总览 · ← 返回运行 20261003-004922-search-t2-embryo-interp-g24

节点 n5

mix + 后期抽取比例减半（t_draw=0.5·t），修复 cell_state；PLAN 的型内 Sinkhorn OT 已实现但代理上拉低分数，默认关闭。

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 02e5b2045e: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/METHOD.md +72 −0、solution/run.py +165 −14

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdnew file mode 100644index 0000000..a116904--- /dev/null+++ b/solution/METHOD.md@@ -0,0 +1,72 @@+mix + 后期抽取比例减半（t_draw=0.5·t），修复 cell_state；PLAN 的型内 Sinkhorn OT 已实现但代理上拉低分数，默认关闭。++## 方法++保留父节点 2 的 mix 流程：`interp_bracket` 取目标两侧的输入，`align=procrustes3d`+把两朵云放进同一帧，`scale_to_rms` 到 log 线性目标 RMS（`scale_damp=0.5`），+按类型分层抽细胞、表达与坐标一起走，细胞数夹到 `[min_cells, max_cells]`。++**唯一改变（本节点的改进）**：后期（b）阶段的抽取比例从 t 降到+`t_draw = T_DRAW_FRAC · t`，`T_DRAW_FRAC=0.5`（默认）。即 `mix_indices` 用+`t_draw` 而非 t 决定从 b 抽多少细胞；early（a）阶段补足其余。所有其它步骤+（对齐、RMS、分层、坐标）完全不变。这是一个纯运行时规则：只用 t（由+manifest 的两个输入时间与目标时间现场算出）和一个常数系数，不写死任何阶段的+细胞数、比例或统计量，也不区分视图。++为什么有效：代理（E6.75 + E8.0 → E7.25，t=0.4）实测，b 阶段（较晚、较大）+细胞抽得越多，`cell_state` 越低（tdraw=0.7 → cell_state 17、榜 40.0；+tdraw=0.55 → 24.5、48.8；父 tdraw=0.4 → 37.5、57.2）。把 tdraw 降到 0.2+（=0.5·t）时 `cell_state` 升到 52.6、榜 59.88；0.1 与 0.15 也 >58 但+`shape_scale` 略降。0.5·t 是网格里的最好点，且是「t 的固定比例」而非对代理硬调+的常数，能迁移到真实括号（t=1/3 → t_draw=1/6）。++## 关键参数++- `T_DRAW_FRAC=0.5`（env `T2_T_DRAW_FRAC` 可覆盖，仅调试用）+- `PARAMS = {align: procrustes3d, scale_damp: 0.5}`（同父节点）+- OT 机制默认关闭：`T2_OT_ON=0`；`EPS_FRAC=0.03`、`BETA_SCALE=1.0`（β=Scale·t）仅在开启时用。++## PLAN 的型内 Sinkhorn OT（family T2EI-02）——已实现，但代理上否决++按 PLAN 完整实现了机制：对每个共有类型，用早阶段被抽中细胞与晚阶段同类型+（下采样 ≤1000）细胞的 z 化表达平方欧氏代价，跑 log 域稳定化平衡 Sinkhorn+（200 迭代，eps=EPS_FRAC·mean(cost)），取 barycentric 映射 m_i，早阶段细胞输出+x_i+β(m_i−x_i)，坐标同权重 β 同位移（`T2_OT_COORD`）。单输入（b is None）时整段+跳过，行为与父节点一致。++**机制生效证据**：开启时 11 个共有类型全部建图（n_ot_types=11），2146/5000 个+早阶段细胞的表达被改变（mean|ΔX|≈100），位移逐细胞不同（型内位移范数+CV≈0.05–0.10，非零但偏小，说明 eps 偏大、映射偏平滑）；坐标与表达同细胞同权重+位移。++**对照与结论**：机制关闭（`T2_OT_ON=0`，β=0）时输出与父节点 2 **逐位相同**+（X 与 spatial_3D 全等，实测 `X equal: True coords equal: True`），得分应回到+≈57.2。开启机制后代理分**下降**：β=0.4 榜 44.3（cell_state 19.4）、β=0.25 榜+54.3（cell_state 29.3）、β=0.6 榜 50.8。cell_state 不升反降，与 PLAN 预期相反。+原因：eps 即便取 0.003·mean(cost)，barycentric 映射仍把早阶段细胞平滑地拉向+晚阶段类型均值，产生「不像任何真实细胞」的中间表达，正是评分器 cell_state 惩罚的+对象；逐细胞位移 CV 太低说明它退化成近似常数（型均值）位移。因此本节点**默认+关闭 OT**，改用上文的 t_draw 规则——后者是实测唯一稳定提分的改动。不冒充：+OT 代码在仓库里、可开关、对照已验证，但提交配置不启用它。++## 验证过++- 代理视图 seed 0：`run.py` 1.5s 跑完，`vec-check` ok，`vec-score` = 59.8837+  （父 57.23，+2.65 > 噪声 ~1）。+- 确定性：seed 0 连跑两次，X 与坐标逐位相同。+- t_draw 网格 {0.1,0.15,0.2,0.3,0.55,0.7}×代理，0.2=0.5·t 最优。+- 机制关闭时与父节点逐位一致。++## 未验证 / 风险++- 只在代理括号（E6.75+E8.0，t=0.4）验证；真实括号 t=1/3 → t_draw=1/6，+  后期细胞更少。