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节点 n8

在mix+κ=0.5+radial分层+damp0.455上测试PLAN的b细胞向a型均值逐细胞收缩、FPS覆盖采样、z切片分层与κ重扫；全部在代理上被否证或在噪声内，提交态=父节点配置（默认开关全关/radial）。

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 e83ed9f11a: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 59873a0a56。改动的文件：solution/METHOD.md +28 −24、solution/run.py +89 −1

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 1ea2385..1f51e47 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,37 +1,41 @@-mix+组成阻尼κ=0.5 不变；晚端细胞改为类型内径向等频分层抽样（占位+），scale_damp 0.5→0.455 使输出 RMS 对准参考（形状+）。+在mix+κ=0.5+radial分层+damp0.455上测试PLAN的b细胞向a型均值逐细胞收缩、FPS覆盖采样、z切片分层与κ重扫；全部在代理上被否证或在噪声内，提交态=父节点配置（默认开关全关/radial）。  ## 方法 -基础 = 父节点（node 5）：括号 a<b procrustes3d 对齐、缩放到 log 线性 RMS、按 t_comp=κ·t（κ=0.5）类型分层混抽 4000a+1000b、表达和坐标一起走、jitter、重缩放到目标 RMS。本节点在抽样与尺度两处改动（均为环境变量开关，可关）：+提交态与父节点（node 6）逐位一致：κ=0.5 组成阻尼、radial 等频分层、scale_damp=0.455、procrustes3d。新增 4 个环境变量开关的机制，全部按 PLAN/父节点建议实现并在代理上检验，均**未**进入默认： -1. **T2EI_SPATIAL_STRAT / T2EI_SPATIAL_MODE（默认开、radial）**：晚端 b 细胞的类型配额与父节点完全相同（allocation 逻辑逐位一致，类型组成不变），仅类型内选择改为——按细胞到云质心的径向距离做 k 个等频 bin（k=该类型配额；k<4 退化为随机），每 bin 随机取 1 个。使保留的 1000 个 b 细胞均匀覆盖径向范围，弥补 κ 阻尼造成的 occupancy 损失。-2. **T2EI_DAMP=0.455（原 0.5）**：代理上 scale_log_ratio 随 damp 单调（0.4→−0.023、0.5→+0.0162、0.65→+0.075），说明 shape_scale 组在此区间几乎只由 RMS 失配驱动（d2_shape、occupancy_dice 不随 damp 变）。取使 |scale_log_ratio|≈0 的 0.455（实测 −0.0014，参考 RMS≈146.7，父节点输出 149.2 偏大 1.6%）。-3. T2EI_ALPHA（父节点的型均值位移）保持 0（已证伪）；κ 保持 0.5（父节点扫描的单峰）。+1. **T2EI_SHRINK（PLAN 机制，b 细胞逐细胞收缩）**：`x_b ← (1−λ)x_b + λ·mu_a(type)`，λ=SHRINK·t，只对保留的 b 细胞、只对 stage-a 该型细胞数 ≥5 的型生效（a 细胞、坐标、类型配额均不动）。结果 clip≥0。SHRINK=0 时不调用该代码路径。+2. **T2EI_SPATIAL_MODE=cover（父节点建议的覆盖贪心）**：类型内最远点采样（FPS，确定性起点=离质心最远点）替代 radial 等频 bin。+3. **T2EI_SPATIAL_MODE=rz（z 切片感知分层）**：z 是离散切片，类型配额先按切片内细胞数比例分配（最大余数法），切片内再做径向等频 bin。+4. **κ 重扫**（radial 分层 + damp 0.455 下）：κ∈{0.4, 0.45, 0.55}。 -## 机制对照（vec-score，proxy E6.75+E8.0→E7.25，A 半；父节点复现 59.88）+## 机制对照（vec-score，proxy E6.75+E8.0→E7.25，t=0.4，A 半；查询 10/20） -| 配置 | 榜分 | 表达 | 状态 | 形状 | 邻域 | occupancy | scale_log_ratio |-|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|-| 关闭（=父节点，逐位一致） | 59.88 | 60.2 | 52.6 | 68.5 | 58.3 | 0.8019 | +0.0162 |-| PCA1 分层（PLAN 原方案）, damp 0.5 | 59.87 | 59.4 | 53.0 | 68.5 | 58.5 | 0.7981 | +0.0162 |-| radial 分层, damp 0.5 | 59.94 | 59.9 | 52.8 | 69.0 | 58.0 | 0.8065 | +0.0162 |-| damp 0.4 / 0.65（分层关） | 59.41 / 