Virtual Embryo Challenge更新于 10-03 20:28(北京时间) / 每 5 分钟更新

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节点 n4

copy_last + 型内表达时间插值(双bracket)

运行?一次完整的自动搜索或 Agent 会话,有自己的锁定配置和证据包。20261003-004922-search-t2-heart-interp-g24
父节点n1
子节点—
操作?种子:人写的起点;改进:在父节点上改;草稿:从头写;修复:修父节点的报错。改进
状态生成失败
分数没有分数
审查未审查
用时?从运行开始到结束(或到现在)的挂钟时间。32 分
程序版本— (programs.git)
备注missing or empty solution/METHOD.md (method and knowledge sources are required)

方法说明?节点程序自带的 METHOD.md:这个程序做了什么、为什么。

没有 METHOD.md。

调研员的计划

名称copy_last + 型内表达时间插值(双bracket)
动机父节点1(copy_last)expression_change仅44.26,是四组中最弱的,原因是表达原样复制、预测变化量为零。节点2(mix)通过引入表达动态将expression_change提升至63.90(+19.6),证明表达变化是主要提分点。copy_last只读anchor_entry(下bracket),完全未利用上bracket的时间信息。
做法1) 从manifest读取两个bracket阶段(下=anchor_entry E8.25_late,上=另一bracket);若manifest只有一个阶段则退化为copy_last。2) 对上下bracket分别按细胞类型计算平均表达向量(稀疏矩阵按行分组均值)。3) 对共有类型计算delta_c = mean_upper[c] - mean_lower[c](每基因一个值)。4) 按下bracket抽样至max_cells(保持原有分层抽样逻辑)。5) 对每个抽样细胞,按类型查表:X_out = X_lower + alpha * delta_{type},alpha = (t_target - t_lower)/(t_upper - t_lower),由manifest时间戳计算;无法确定时默认0.5。6) 将X_out裁剪至非负(若原始数据非负)。7) 坐标保持下bracket不变。8) 未在两个bracket中同时出现的类型退化为copy(delta=0)。用vec-score查分确认expression_change提升;若提升<1分(噪声),换alpha在{0.3,0.5,0.7}再查。
风险1) manifest可能只暴露一个阶段(上bracket在保留窗内被隐藏)→Engineer先打印manifest条目数确认,若只有一个则本方案退化为copy_last,需另选方向。2) 上bracket细胞类型覆盖不全→缺失类型delta=0,影响有限但应统计覆盖比例。3) 插值后表达可能出现负值→裁剪;检查裁剪比例>5%则alpha过大。4) 提升幅度≤1分噪声→用3次不同seed查分取均值确认。5) 30分钟时限:核心逻辑<80行,无训练,风险低。

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。

这个节点没有程序版本(没有生成代码)

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

编号标题出处
k016Degenerate-solution checks for population predictionsnotes/handover/02_知识学习路线.md
k007Interval staging and held-out-window filtering of external datanotes/official/来件/virtualembryo.ai/rules.md
k023Time-split validation with a held-out intermediate or next time pointnotes/handover/02_知识学习路线.md

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。

没有分析结果(ANALYSIS.json)。

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。

工程师

角色?调研员写计划、工程师改代码、分析员解读分数、审查员检查作弊。工程师 alibaba-token-plan-cn/qwen3.8-max
调用次数1 次(失败 1 次)
轮数?大模型一共回复了几轮(每轮可以调用多个工具)。8
工具调用?大模型调用读文件、执行命令等工具的次数,按工具名统计。共 11 次:bash 7、read 4
用时30 分
token 数?输入 / 输出(含思考)的 token 数,来自接口返回的用量。输入 19,462 · 输出 1,019 · 思考 673
任务(第一行)按计划修改程序:copy_last + 型内表达时间插值(双bracket)
最后的回答(摘录)—
原始记录位置?完整对话记录在 Spark 上的文件路径;看板不复制原始内容。/home/spark-longxinyang/vec/runs/formal/20261003-004922-search-t2-heart-interp-g24/nodes/4/engineer.jsonl 49 KB
/home/spark-longxinyang/vec/runs/formal/20261003-004922-search-t2-heart-interp-g24/nodes/4/engineer.stderr

调研员

角色调研员 alibaba-token-plan-cn/qwen3.8-max
调用次数1 次
轮数1
工具调用共 0 次:—
用时2 分
token 数输入 5,519 · 输出 1,006 · 思考 4,231
任务(第一行)为节点 n4(改进,父节点 n1)写改进计划 PLAN.json
最后的回答(摘录)
*: T2HI-01 covers within-type expression interpolation.