若真实 E8.0 侧含更多目标阶段应有的新类型，t_draw 太小可能漏掉+  它们、压低 expression_change。0.5 是折中，未在真实目标上验证（无权限）。+- B 半正式分未查，A 半 +2.65 应能过 ~1 分噪声，但 shape_scale 从 74.4 降到 68.5+  是代价；若 B 半 shape_scale 地板更低，收益可能缩水。+- 未试 t_draw 与 scale_damp 的联合调参（时间预算内只固定 scale_damp=0.5）。++## 生物学知识来源++未使用任何保留阶段/基因型的实测信息。t_draw<1 的依据纯粹是代理评分反馈+（后期细胞比例越高 cell_state 越低），属于对本视图数据的现场测量，非硬编码先验。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 7ba73af..e6a41f3 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -1,28 +1,133 @@ #!/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 + per-type Sinkhorn OT single-cell displacement (T2 interpolation).++Base pipeline is the parent's mix: bracket the target with the nearest inputs,+align frames (procrustes3d), rescale both clouds to the damped log-linear RMS,+draw cells stratified by type: T_DRAW_FRAC*t from the later stage (default+T_DRAW_FRAC=0.5, chosen on the proxy where later-stage-heavy mixes collapse+cell_state), the rest from the earlier one.++Added mechanism (family T2EI-02): for every cell type shared by the two+bracketing stages, build a cost matrix between the drawn earlier-stage cells+and a subsample (<=1000) of the later-stage cells of the same type+(z-scored expression, squared Euclidean), solve an entropy-regularised+balanced OT with log-domain Sinkhorn (<=200 iters, eps = EPS_FRAC * var(cost)),+and take the barycentric map m_i of each earlier cell. Each drawn earlier+cell outputs x_i + beta*(m_i - x_i); later cells stay untouched. Coordinates+get the same per-cell weight beta toward the barycentric coordinate of the+matched later cells, so expression and position move together.+beta = BETA_SCALE * t when enabled. The OT step is DISABLED by default+(T2_OT_ON=1 to enable): on the proxy every beta tested lowered the board score+(54.3 / 50.8 / 44.3 vs parent 57.2), see METHOD.md. With the mechanism off the+output is bit-for-bit the parent pipeline plus the t_draw change.++All parameters are derived at runtime from the manifest and the cost matrices;+nothing about any stage is hardcoded. """  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, _limits, _pack_expr+from src.task2_spatial.sample import mix_indices, take+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}+EPS_FRAC = float(os.environ.get("T2_OT_EPS", "0.03"))+BETA_SCALE = float(os.environ.get("T2_OT_BETA", "1.0"))+OT_ON = os.environ.get("T2_OT_ON", "0") == "1"  # PLAN mechanism, rejected by proxy scores (see METHOD.md)+OT_COORD = os.environ.get("T2_OT_COORD", "1") == "1"+T_DRAW_FRAC = float(os.environ.get("T2_T_DRAW_FRAC", "0.5"))  # later-stage draw fraction = T_DRAW_FRAC * t+OT_MAX_SIDE = 1000+SINKHORN_ITERS = 200+++def _sqdist(a: np.ndarray, b: np.ndarray) -> np.ndarray:+    aa = np.einsum("ij,ij->i", a, a)[:, None]+    bb = np.einsum("ij,ij->i", b, b)[None, :]+    return np.maximum(aa + bb - 2.0 * (a @ b.T), 0.0)+++def _sinkhorn_log(cost: np.ndarray, eps: float) -> np.ndarray:+    n, m = cost.shape+    log_a = np.full(n, -np.log(n))+    log_b = np.full(m, -np.log(m))+    k = -cost / max(eps, 1e-12)+    k -= k.max()+    f = np.zeros(n)+    g = np.zeros(m)+    for _ in range(SINKHORN_ITERS):+        f = -np.log(np.exp(k + g[None, :]).sum(axis=1) + 1e-300) + log_a+        g = -np.log(np.exp(k + f[:, None]).sum(axis=0) + 1e-300) + log_b+    log_plan = k + f[:, None] + g[None, :]+    log_plan -= log_plan.max()+    plan = np.exp(log_plan)+    plan /= max(plan.sum(), 1e-300)+    if not np.isfinite(plan).all() or plan.sum() <= 0:+        return np.outer(np.full(n, 1.0 / n), np.full(m, 1.0 / m))+    return plan+++def type_ot_displacement(labels_a_drawn, stage_b, cb, xa, pa, beta, eps_frac, rng):+    """Per-shared-type barycentric displacement of drawn earlier-stage cells."""+    dx = np.zeros_like(xa, dtype=np.float64)+    dp = np.zeros_like(pa, dtype=np.float64)+    lb = np.asarray(stage_b.labels).astype(str)+    la = np.asarray(labels_a_drawn).astype(str)+    n_ot_types = 0+    cv_list = []+    for typ in sorted(set(la) & set(lb)):+        rows = np.flatnonzero(la == typ)+        pool = np.flatnonzero(lb == typ)+        if rows.size == 0 or pool.size == 0:+            continue+        cols = pool if pool.size <= OT_MAX_SIDE else np.sort(rng.choice(pool, OT_MAX_SIDE, replace=False))+        Xa = xa[rows].astype(np.float64)+        Xb = as_dense(stage_b.X, cols).astype(np.float64)+        Pb = np.asarray(cb[cols], dtype=np.float64)+        if rows.size > OT_MAX_SIDE:+            ot_rows = np.sort(rng.choice(rows.size, OT_MAX_SIDE, replace=False))+        else:+            ot_rows = np.arange(rows.size)+        Zo = ot_rows+        M = np.vstack([Xa[Zo], Xb])+        mu = M.mean(axis=0)+        sd = M.std(axis=0) + 1e-8+        Za = (Xa[Zo] - mu) / sd+        Zb = (Xb - mu) / sd+        cost = _sqdist(Za, Zb)+        eps = eps_frac * float(cost.mean() + 1e-12)+        plan = _sinkhorn_log(cost, eps)+        mass = plan.sum(axis=1, keepdims=True) + 1e-12+        mx = (plan @ Xb) / mass+        mp = (plan @ Pb) / mass+        dx_ot = beta * (mx - Xa[Zo])+        dp_ot = beta * (mp - pa[rows][Zo])+        if not (np.isfinite(dx_ot).all() and np.isfinite(dp_ot).all()):+            continue+        if Zo.size == rows.size:+            dx[rows] = dx_ot+            dp[rows] = dp_ot+        else:+            # broadcast the subsampled map to the remaining cells of this type+            rest = np.setdiff1d(np.arange(rows.size), Zo)+            nn = np.argmin(_sqdist((Xa[rest] - mu) / sd, Za), axis=1)+            dx[rows[rest]] = dx_ot[nn]+            dp[rows[rest]] = dp_ot[nn]+        norms = np.linalg.norm(dx_ot, axis=1)+        if norms.mean() > 1e-9:+            cv_list.append(float(norms.std() / (norms.mean() + 1e-12)))+        n_ot_types += 1+    cv = float(np.mean(cv_list)) if cv_list else 0.0+    return dx.astype(np.float32), dp, n_ot_types, cv   def main() -> None:@@ -44,10 +149,56 @@ def main() -> None:     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")}+    t = float(t)+    damp = float(params.get("scale_damp", 1.0))+    align = str(params.get("align", "procrustes"))+    rng = np.random.default_rng(int(params.get("seed", 0)))++    aligned_a, aligned_b, info = 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 = _limits(params, stage_a.n, stage_b.n, t, "interp")+    t_draw = float(np.clip(T_DRAW_FRAC * t, 0.0, 1.0))+    ia, ib = mix_indices(stage_a.labels, stage_b.labels, t_draw, n, rng)++    xa = as_dense(stage_a.X, ia)+    pa = np.asarray(ca[ia], dtype=np.float64)+    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))++    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:+        rng_ot = np.random.default_rng(int(params.get("seed", 0)) + 777)+        dx, dp, n_ot_types, disp_cv = type_ot_displacement(+            stage_a.labels[ia], stage_b, cb, xa, pa, beta, EPS_FRAC, rng_ot+        )+        xa = np.clip(xa.astype(np.float64) + dx, 0.0, None).astype(np.float32)+        if OT_COORD:+            pa = pa + dp++    expr_parts = []+    coord_parts = []+    if ia.size:+        expr_parts.append(xa)+        coord_parts.append(pa)+    if ib.size:+        expr_parts.append(xb)+        coord_parts.append(pb)+    expr = _pack_expr(expr_parts)+    coords = _jitter(np.vstack(coord_parts), rng)+    coords = scale_to_rms(coords, target_rms)+    info.update(t=t, n=int(expr.shape[0]), rms_a=rms_a, rms_b=rms_b, out_rms=rms_radius(coords),+                align=align, scale_damp=damp, beta=beta, eps_frac=EPS_FRAC,+                n_ot_types=n_ot_types, disp_cv=disp_cv, n_from_a=int(ia.size), n_from_b=int(ib.size))+    keep = {k: info.get(k) for k in ("t", "n", "rms_a", "rms_b", "out_rms", "n_shared_types", "z_dot",+                                     "z_flipped", "align", "beta", "eps_frac", "n_ot_types", "disp_cv",+                                     "n_from_a", "n_from_b")}     print(json.dumps({"bracket": [a["stage"], b["stage"]], **keep}, default=float), file=sys.stderr)-    write_t2(args.out, expr, coords, genes, seed=args.seed)+    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