58.09 | ~60 | 52.6 | 66.7 / 61.4 | ~58 | 0.8019 | −0.023 / +0.075 |-| damp 0.455, 分层关 | 60.26 | 60.2 | 52.6 | 70.0 | 58.3 | 0.8019 | −0.0014 |-| **damp 0.455 + radial（提交）** | **60.32（seed1: 60.47）** | 59.9 | 52.8 | 70.5 | 58.0 | 0.8065 | −0.0014 |+| 配置 | 榜分 | 表达 | 状态 | 形状 | 邻域 | occupancy |+|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|+| SHRINK=0（=父节点，复现 60.32） | 60.32 | 59.93 | 52.78 | 70.51 | 58.04 | 0.8065 |+| SHRINK=0.05 / 0.15 / 0.30 | 60.22 / 60.14 / 59.88 | ~59.9/59.4 | 52.48/52.26/52.04 | 70.51 | ~57.8 | 0.8065 |+| SHRINK=−0.15 / −0.30（外扩） | 60.33 / 60.33 | 59.88/59.82 | 52.68/52.56 | 70.51 | 58.25/58.45 | 0.8065 |+| cover（FPS） | 60.03 | 60.04 | 53.13 | 69.65 | 57.30 | 0.7890 |+| rz, seed 0 / seed 1 | 60.54 / 60.15 | 60.0/60.3 | 52.7/52.9 | 70.8/69.7 | 58.6/57.7 | 0.800/0.781 |+| radial（提交）, seed 1 | 60.47 | 60.36 | 53.26 | 70.86 | 57.41 | 0.8131 |+| κ=0.4 / 0.45 / 0.55 | 59.64 / 59.56 / 59.94 | 59.3/59.5/60.5 | 54.3/52.8/51.5 | 68.6/69.3/69.6 | 56.4/56.7/58.2 | – | -- **PLAN 原机制（PCA1 等频 bin）被否证**：榜分 −0.01、shape_scale −0.07、occupancy_dice 0.7981<0.8019，按 PLAN 放弃判据（shape 回升<1.5）放弃；代码保留（T2EI_SPATIAL_MODE=pca1）。诊断：随机抽样时 b 细胞 bbox 覆盖已达 90%，PCA1 一维展开没有增加三维占位。-- **radial 变体有效但小**：occupancy_dice +0.005/+0.011（seed 0/1），shape +0.5，方向与 PLAN 机制假设一致（空间均匀覆盖→占位），b 细胞最近邻最大间隙 46→38。-- **主要增益来自 RMS 对准**：shape +1.5，机制清楚（scale_log_ratio→0），且在 seed 1 上复现。-- 两改动作用在 shape_scale 的不同子指标上（occupancy vs scale），可叠加；cell_state / expression_change / local_spatial 在噪声内不动（±0.5），证明组成与表达未被改动（b 细胞类型配额逐位相同）。+## 结论与证据++- **PLAN 机制（收缩）被否证**：cell_state 随 SHRINK 单调下降（52.78→52.04，剂量-效应方向与假设相反），expression_change 在 SHRINK=0.30 时也降（59.93→59.36），de_score 0.25→0.214。机制证据：型内表达方差比 0.884（λ=0.06，520/1000 个 b 细胞被收缩，26 型中 a 侧 <5 细胞的型跳过 480 个细胞）——方差确实下降了，但评分器不把"b 细胞表达向 a 型均值靠拢"当作目标中间态，与父节点 ALPHA（平移）证伪一致：**mix 家族里任何对真实细胞表达的系统性改写（平移或收缩）在代理上都单调有害**，cell_state 的瓶颈不在 b 细胞的表达谱位置。+- 负 λ（沿 a→b 方向外扩，测 de_direction）中性（60.33，de_direction 0.3356<0.3383），否证。+- **FPS 覆盖采样被否证**：occupancy_dice 反降（0.8065→0.789），FPS 把 b 细胞推到类型簇外围，超出参考占位。+- **rz 在噪声内**：seed 0 +0.22、seed 1 −0.32，两种子均值 base 60.39 vs rz 60.34，不采用。+- **κ 峰值在 radial+damp0.455 下仍在 0.5**：κ=0.4 cell_state +1.5 但 shape −2.0（occupancy 损失），净 −0.68；父节点"occupancy 修复后 κ 峰值左移"的猜想不成立。  ## 已验证 / 未验证 -- 已验证：关闭态（STRAT=0, DAMP=0.5, ALPHA=0）与父节点输出逐位一致且复现父节点查分 59.8837；提交态 seed 0 两次运行逐位一致；seed 1 查分 60.47；vec-check 通过；程序只依赖时间差与数据，无绝对时间/视图分支（伪装视图安全）；耗时 ~2s、内存 ~0.3GB。