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节点 n10

mix(几何)+线性组成阻尼κ=0.5+damp0.455；PLAN的logit组成与型内伪批量表达插值在代理上均被证伪，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 69c13e20a1: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：这个提交的上一版（种子程序：相对空仓库）。改动的文件：solution/EXECUTION.json +1 −0、solution/METHOD.md +46 −0、solution/run.py +192 −0

diff --git a/solution/EXECUTION.json b/solution/EXECUTION.jsonnew file mode 100644index 0000000..9d5125c--- /dev/null+++ b/solution/EXECUTION.json@@ -0,0 +1 @@+{"gpu": false}diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdnew file mode 100644index 0000000..791f9f4--- /dev/null+++ b/solution/METHOD.md@@ -0,0 +1,46 @@+mix(几何)+线性组成阻尼κ=0.5+damp0.455；PLAN的logit组成与型内伪批量表达插值在代理上均被证伪，默认关闭。++## 方法族与实现++实现 PLAN 指定的 T2EI-01 两个机制，均可用环境变量开关：++1. **logit 组成插值**（`T2EI_LOGIT`）：对两端共有细胞型 c，取比例 p_a、p_b，clip 到 [ε,1−ε]（ε=1e-3），+   logit(q)=(1−t_c)·logit(p_a)+t_c·logit(p_b)，softmax 归一化；单端出现的型按该端线性权重保留。+2. **型内伪批量表达插值**（`T2EI_W`, `T2EI_LAMBDA`, `T2EI_NMIN`）：共有型型均值 μ_a、μ_b，位移 Δ=μ_b−μ_a。+   从 a 端抽到的细胞 x→x+w·λ·Δ；从 b 端抽到的细胞 x→x−(1−w)·λ·Δ；逐细胞残差完整保留；两端型内细胞数 ≥ n_min=3 才插值。++几何沿用 mix 种子：procrustes3d 对齐两端坐标，target_RMS=log_interp(rms_a,rms_b,t,scale_damp)，两朵云缩放到 target_RMS，+细胞数按 interp_count（log 线性）夹到 [min,max]，输出前 jitter + 缩回 target_RMS。单输入阶段退路：无括号时 copy_last（分层抽到 max_cells）。++## 提交态（默认，机制关闭）++`T2EI_W=0 T2EI_LOGIT=0 T2EI_KAPPA=0.5 T2EI_DAMP=0.455 T2EI_ALIGN=procrustes3d`。+即 mix 几何 + **线性组成阻尼** κ（t_comp=κ·t 用于组成比例和型内 a/b 分配，几何仍用全 t）+ scale_damp=0.455。++## 对照与证据（proxy，seed 0，A 半）++| 配置 | board | cell_state | expr_change | local_spatial | shape_scale |+|---|---:|---:|---:|---:|---:|+| 机制全关 w=0 logit=0（=mix，κ=1，damp0.5） | 55.09 | 32.69 | 60.21 | 51.11 | 76.35 |+| **机制全开** w=t λ=0.8 logit=1 κ=1 | 48.30 | 23.18 | 59.67 | 43.35 | 66.99 |+| logit 组成单独（w=0） | 55.09* | 31.91 | 59.85 | 49.96 | 77.21 |+| 表达插值单独 w=0.3 λ=0.6 | 51.80 | 26.30 | 60.11 | 47.80 | 72.99 |+| 提交态：κ=0.5 线性阻尼 w=0 logit=0 damp0.455 | **60.16** | 51.85 | 60.11 | 58.60 | 70.09 |++\* logit 单独 board 与 mix 接近，cell_state/local_spatial 略降。++**机制生效证据**（w=t,λ=0.8,proxy）：共有型 11 个；插值后型均值逐基因落在两端之间的比例 = 0.967（>0.6 门槛）；+位移向量型间标准差 = 0.380（>0，非退化常数位移）；Δ 范数均值 21.3。机制确实按型运行、改变了表达。++**对照结论**：机制在代理上**单调有害**——w 从 0→0.3→t，board 55.09→51.80→48.30，cell_state 32.69→26.30→23.18；+logit 组成亦略差于线性混合。故 PLAN 的两个核心机制（logit 组成、型内表达插值）在本 proxy（E6.75+E8.0→E7.25, t=0.4, 宽括号）上被证伪。+真正提升的是**组成阻尼** κ（把目标组成向早端 a 收缩，κ=0.5 最佳），这是 mix 家族的已知有效部件（对应节点 5/7），非 PLAN 指定机制，如实标注。++## 验证过 / 未验证++- 验证：proxy 上 κ∈{0.4,0.5,0.55,0.65}（0.5 最佳）、damp∈{0.4,0.42,0.455,0.48,0.5,0.6}（0.455 最佳）、align∈{procrustes3d,procrustes,pca}（proc3d≈pca 最佳）；seed 0 输出确定、坐标一致；vec-check 通过；单输入 copy_last 退路存在。+- 未验证：final 视图（3 输入）与真实括号；κ、damp 在 final 上的迁移（proxy 宽括号，damp/κ 可能需重估）；未做多种子。++## 生物学知识来源++仅用通用机制知识：细胞类型组成随发育时间连续变化，故目标阶段组成应介于两端之间（阻尼插值）。无引用保留阶段/禁窗数据。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pynew file mode 100644index 0000000..57b17db--- /dev/null+++ b/solution/run.py@@ -0,0 +1,192 @@+"""T2 embryo interp draft: mix geometry + logit composition interpolation ++within-type pseudobulk expression interpolation (family T2EI-01).++Mechanism switches (defaults = mechanism ON):+  T2EI_W      expression interpolation weight for a-side cells (default: t)+  T2EI_LAMBDA gene-level shrinkage of the type-mean displacement (default 0.8)+  T2EI_LOGIT  1 = logit-space composition interpolation, 0 = linear mixing+  T2EI_NMIN   min cells per side for a type to get expression interpolation+Control (mechanism off): T2EI_W=0 T2EI_LOGIT=0 -> reproduces the mix seed+(procrustes3d, scale_damp=0.5, linear (1-t,t) composition, raw expression).+"""++from __future__ import annotations++import argparse+import os++import numpy as np++from src.task2_spatial.frame import align_pair, log_interp, rms_radius, scale_to_rms+from src.task2_spatial.methods import _jitter+from src.task2_spatial.sample import interp_count, take+from src.task2_spatial.transport import as_dense+from src.task2_spatial.view_io import (+    anchor_entry,+    board_params,+    interp_bracket,+    load_manifest,+    panel_genes,+    read_stage,+    write_t2,+)++ALIGN = os.environ.get("T2EI_ALIGN", "procrustes3d")+SCALE_DAMP = float(os.environ.get("T2EI_DAMP", "0.455"))+EPS = 1e-3+++def env_float(name, default=None):+    v = os.environ.get(name)+    if v is None or v == "":+        return default+    return float(v)+++def shift_type_means(X, labels, min_count):+    labs = np.asarray(labels).astype(str)+    out = {}+    for lab in np.unique(labs):+        idx = np.flatnonzero(labs == lab)+        if idx.size >= min_count:+            out[lab] = np.asarray(X[idx].todense(), dtype=np.float64).mean(axis=0)+    return out+++def main():+    ap = argparse.ArgumentParser()+    ap.add_argument("--data", required=True)+    ap.add_argument("--out", required=True)+    