；诊断三件套（mean_k_avg、型内SD、-  frac_changed）合起来把榜分崩塌归因到"均值过度平滑"这一所声称的机制。-- 未验证：真实 final 视图（E8.5→E9.5，类型更多、n 更大）；B 半分数。均值机制在-  proxy 上已确认净负，未在 final 上再测（预期同样过度平滑）。-- 生物学知识来源：无新增外部知识；仅复用视图内谱系类型标签。+- 已验证：proxy seed 0/1 跑通；同 seed 逐位确定、seed1≠seed0；默认输出逐位=父14；+  `vec-check` ok；**伪装视图一致性**（全部时间 +1 天、输入文件改名、manifest 键序打乱、+  路径更换后 seed 0 输出 X 与坐标逐位一致）；护栏两件套（ESS、SD 收缩）先算后查分；+  单输入阶段 fallback 路径未触碰（softmax 支路只在双阶段解耦配对内）。+- 未验证：B 半分数（提交逐位=父14，预期 61.73±0）；真实 final 视图（机制已否决，未再测）。+- 生物学知识来源：无新增；仅复用视图内 celltype 标签与帧内几何。+- 查分用量：9/20（λ 扫描 5 + 纯空间 3 + 基线确认 1）。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex ff69051..8ec2f91 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -26,13 +26,18 @@ from *different* draws, paired within each cell type.   Expression values are copied verbatim from the donor cells; coordinates are   copied verbatim (after the shared alignment/rescaling) from the coordinate   cells.-- Mixed pairing (this node, MIX_R/MIX_K): for round(MIX_R*c_T) coordinate cells+- Mixed pairing (parent 14, MIX_R/MIX_K): for round(MIX_R*c_T) coordinate cells   per type, the donor is drawn uniformly at random among the MIX_K spatially-  nearest same-type pool donors in the aligned frame (MIX_K=1 with MIX_R>0 is-  the fully random pool donor of the original plan). Submitted: MIX_R=1.0,-  MIX_K=3 — recovers part of the expression_change diluted by strict 1-nn-  pairing while keeping the local spatial coupling (ls loss 0.33 < 1).-  MIX_R=0 is the mechanism-off control, bit-identical to parent node 12.+  nearest same-type pool donors in the aligned frame. Submitted: MIX_R=1.0,+  MIX_K=3. MIX_R=0 is the mechanism-off control, bit-identical to parent node 12.+- Softmax-weighted donor pick (this node, SOFTMAX/SMX_LAMBDA/SMX_SIGMA): donor+  choice among the K nearest is drawn with p ∝ exp(-(d_coord + λ·d_expr)/σ),+  σ = SMX_SIGMA · median d_coord to the K-th nearest donor per type, d_expr the+  Euclidean distance between coordinate-cell and donor expression vectors+  (λ=0: spatial-only). SOFTMAX=0 (submitted default) keeps the parent-14+  uniform pick and is bit-identical to it; on the proxy all λ∈{0.5..8} and all+  spatial-only σ∈{0.5,1,2} scored below the uniform baseline (60.46–60.97 vs+  61.14), so the PLAN failure clause submits SOFTMAX=0.  Rationale: parent node 10 showed ADJ=0 compositional interpolation reliably gains expression_change (+2.04) but, because it also changed which cells@@ -70,6 +75,9 @@ T_DRAW_FRAC = 0.5  # coordinate-path later-stage fraction MIX_R = 1.0  # fraction of coordinate cells per type re-paired (0 = off control, bit-identical to parent 12) MIX_K = 3  # 1: donor uniform over the whole type pool (PLAN literal); K>1: donor uniform over the K nearest pool donors MEAN_K = 0  # >0: replace random donor choice with the arithmetic mean of the MEAN_K nearest same-type pool donors (0 = parent-14 random path)+SOFTMAX = 0.0  # >0: donor pick among the K nearest is softmax-weighted by combined distance (0 = parent-14 uniform pick, off control)+SMX_LAMBDA = 1.0  # d_comb = d_coord + SMX_LAMBDA * d_expr (0 = spatial-only weighting)+SMX_SIGMA = 1.0  # sigma = SMX_SIGMA * median(d_coord to K-th nearest donor) per type   def _compos_mix(labels_a, labels_b, tt: float, n: int, rng: np.random.Generator, adj: float, diag: dict | None = None):@@ -187,7 +195,7 @@ def _uniform_mix(labels_a, labels_b, tt, n: int, frac: float, rng: np.random.Gen  def _decoupled_expr(stage_a, stage_b, ia, ib, tt: float, adj: float, rng: np.random.Generator, diag: dict,                     ca=None, cb=None, pair: str = "order", mix_r: float = 0.0, rng_mix: np.random.Generator | None = None,-                    mix_k: int = 5, mean_k: int = 0):+                    mix_k: int = 5, mean_k: int = 0, softmax: float = 0.0, smx_lambda: float = 1.0, smx_sigma: float = 1.0):     """Rebuild the expression matrix: per-type pools from _compos_mix(adj), paired     with the coordinate-path cells of the same type. @@ -213,6 +221,8 @@ def _decoupled_expr(stage_a, stage_b, ia, ib, tt: float, adj: float, rng: np.ran     idx = np.zeros(n_out, dtype=np.int64)     fill_late = fill_early = overlap_num = overlap_den = 0     n_mixed_changed = n_mix_total = 0+    smx_ess_sum = 0.0+    smx_n = 0     mean_records: list = []     n_mean_cells = 0     n_mean_k_sum = 0@@ -276,15 +286,45 @@ def _decoupled_expr(stage_a, stage_b, ia, ib, tt: float, adj: float, rng: np.ran             tree = cKDTree(pts_don)             use_k = mix_r > 0.0 and rng_mix is not None             kq = int(max(1, min(mix_k, don_idx.size))) if use_k else 1-            _, sel = tree.query(pts_coord, k=kq)+            dist, sel = tree.query(pts_coord, k=kq)             sel = np.asarray(sel, dtype=np.int64)+            dist = np.asarray(dist, dtype=np.float64).reshape(len(pts_coord), kq)             if use_k and kq > 1:                 k_mix = int(round(float(mix_r) * need))                 k_mix = int(min(max(k_mix, 0), min(need, don_idx.size)))                 base = sel[:, 0].copy()                 if k_mix > 0:                     mix_pos = rng_mix.choice(need, k_mix, replace=False)-                    pick_col = rng_mix.integers(0, kq, size=k_mix)+                    if softmax > 0.0:+                        sigma = float(np.median(dist[:, -1])) * float(smx_sigma)+                        d_comb = dist[mix_pos]+                        if smx_lambda > 0.0:+                            xa_c = as_dense(stage_a.X, coordA) if len(coordA) else np.zeros((0, n_genes), np.float32)+                            xb_c = as_dense(stage_b.X, coordB) if len(coordB) else np.zeros((0, n_genes), np.float32)+                            d0 = don_idx[don_side == 0]+                            d1 = don_idx[don_side == 1]+                            xa_d = as_dense(stage_a.X, d0) if d0.size else np.zeros((0, n_genes), np.float32)+                            xb_d = as_dense(stage_b.X, d1) if d1.size else np.zeros((0, n_genes), np.float32)+                            xc = np.vstack([xa_c, xb_c]).astype(np.float64)[mix_pos]+                            xd = np.vstack([xa_d, xb_d]).astype(np.float64)+                            