-- 未验证：final 视图（E7.25+E8.0→E7.5，t=1/3）——damp 0.455 比 0.5 把目标 RMS 压低约 0.5%（该括号 Δlog rms 较小），方法卡曾担心 final 上 RMS 偏小，此调整方向与之相反、幅度很小；B 半分数；κ 与 radial 分层的交互扫描。-- 生物学知识来源：无（纯几何/采样改动，未用外部数据、文献数值或保留阶段信息）。径向分层假设"细胞到质心距离的分布应被抽样保持"，是通用采样知识。+- 已验证：SHRINK=0 默认输出与父节点逐位一致且复现父节点查分（60.3156 vs 父记录 60.32）；两次运行输出 h5 逐字节相同（确定性）；vec-check 通过；无绝对时间/视图分支（新代码只用类型标签、坐标和数据本身），伪装视图安全；CPU、~2s、~0.3GB。+- 未验证：B 半分数；final 视图（方法与父节点相同，父节点也未在 final 验证 damp=0.455 的 RMS 外推行为）；收缩/rz 在多输入阶段视图（proxy2 类）上的行为——单输入退路无 b 细胞，收缩自然不生效。+- 生物学知识来源：无（未用外部数据、文献数值、保留阶段信息；收缩/分层均为通用统计操作）。  ## 下一步建议 -- shape_scale 剩余差距在 occupancy_dice（0.807 vs κ=1 时更高）与 d2_shape：可试 b 细胞配额不减、改为把多余 b 细胞的**表达**向 a 近邻混合（若评分允许）或 κ 与 radial 的联合细扫；或覆盖贪心（voxel coverage greedy）替代等频 bin。-- cell_state（52.6–53.3）仍是最低组：κ=0.3 时 cell_state 55.9 但 shape 掉；radial 分层下重扫 κ∈{0.4,0.45,0.55} 可能移动峰值。-- damp 的最优值本质是"RMS 随时间的对数增长曲线"的局部拟合，可用 external/（若有允许的外部阶段）拟合更平滑的 RMS(t) 先验替代常数 damp。+- cell_state 的表达侧杠杆在 mix 家族内已被系统性排除（平移、收缩、外扩均有害）；剩余方向是**生成中间态细胞**（如类型内 a/b 细胞配对插值表达+坐标，OT 配对已被方法卡否证但类型内近邻配对未试）或放弃 cell_state、把 shape_scale 从 71 推向更高（occupancy_dice 是剩余差距，rz/cover 已排除，可试体素级覆盖贪心直接对 occupancy_dice 的体素定义优化）。+- 本节点证明父配置（κ=0.5+radial+damp0.455）是该家族的一个稳健局部最优：6 个正交扰动全部 ≤0 或在噪声内。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 8093c32..5c56bfd 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -29,6 +29,15 @@ reproduce the parent, node 5, bit-for-bit):    x_a += ALPHA*t*d(c), x_b -= ALPHA*(1-t)*d(c), d(c)=mu_b(c)-mu_a(c).    Measured monotone harmful on the proxy (alpha 0.2/0.5/1.0 -> 54.6/52.8/48.5    vs 56.4 at 0), kept off; code retained for the record.+5. T2EI_SHRINK (per-cell contraction of b-cells toward stage-a type means,+   default 0 = OFF, refuted): x_b <- (1-SHRINK*t)*x_b + SHRINK*t*mu_a(type),+   types with <5 stage-a cells skipped. Proxy seed 0, monotone harmful:+   SHRINK 0/0.05/0.15/0.30 -> board 60.32/60.22/60.14/59.88, cell_state+   52.78/52.48/52.26/52.04. Negative lam (expansion) neutral (60.33).+6. T2EI_SPATIAL_MODE extras: "cover" (farthest-point sampling within type)+   lowers occupancy_dice 0.8065->0.789 (board 60.03), refuted; "rz"+   (z-slice-proportional quotas + radial bins within slice) wins seed 0+   (60.54) but loses seed 1 (60.15 vs 60.47) -> noise, radial kept default.  