ap.add_argument("--seed", type=int, default=0)+    args = ap.parse_args()++    manifest = load_manifest(args.data)+    genes = panel_genes(args.data, manifest)+    params = board_params(manifest, "mix", None, args.seed)+    lo, hi = int(params["min_cells"]), int(params["max_cells"])++    w_env = env_float("T2EI_W", 0.0)+    lam = env_float("T2EI_LAMBDA", 0.8)+    use_logit = env_float("T2EI_LOGIT", 0.0) != 0.0+    n_min = int(env_float("T2EI_NMIN", 3))+    kappa = env_float("T2EI_KAPPA", 0.5)++    a_entry, b_entry, t = interp_bracket(manifest)+    if b_entry is None:+        stage = read_stage(args.data, a_entry, genes)+        idx = take(stage.labels, hi, np.random.default_rng(args.seed))+        write_t2(args.out, as_dense(stage.X, idx), stage.coords[idx], genes, args.seed)+        return++    stage_a = read_stage(args.data, a_entry, genes)+    stage_b = read_stage(args.data, b_entry, genes)+    if w_env is None:+        w = float(t)+    else:+        w = float(w_env)+    do_expr = w_env is None or w_env != 0.0++    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, SCALE_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, lo, hi, 1.0)+    rng = np.random.default_rng(args.seed)+    t_comp = float(np.clip(kappa * t, 0.0, 1.0))++    la = np.asarray(stage_a.labels).astype(str)+    lb = np.asarray(stage_b.labels).astype(str)+    types = sorted(set(la.tolist()) | set(lb.tolist()))+    pa = np.array([np.mean(la == c) for c in types])+    pb = np.array([np.mean(lb == c) for c in types])+    in_a = pa > 0+    in_b = pb > 0+    shared = in_a & in_b++    if use_logit and shared.any():+        q = np.where(shared, (1.0 - t_comp) * pa + t_comp * pb, 0.0)+        qa = np.clip(pa, EPS, 1.0 - EPS)+        qb = np.clip(pb, EPS, 1.0 - EPS)+        logit_q = (1.0 - t_comp) * np.log(qa / (1.0 - qa)) + t_comp * np.log(qb / (1.0 - qb))+        q_shared = 1.0 / (1.0 + np.exp(-logit_q))+        q[shared] = q_shared[shared]+        # exclusive types keep their linear-mix weight+        q[in_a & ~in_b] = (1.0 - t_comp) * pa[in_a & ~in_b]+        q[~in_a & in_b] = t_comp * pb[~in_a & in_b]+    else:+        q = (1.0 - t_comp) * pa + t_comp * pb+    q = q / q.sum()++    counts = np.floor(q * n).astype(int)+    pool_a = {c: np.flatnonzero(la == c) for c in types}+    pool_b = {c: np.flatnonzero(lb == c) for c in types}+    counts = np.minimum(counts, np.array([pool_a[c].size + pool_b[c].size for c in types]))+    deficit = int(n - counts.sum())+    if deficit > 0:+        spare = np.array([pool_a[c].size + pool_b[c].size - counts[i] for i, c in enumerate(types)])+        order = np.argsort(-(q + 1e-12))+        guard = 0+        while deficit > 0 and spare.sum() > 0 and guard < n + 5:+            progressed = False+            for i in order:+                if deficit <= 0:+                    break+                if spare[i] <= 0:+                    continue+                counts[i] += 1+                spare[i] -= 1+                deficit -= 1+                progressed = True+            if not progressed:+                break+            guard += 1++    means_a = shift_type_means(stage_a.X, la, 1)+    means_b = shift_type_means(stage_b.X, lb, 1)++    expr_parts, coord_parts = [], []+    for i, c in enumerate(types):+        k = int(counts[i])+        if k <= 0:+            continue+        if shared[i]:+            k_b = int(round(t_comp * k))+            k_b = min(k_b, pool_b[c].size)+            k_a = min(k - k_b, pool_a[c].size)+            k_b = min(k - k_a, pool_b[c].size)+        elif in_a[i]:+            k_a, k_b = min(k, pool_a[c].size), 0+        else:+            k_a, k_b = 0, min(k, pool_b[c].size)+        delta = None+        if do_expr and shared[i] and c in means_a and c in means_b:+            if pool_a[c].size >= n_min and pool_b[c].size >= n_min:+                delta = lam * (means_b[c] - means_a[c])+        if k_a > 0:+            ia = rng.choice(pool_a[c], k_a, replace=False)+            x = as_dense(stage_a.X, ia)+            if delta is not None:+                x = np.clip(x + w * delta, 0.0, None)+            expr_parts.append(x.astype(np.float32))+            coord_parts.append(ca[ia])+        if k_b > 0:+            ib = rng.choice(pool_b[c], k_b, replace=False)+            x = as_dense(stage_b.X, ib)+            if delta is not None:+                x = np.clip(x - (1.0 - w) * delta, 0.0, None)+            expr_parts.append(x.astype(np.float32))+            coord_parts.append(cb[ib])++    expr = np.clip(np.vstack(expr_parts), 0.0, None).astype(np.float32)+    coords = _jitter(np.vstack(coord_parts), rng)+    coords = scale_to_rms(coords, target_rms)+    write_t2(args.out, expr, coords.astype(np.float32), genes, args.seed)+++if __name__ == "__main__":+    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。提交了 draft 节点。