The core problem is clear: copy_last produces zero expression change, directly hurting the expression_change group. The fix is to interpolate expression between the two bracketing stages within each cell type.

```json
{
  "name": "copy_last + 型内表达时间插值(双bracket)",
  "motivation": "父节点1(copy_last)expression_change仅44.26,是四组中最弱的,原因是表达原样复制、预测变化量为零。节点2(mix)通过引入表达动态将expression_change提升至63.90(+19.6),证明表达变化是主要提分点。copy_last只读anchor_entry(下bracket),完全未利用上bracket的时间信息。",
  "approach": "1) 从manifest读取两个bracket阶段(下=anchor_entry E8.25_late,上=另一bracket);若manifest只有一个阶段则退化为copy_last。2) 对上下bracket分别按细胞类型计算平均表达向量(稀疏矩阵按行分组均值)。3) 对共有类型计算delta_c = mean_upper[c] - mean_lower[c](每基因一个值)。4) 按下bracket抽样至max_cells(保持原有分层抽样逻辑)。5) 对每个抽样细胞,按类型查表:X_out = X_lower + alpha * delta_{type},alpha = (t_target - t_lower)/(t_upper - t_lower),由manifest时间戳计算;无法确定时默认0.5。6) 将X_out裁剪至非负(若原始数据非负)。7) 坐标保持下bracket不变。8) 未在两个bracket中同时出现的类型退化为copy(delta=0)。用vec-score查分确认expression_change提升;若提升<1分(噪声),换alpha在{0.3,0.5,0.7}再查。",
  "expected_groups": ["expression_change"],
  "risks": "1) manifest可能只暴露一个阶段(上bracket在保留窗内被隐藏)→Engineer先打印manifest条目数确认,若只有一个则本方案退化为copy_last,需另选方向。2) 上bracket细胞类型覆盖不全→缺失类型delta=0,影响有限但应统计覆盖比例。3) 插值后表达可能出现负值→裁剪;检查裁剪比例>5%则alpha过大。4) 提升幅度≤1分噪声→用3次不同seed查分取均值确认。5) 30分钟时限:核心逻辑<80行,无训练,风险低。",
  "family_id": "T2HI-01",
  "mechanism": "利用插值board上下两个bracket阶段,按细胞类型计算每基因的时序表达差,将下bracket细胞的表达沿该方向推进alpha步,产生非零且基因特异的表达变化。",
  "vs_constant_shift": "常数位移对每个类型只加一个标量到所有基因;本方案的delta_c是每基因一个值的向量,来自上下bracket该类型的实际均值差,不同基因的位移方向和幅度不同,且alpha由时间比例决定而非手动设定。",
  "mechanism_evidence": "1) 打印各类型delta向量的非零基因数和L2范数,确认非退化(不是全零或全同值)。2) 对比alpha=0(copy_last)与alpha>0的expression_change分差,预期≥5分。3) 检查四组分:expression_change应显著上升,cell_state和shape_scale基本不变(坐标未动),local_spatial允许小幅波动。4) 输出被插值改变的细胞比例和平均位移幅度。",
  "mechanism_off_control": "将alpha设为0(或命令行加--no-interp标志),此时X_out = X_lower,输出与copy_last完全一致,四组分应回到48.68/44.26附近。若alpha=0时分数与copy_last不同,说明实现有bug。",
  "sources": []
}
```
原始记录位置/home/spark-longxinyang/vec/runs/formal/20261003-004922-search-t2-heart-interp-g24/nodes/4/researcher.jsonl 5 KB
/home/spark-longxinyang/vec/runs/formal/20261003-004922-search-t2-heart-interp-g24/nodes/4/researcher.stderr