If the target is not bracketed, falls back to the latest input before it. """@@ -54,6 +63,42 @@ ALPHA = float(os.environ.get("T2EI_ALPHA", "0.0")) KAPPA = float(os.environ.get("T2EI_KAPPA", "0.5")) SPATIAL_STRAT = os.environ.get("T2EI_SPATIAL_STRAT", "1") != "0" SPATIAL_MODE = os.environ.get("T2EI_SPATIAL_MODE", "radial")+SHRINK = float(os.environ.get("T2EI_SHRINK", "0.0"))+++def contract_b(expr, labels_a, labels_b_sel, mu_a, lam: float, n_a: int, min_cells: int = 5):+    """Per-cell contraction of retained b-cell expression toward stage-a type means.++    x_b_new = (1-lam)*x_b + lam*mu_a(type). lam = SHRINK * t. Types whose stage-a+    population has < min_cells cells are skipped (unstable mean). Coordinates,+    type quotas and a-cells untouched; SHRINK=0 leaves expr bit-identical.+    """+    xb = expr[n_a:]+    labs = np.asarray(labels_b_sel).astype(str)+    counts_a = {}+    la = np.asarray(labels_a).astype(str)+    for lab in np.unique(la):+        counts_a[lab] = int((la == lab).sum())+    var_before = var_after = 0.0+    moved = skipped = 0+    for lab in np.unique(labs):+        mb = labs == lab+        k = int(mb.sum())+        if counts_a.get(lab, 0) < min_cells or lab not in mu_a:+            skipped += k+            continue+        block = xb[mb]+        var_before += float(((block - block.mean(axis=0)) ** 2).sum())+        new = np.clip(np.float32(1.0 - lam) * block + np.float32(lam) * mu_a[lab].astype(np.float32), 0.0, None)+        xb[mb] = new+        var_after += float(((new - new.mean(axis=0)) ** 2).sum())+        moved += k+    ev = {+        "applied": True, "lam": lam, "cells_contracted": moved, "cells_skipped": skipped,+        "n_types": int(len(np.unique(labs))),+        "var_ratio": float(var_after / var_before) if var_before > 0 else 1.0,+    }+    return ev   def _type_alloc(labels: np.ndarray, n: int):@@ -78,6 +123,19 @@ def _type_alloc(labels: np.ndarray, n: int):     return types, alloc  +def _fps(pts: np.ndarray, k: int, centroid: np.ndarray) -> np.ndarray:+    """Deterministic farthest-point sampling: maximises spatial coverage."""+    d0 = np.linalg.norm(pts - centroid, axis=1)+    first = int(np.argmax(d0))+    sel = [first]+    dmin = np.linalg.norm(pts - pts[first], axis=1)+    for _ in range(k - 1):+        nxt = int(np.argmax(dmin))+        sel.append(nxt)+        dmin = np.minimum(dmin, np.linalg.norm(pts - pts[nxt], axis=1))+    return np.asarray(sel)++ def spatial_take(labels: np.ndarray, coords: np.ndarray, n: int, rng: np.random.Generator, centroid=None) -> np.ndarray:     """Type-stratified draw, within type equal-frequency PCA1 bins pick one cell. @@ -101,6 +159,32 @@ def spatial_take(labels: np.ndarray, coords: np.ndarray, n: int, rng: np.random.             