**做了什么**：从头实现 PLAN 的 T2EI-01 家族（mix 几何 + logit 组成插值 + 型内伪批量表达插值），两个机制都做成环境变量开关，并跑关闭对照。

**查分结果（proxy A 半，seed 0）**：
- 机制全开（w=t,λ=0.8,logit=1）= **48.30**，cell_state 23.18 —— 低于地板，两个核心机制均单调有害（w 0→0.3→t：55.09→51.80→48.30）。机制生效证据齐全：插值型均值落两端间比例 0.967、位移型间 std 0.38，但确实拉低分数，故证伪。
- 真正有效的是 mix 家族的**线性组成阻尼** κ=0.5 + scale_damp=0.455：提交态 **60.16**（cell_state 51.85 / expr 60.11 / local 58.60 / shape 70.09），对照 mix 全关 55.09。
- 已验证：确定性、坐标一致、view 无关（仅用相对 t）、单输入 copy_last 退路、vec-check 通过。剩 2 次查分未用。

**下一步最值得试**：本节点证明 PLAN 指定机制在宽括号 proxy 上无效，改进应聚焦组成阻尼方向——可试节点 7 的"型内中间态偏好选胞（b 侧）"叠加 κ=0.5，或在 final 3 输入视图上重估 κ/damp 的迁移（proxy 括号偏宽，damp/κ 可能需重标定）。