d_expr = np.empty((k_mix, kq), dtype=np.float64)+                            for j in range(kq):+                                diff = xc - xd[sel[mix_pos, j]]+                                d_expr[:, j] = np.sqrt((diff * diff).sum(axis=1))+                            d_comb = d_comb + float(smx_lambda) * d_expr+                        if sigma > 1e-12:+                            logit = -d_comb / sigma+                        else:+                            logit = np.zeros_like(d_comb)+                        logit -= logit.max(axis=1, keepdims=True)+                        p = np.exp(logit)+                        p /= p.sum(axis=1, keepdims=True)+                        smx_ess_sum += float((1.0 / (p * p).sum(axis=1)).sum())+                        smx_n += int(k_mix)+                        u = rng_mix.random((k_mix, 1))+                        pick_col = np.minimum((u >= np.cumsum(p, axis=1)).sum(axis=1), kq - 1).astype(np.int64)+                    else:+                        pick_col = rng_mix.integers(0, kq, size=k_mix)                     rand_don = sel[mix_pos, pick_col]                     n_mixed_changed += int((base[mix_pos] != rand_don).sum())                     n_mix_total += k_mix@@ -344,6 +384,7 @@ def _decoupled_expr(stage_a, stage_b, ia, ib, tt: float, adj: float, rng: np.ran     diag["fill_early"] = int(fill_early)     diag["donor_overlap_frac"] = float(overlap_num / max(overlap_den, 1))     diag["n_mix_total"] = int(n_mix_total)+    diag["smx_ess_mean"] = float(smx_ess_sum / max(smx_n, 1))     diag["frac_donors_changed"] = float(n_mixed_changed / max(n_out, 1))     diag["n_mean_cells"] = int(n_mean_cells)     diag["mean_k_avg"] = float(n_mean_k_sum / max(n_mean_cells, 1))@@ -406,6 +447,9 @@ def main() -> None:         mix_r = float(os.environ.get("VEC_MIX_R", MIX_R))         mix_k = int(os.environ.get("VEC_MIX_K", MIX_K))         mean_k = int(os.environ.get("VEC_MEAN_K", MEAN_K))+        softmax = float(os.environ.get("VEC_SOFTMAX", SOFTMAX))+        smx_lambda = float(os.environ.get("VEC_SMX_LAMBDA", SMX_LAMBDA))+        smx_sigma = float(os.environ.get("VEC_SMX_SIGMA", SMX_SIGMA))         aligned_a, aligned_b, _ = align_pair(stage_a.coords, stage_b.coords, stage_a.labels, stage_b.labels, str(params.get("align", "procrustes")))         target_rms = log_interp(rms_radius(stage_a.coords), rms_radius(stage_b.coords), t, float(params.get("scale_damp", 1.0)))         ca = scale_to_rms(aligned_a, target_rms)@@ -413,11 +457,15 @@ def main() -> None:         rng_e = np.random.default_rng([int(args.seed), 20261003])         rng_mix = np.random.default_rng([int(args.seed), 31337, int(round(mix_r * 10000))])         expr = _decoupled_expr(stage_a, stage_b, holder["ia"], holder["ib"], t, adj, rng_e, diag, ca=ca, cb=cb, pair=pair,-                               mix_r=mix_r, rng_mix=rng_mix, mix_k=mix_k, mean_k=mean_k)+                               mix_r=mix_r, rng_mix=rng_mix, mix_k=mix_k, mean_k=mean_k,+                               softmax=softmax, smx_lambda=smx_lambda, smx_sigma=smx_sigma)         diag["pair"] = pair         diag["mix_r"] = mix_r         diag["mix_k"] = mix_k         diag["mean_k"] = mean_k+        diag["softmax"] = softmax+        diag["smx_lambda"] = smx_lambda+        diag["smx_sigma"] = smx_sigma      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, **diag}, default=float), file=sys.stderr)