picks.append(rng.choice(idx, k, replace=False))             continue         pts = np.asarray(coords[idx], dtype=np.float64)+        if SPATIAL_MODE == "cover":+            picks.append(idx[_fps(pts, k, np.asarray(centroid, dtype=np.float64))])+            continue+        if SPATIAL_MODE == "rz":+            zc = np.asarray(centroid, dtype=np.float64)+            slices = np.round(pts[:, 2]).astype(int)+            us, scounts = np.unique(slices, return_counts=True)+            raw = scounts / scounts.sum() * k+            alloc = np.floor(raw).astype(int)+            rem = k - int(alloc.sum())+            for i in np.argsort(-(raw - alloc))[:max(rem, 0)]:+                alloc[i] += 1+            for s, ks in zip(us, alloc):+                ks = int(ks)+                if ks <= 0:+                    continue+                sub = np.flatnonzero(slices == s)+                if ks >= sub.size:+                    picks.append(idx[sub])+                    continue+                proj = np.linalg.norm(pts[sub, :2] - zc[:2], axis=1)+                order = np.argsort(proj, kind="stable")+                bins = np.array_split(order, ks)+                sel = np.fromiter((bb[rng.integers(len(bb))] for bb in bins if len(bb)), dtype=np.intp, count=ks)+                picks.append(idx[sub[sel]])+            continue         if SPATIAL_MODE == "radial":             proj = np.linalg.norm(pts - np.asarray(centroid, dtype=np.float64), axis=1)         else:@@ -201,8 +285,12 @@ def main() -> None:     ev = {"applied": False, "reason": "alpha=0"}     if ALPHA != 0:         ev = type_shift(expr, stage_a, stage_b, t, ALPHA, ia, ib)+    cev = {"applied": False, "reason": "shrink=0"}+    if SHRINK != 0 and ib.size:+        mu_a = type_means(stage_a.X, stage_a.labels)+        cev = contract_b(expr, stage_a.labels, stage_b.labels[ib], mu_a, float(SHRINK * t), int(ia.size))     keep = {k: info.get(k) for k in ("t", "t_comp", "n", "rms_a", "rms_b", "out_rms", "n_shared_types", "z_dot", "z_flipped", "align", "n_from_a", "n_from_b", "spatial_strat", "b_bbox_frac", "b_rms_frac")}-    print(json.dumps({"bracket": [a["stage"], b["stage"]], **keep, "shift": ev}, default=float), file=sys.stderr)+    print(json.dumps({"bracket": [a["stage"], b["stage"]], **keep, "shift": ev, "contract": cev}, default=float), file=sys.stderr)     write_t2(args.out, expr, coords, 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**：实现了 PLAN 的 b 细胞向 a 型均值逐细胞收缩（T2EI_SHRINK）及 3 个父节点建议的变体（FPS 覆盖、z 切片分层、κ 重扫）。