调研员

mix 种子（节点2，57.23）的 cell_state=37.49 是四组最弱，因为两端细胞直接混抽不像中间阶段。节点5–7通过组成阻尼（κ）将 cell_state 提到53–54，但表达插值（节点5的T2EI_ALPHA）在 mix 上被证伪后关闭。T2EI-01 的核心区别在于：不是对所有细胞施加统一小位移，而是在每个共有型内用伪批量均值差做插值、保留细胞残差，并用 logit 线性插值决定组成，使型比例也呈中间态。节点8证明逐细胞收缩、FPS、z分层均无效，说明改进应聚焦组成+型内表达而非几何选胞。",
  "approach": "从 mix 种子逻辑重建 run.py，分四步：\n1）对齐与采样框架：procrustes3d 对齐两端坐标，scale_damp=0.5，保留 mix 的几何流程不变。\n2）logit 组成插值：对每个细胞型 c，取两端比例 p_a(c)、p_b(c)，clip 到 [ε,1−ε]（ε=1e-3）；logit(p_t)=（1−t）·logit(p_a)+t·logit(p_b)，softmax 归一化得目标比例；按此比例分层抽样。只在一端出现的型按该端权重保留、不参与 logit 插值。单输入阶段退路：若只收到一个时间点的输入，跳过插值，直接 copy_last 输出。\n3）型内表达插值（核心机制）：对两端共有的型，计算型均值 μ_a(c)、μ_b(c)。从 a 端抽到的细胞 x→x + w·(μ_b−μ_a)；从 b 端抽到的细胞 x→x −（1−w）·(μ_b−μ_a)。w 初值 = t（即时间分数），搜索范围 [0, 1]，步长 0.1。基因级收缩：对位移向量乘收缩系数 λ=0.8（范围 [0.5,1.0]），防止高噪基因放大。细胞残差（x−μ）完整保留。\n4）vec-score 快筛：先在 proxy 上跑 w∈{0,0.3,0.5,0.7,1.0}×λ∈{0.6,0.8,1.0}，共 15 次查分，取 cell_state 最高的组合；再用剩余查分微调 ±0.1。若 w=0 优于所有 w>0，说明插值无效，如实报告。\n关键参数初值：w=t≈0.5，λ=0.8，ε=1e-3。",
  "expected_groups": ["cell_state", "expression_change"],
  "risks": "1）型内插值在 proxy 宽括号下过强，导致表达偏离真实中间态→Engineer 应在 w=0.3 和 w=0.5 各查一次，若 cell_state 不升反降则降 w 或加 λ 收缩；2）小样本型（<5 细胞）均值不稳→设最小细胞数阈值 n_min=3，低于阈值的型不做表达插值；3）logit 插值在极端比例（<0.01）下不稳定→ε-clip 已处理；4）与节点5的α位移混淆→区别在于本方案按型内均值差插值且保留残差，不是全局统一α；Engineer 应检查位移向量的型间方差是否显著大于零。",
  "family_id": "T2EI-01",
  "mechanism": "对两端共有的每个细胞型，用型均值差做伪批量线性插值（x + w·(μ_b−μ_a)），保留逐细胞残差；同时用 logit 线性插值决定各型在目标时间点的组成比例，使输出的类型分布和型内表达都呈中间态而非两端混合。",
  "vs_constant_shift": "常数位移对每个型施加相同方向/幅度的平移（或全局统一α），不区分型内异质性。本方案的位移向量是型特异的（每型独立的 μ_b−μ_a），幅度由插值权重 w 控制，且保留每个细胞相对型均值的残差，因此型内方差不变、型间差异被插值。logit 组成插值也不同于全局组成重加权：它在 logit 空间做线性插值，避免极端比例被过度压缩。",
  "mechanism_evidence": "Engineer 应检查：1）插值后各共有型的均值是否落在两端型均值之间（即 μ_a < μ_interp < μ_b 逐基因比例 >60%）；2）位移向量的型间标准差是否显著 >0（排除退化为常数位移）；3）cell_state 分组分是否从 mix 的 ~37 提升 >5 分（超过 T2 噪声 1 分）；4）expression_change 是否同步改善。",
  "mechanism_off_control": "设 w=0（环境变量 T2EI_W=0）：表达插值关闭，所有细胞保持原始表达；同时 logit 组成退化为简单 (1−t, t) 线性混合（设 T2EI_LOGIT=0）。此时输出应与 mix 种子逐位一致，cell_state 回到 ~37。若关闭后分数不变，说明机制未运行。",
  "sources": []
}