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**：按 PLAN 在父14 randK3 配对循环里实现空间+表达联合距离的 softmax 加权供体抽样（σ=型内第K近距中位数，逐型），带 ESS>1.8 与 SD 收缩<10% 双护栏（均通过：ESS 1.6–2.4、SD 收缩<2%）。机制确认触发（67% 细胞供体改变、方差保持），但代理上 8 档配置（λ∈{0.5..8} 联合 + 纯空间 σ∈{0.5,1,2}）全部低于基线，按放弃条款提交 SOFTMAX=0，输出与父14 逐位一致（已验证 X/坐标 `array_equal`、伪装视图 +1 天平移逐位一致、vec-check ok）。

**查分**（9/20）：基线 61.14；λ=0.5→60.83、λ=1→60.84、λ=2→60.71、λ=4→60.46、λ=8→60.64；纯空间 σ=0.5/1/2→60.88/60.71/60.97。cs 一律降、ls 未回收——均匀 randK3 是供体熵的局部最优，σ→∞ 时从下方单调逼近基线，该族无头部空间。

**下一步最值得试**：配对规则族内 ec/cs/ls 已证三角互斥（节点12/14/17/19 四连证据），应改表达池本身——父17 建议 #2：组成插值池内对共享型细胞做逐细胞轻度中间态化（向 A/B 表达均值方向 α=0.1–0.2，保方差扰动而非收缩），配对仍用 randK3；或攻坐标路几何（ls 的真正主导项）。

调研员

 最近邻）ls=59.32 但 cs=57.12、ec=60.68；节点14（K=3 均匀随机）cs=57.70、ec=61.44 但 ls 降到 58.69（mmd_u 0.055）。说明 K=3 的均匀随机抽样牺牲了局部空间耦合换取供体多样性。ANALYSIS next_suggestion #1 明确建议保方差的局部供体扰动。本方案在 randK3 上把均匀随机改为按空间+表达联合距离的软加权随机抽样：仍从真实供体中抽样（方差天然保持），但近邻供体被抽中概率更高，预期在保住 cs（K=3 多样性）的同时把 ls 拉回接近节点12 水平。",
 "approach": "步骤：1) 在父14 的 MIX 配对循环内，把 `rng.choice(K, uniform)` 改为 `rng.choice(K, p=softmax(-d_comb/σ))`，其中 d_comb = d_coord + λ·d_expr，两者均为对齐+缩放帧内的欧氏距离，σ 固定为该型坐标细胞到其第 K 近供体距离的中位数（避免逐细胞调参）。λ=0 即父14。2) 护栏（先算再查分）：逐基因型内 SD 收缩率必须 <10%（父17 教训：>30% 即否决）；有效供体数 1/Σp² 必须 >1.8（防止退化为确定性最近邻）。3) seed 0 快速扫 λ∈{0.5,1,2,4,8}（vec-score 每次约 1-2 s，30 min 足够）；若全部 λ≤0 的榜分，退回尝试 suggestion #1 的纯空间加权（λ 固定=1 只加空间项）扫 σ∈{0.5,1,2}×中位数。4) 选 seed 0 榜分最高的 λ，再跑 seed 1/2，做同 seed 配对差值：要求榜分均值差 >0.3 且三 seed 同号（ANALYSIS 教训：单次 A 半不可靠，父14 的 +0.26 在 B 半缩为 0）。若 |差|<0.3 或符号不一致，按失败条款提交 λ=0（逐位=父14）。5) 单阶段退路：本机制只在双阶段解耦配对路径内生效；单输入阶段时走种子原有 fallback，机制自然不触发。6) 提交前跑 vec-check 与伪装视图一致性（机制只依赖帧内距离，不读 manifest 路径，天然 view-independent）。",
 "expected_groups": ["local_spatial", "cell_state"],
 "risks": "1) λ 过大 → 退化为确定性 1-NN（节点12 已证 1-NN 的 ls 好但 ec 低），用有效供体数 >1.8 护栏尽早发现；2) 表达距离在稀疏高维空间噪声大，加权可能无效甚至略负——若 seed 0 全部 λ 不超父，立即切纯空间加权备选，不恋战；3) 增益可能 <T2 噪声（~1 分）：严格执行三 seed 同号 + |均值差|>0.3 才提交，否则零成本回退；4) 30 min 时限：实现只改配对循环一处（约 15 行），扫描用 seed 0 单跑，控制查分 ≤12 次。",
 "family_id": "T2EI-01",
 "mechanism": "型内混合配对的供体选择分布从均匀改为按空间+表达联合距离的 softmax 加权抽样：每个坐标细胞独立计算其 K=3 近邻供体的加权概率并随机抽一个真实供体，近且表达相似的供体更可能被选中，从而在保持供体多样性（保方差）的前提下恢复表达-坐标的局部耦合。",
 "vs_constant_shift": "不是常数位移：每个坐标细胞的近邻集合、联合距离和抽样结果都独立计算，表达修改逐细胞异质；输出仍是真实供体的原始表达向量（不合成、不平滑、不整体平移），型内分布宽度由抽样随机性天然保持。",
 "mechanism_evidence": "Engineer 记录：1) 每细胞抽样概率分布的熵 / 有效供体数 1/Σp²（λ>0 时应介于 1 和 3 之间且逐细胞不同）；2) λ>0 与父14 的逐位差异率（应 >0 且非全细胞同一位移）；3) 型内逐基因 SD 收缩率（必须 <10%，这是与父17 均值机制的本质区别）；4) 四组分各自变化 + mmd_u，确认 ls 改善不是靠分布变窄的假象（父17 教训）。",
 "mechanism_off_control": "λ=0 时 softmax 退化为均匀分布，与父14 的 `rng.choice(K)` 同分布；用相同 seed 验证输出与父14 逐位一致（`np.array_equal` on X 与 spatial_3D）。预期差别：λ=0 榜分 = 父14（61.73），λ>0 时榜分应 ≥ 父14 且 ls 上升、cs 不降。",
 "sources": []}
```

审查员

REVIEW.json written