**完成。**

- **做了什么**：按 PLAN 实现了共有类型内 log 域 Sinkhorn OT 逐细胞位移（β=0 对照与父节点逐位一致，机制生效证据齐全），但代理上所有 β/ε 组合都拉低分数（β=0.4→44.3、β=0.25→54.3，cell_state 反降），已默认关闭并在 METHOD.md 如实记录。改为另一改动：后期阶段抽取比例 `t_draw = 0.5·t`（运行时由 manifest 时间差推出，视图无关）。
- **查分**（11/20 次）：默认配置 proxy = **59.88**（父 57.23，+2.65；cell_state 37.5→52.6，expression 60.2，shape 68.5，local 58.3）；t_draw 网格 0.1/0.15/0.2/0.3/0.55/0.7 中 0.2 最优。seed 确定性、vec-check 均通过，运行 1.5s。
- **下一步最值得试**：t_draw 与 scale_damp 联合微调（shape_scale 从 74.4 掉到 68.5 是本改动的代价）；以及在 final 括号（t=1/3）上确认 t_draw=1/6 不会漏掉 E8.0 新类型的表达变化。

调研员

```json
{
  "name": "mix + 共有类型内 Sinkhorn OT 单细胞位移，修复 cell_state",
  "motivation": "父节点 2（mix）总分 57.23 但 cell_state 只有 37.49，显著低于 copy_last 的 49.29，是四组中最弱且唯一倒退的组；METHOD.md 自己承认两端真实细胞混抽不像中间阶段。expression_change 59.72、local_spatial 57.27 还有余量，shape_scale 74.43 最强，故本节点只针对 cell_state。兄弟节点 3（类型内表达插值）已 gen_failed 无产出，本方案改用按类型的 OT 映射做逐细胞位移而非类型内均值插值，机制与实现路径均不同。",
  "approach": "保留父节点 mix 的 bracket/align(procrustes3d)/scale_damp=0.5/按类型分层抽细胞流程不动，在抽样后新增一步：对每个共有类型（n_shared_types≈11），用早阶段该类型细胞的表达（panel 基因，与坐标同源）对晚阶段该类型细胞建代价矩阵（z 化后欧氏距离），跑 log 域稳定化 Sinkhorn（≤200 次迭代），得 barycentric 映射 m_i；每个被抽中的早阶段细胞输出 x_i + β·(m_i − x_i)，晚阶段细胞不动；坐标按同一细胞的同一权重 β 做相同位移，保证表达—坐标对应（k027）。参数：ε∈{0.01,0.03,0.1}×（该类型代价矩阵方差），β 初值 = t（final 时 1/3），必要时在 {0.5t, t, 1.5t} 微调；类型两侧 >1000 细胞时随机下采样建图、映射广播回全体。验证顺序：1) 先跑 β=0 对照，确认逐位复现父节点（proxy≈57.2）；2) 用每类型 500 细胞的下采样 proxy 在 5 分钟内筛 ε；3) 全量 proxy 选比 57.2（A 半）高 ≥1.5 分的组合（噪声约 1 分，小于 1.5 不算赢，可查 2 次确认）。单输入阶段退路：b is None 时完全跳过 OT，行为与父节点一致。所有参数运行时由 manifest 与代价矩阵推出，不写死任何阶段的统计量。",
  "expected_groups": ["cell_state", "expression_change"],
  "risks": "1) 大类型上 Sinkhorn 慢/费内存：每侧下采样到 ≤1000 并计时，30 分钟时限内先小后大，超时就固定用下采样映射；2) ε 过大导致熵模糊、型内多样性坍缩（反而伤 cell_state）：检查输出型内表达标准差较输入下降不超过 ~30%，否则换小 ε；3) 晚阶段细胞不动造成中间时刻双峰：因晚端占比仅 t≈1/3，预计影响有限，以 cell_state 是否净升为准；4) 流水线改动引入隐蔽差异：β=0 对照必须与父节点逐位一致，否则先修管线再谈机制；5) Sinkhorn 数值不稳：用 log 域稳定化，出现 NaN 时该类型退化为最近质心位移。",
  "family_id": "T2EI-02",
  "mechanism": "对共有类型在两个括号阶段之间做熵正则最优传输，barycentric 映射按每个细胞自身在传输计划中的位置给出逐细胞位移，把早阶段细胞推向晚阶段分布，生成真正的过渡态而非端点混抽。",
  "vs_constant_shift": "每型常数位移对型内所有细胞施加同一向量（只移动型均值）；本方案的位移随传输计划逐细胞变化（型内不同细胞位移的大小和方向不同），并保留表达—坐标联合移动；β=0 时严格退回父节点。",
  "mechanism_evidence": "1) 型内每细胞位移范数的变异系数明显 >0（若≈0 则退化为常数位移）；2) 对照 β=0 与 β>0 的输出逐位不同，且差异细胞集中在早阶段被抽中的细胞；3) 四组分对比：cell_state 上升而 shape_scale 不降 >1 分；4) 输出型内表达离散度保持（下降 <30%），说明不是向均值坍缩。",
  "mechanism_off_control": "同一 run.py 设 β=0（或跳过 OT 步）：每细胞位移为零，输出应与父节点 2 逐位相同（同 seed 下表达与坐标矩阵一致），得分回到 ≈57.2；若 β>0 时分数不变，说明机制未生效。",
  "sources": []
}
```

审查员

REVIEW.json written