**查分**（10/20 次，代理 A 半）：收缩单调有害（cell_state 52.78→52.04 @SHRINK=0.30，PLAN 机制被否证）；负 λ 外扩、FPS、rz、κ≠0.5 均 ≤0 或在噪声内。SHRINK=0 基线逐位复现父节点（60.3156 vs 60.32）。提交态 = 父配置 + 4 个全关的开关（已证伪代码留档），vec-check 通过、确定性验证通过。

**下一步最值得试**：cell_state 的表达侧杠杆在 mix 家族内已系统性排除（平移/收缩/外扩均有害），建议改试类型内 a/b 近邻配对生成中间态细胞，或直接对 occupancy_dice 的体素定义做覆盖贪心推 shape_scale；父配置（κ=0.5+radial+damp0.455）经 6 个正交扰动验证为稳健局部最优。

调研员

{
  "name": "b细胞表达向a型均值收缩（contraction）改善cell_state",
  "motivation": "cell_state是最弱组（54.18），比expression_change（60.05）和shape_scale（71.10）低6-17分。κ=0.5已将cell_state从37.49提升到53.88，但剩余b细胞仍携带晚端表达谱，与目标中间时间不匹配。T2EI_ALPHA（型均值平移）已证伪（单调有害），但其失败原因是均匀平移破坏了型内结构；改用逐细胞向a型均值的收缩（contraction）是不同操作：平移对所有细胞施加相同向量，收缩则按细胞到a型均值的距离比例拉回，保留型内方差结构。",
  "approach": "在父节点run.py的mix_damped中，对抽到的b细胞表达做逐细胞收缩：x_b_new = (1-λ)·x_b + λ·mu_a(type)，其中mu_a(c)是a阶段该型的表达均值（已有type_means工具）。λ = SHRINK * t，SHRINK为环境变量T2EI_SHRINK，初始0.15，搜索范围{0.05, 0.10, 0.15, 0.20, 0.30}。仅修改b细胞表达，a细胞不动，坐标不动，类型配额不动。实现步骤：(1) 在mix_damped返回前，对b细胞子集按型计算a型均值（用as_dense + type_means）；(2) 逐细胞线性插值；(3) 环境变量T2EI_SHRINK=0时逐位复现父节点。单输入阶段退路：无括号时fallback到最近输入，此时无b细胞，收缩自然不生效。vec-score快筛：先跑SHRINK=0确认复现60.32，再跑0.15看cell_state方向，若cell_state提升>1且其他组不降>1再扫其余值。",
  "expected_groups": ["cell_state"],
  "risks": "1) 收缩可能同时降低expression_change（b细胞表达被拉平，评分器可能期望保留晚端变化信号）；Engineer应在第一次查分时同时看四组，若expression_change降>1.5即停止。2) 改善可能在噪声内（T2约1分）；需至少2次查分（seed 0/1）确认方向一致。3) mu_a对小类型不稳定（<5个细胞）；对型内细胞数<5的型跳过收缩（保持原表达）。",
  "family_id": "T2EI-01",
  "mechanism": "对保留的b细胞表达做逐细胞向a阶段同型均值的线性收缩（contraction），收缩强度与插值时间t成正比，使b细胞表达谱向目标中间时间靠拢，改善细胞状态匹配。",
  "vs_constant_shift": "T2EI_ALPHA是对型内所有细胞施加相同平移向量（translation），本方案是按每个细胞到a型均值的距离做比例收缩（contraction）：偏离越远的细胞被拉回越多，靠近均值的几乎不动。平移改变型心位置，收缩改变型内方差结构；平移对所有细胞一视同仁，收缩是自适应的。且本方案只动b细胞，不动a细胞。",
  "mechanism_evidence": "1) 收缩后b细胞型内表达方差应下降（可计算收缩前后每型方差比）；2) cell_state分组分应提升而shape_scale/local_spatial在噪声内不动（因为只改表达不改坐标）；3) 若SHRINK=0.3时cell_state比0.15时进一步升，说明剂量-效应关系存在，机制在起作用。",
  "mechanism_off_control": "设T2EI_SHRINK=0（环境变量），此时λ=0，x_b_new = x_b，程序输出应与父节点逐位一致。预期差别：关闭时四组分数与父节点相同（61.15附近），开启后cell_state应提升≥1分而其余组在噪声内。",
  "sources": []
}