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节点 n11

composition_trend + 方差门控类型重加权（PLAN 机制已实现并量化：全网格净负，出厂默认关闭 = 父配置）

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 a97732a0c1: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 787f9f1f22。改动的文件：solution/METHOD.md +20 −29、solution/run.py +26 −6

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 8fc82da..8c6c584 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,43 +1,34 @@-# composition_trend + A_FATE=0；两阶段组成 log-ratio 机制已实现但在 X3 上为负、默认关闭+# composition_trend + 方差门控类型重加权（PLAN 机制已实现并量化：全网格净负，出厂默认关闭 = 父配置） -在 node 6（54.01）基础上做两件事：(1) 把型内拟时序权重 A_FATE 从 0.6 改为 0（正式验证了上一节点未提交的声称：X3 48.92 → 52.17，+3.25）；(2) 实现 PLAN 指定的 composition_program 家族机制——由两个输入阶段的类型比例 log-ratio（经验贝叶斯收缩 + 截断）调制类型采样权重（A_COMP），并在两把尺子上量化：该机制在 X3 上双向为负（A_COMP=+0.5: 50.44；+0.25: 51.77；−0.25: 51.66；−0.5: 51.54；0: 52.17），故提交配置默认 A_COMP=0，代码保留、可用 VEC_A_COMP 打开。proxy10 是单输入视图，A_COMP 在其上恒等于 0，输出与 A_FATE=0 的父代码逐字节一致（md5 验证）。+在 node 9（54.71）基础上实现 PLAN 指定的 composition_program 机制：按型内增殖分数的变异系数 CV 自适应收缩类型层组成权重。gate_t = 1/(1 + CV_t/CV_REF)，CV_t = std(prolif_t)/|mean(prolif_t)|（退化时用全局均值），类型权重 w_t = exp(A_TP · z_shrunk_t · gate_t + A_COMP · lr_t)。CV 高（型内增殖信号异质/噪声大）→ gate→0 → 该型不偏移；CV 低 → 保留完整 A_TP 效果。与 K_SHRINK（按样本量收缩均值估计）正交：gate 收缩的是信号一致性。 -## 提交配置（出厂默认，无环境变量）--A_TP=−0.55, A_CM=1.2, **A_FATE=0**, **A_COMP=0**（机制实现但关闭）, K_SHRINK=30, GAMMA=2, K_STRAT=5。-其余方法与 node 3/6 相同：取最新输入阶段的真实细胞，类型层 exp(A_TP·z(型均增殖)·收缩) 重加权 + 细胞层 exp(A_CM·z_met) 选择，分层加权无放回抽样，表达值不改。--## 方法：两阶段组成 log-ratio（A_COMP，本节点新增代码）--视图有 ≥2 个输入阶段时（按 time 排序取最后两个，只用时间差/顺序，视图无关）：对每个在两阶段都出现的类型 c，p1、p2 为加伪计数（1/类型数）的比例，lr_c = log(p2_c/p1_c)，收缩 lr·m/(m+K_COMP)（m = min(两阶段该型细胞数)，K_COMP=30），截断 |lr|≤1，类型权重乘 exp(A_COMP·lr_c)。只在一个阶段出现的类型 lr=0。单输入视图（proxy10）该项恒为 0。+## 查分结果（A 半，seed 0）与结论：机制净负，按 PLAN 回退条款出厂默认 VEC_CV_REF=1e9（关闭） -## 机制证据（PLAN mechanism_evidence）+| CV_REF | X3（权重 2） | proxy10（权重 1） | 加权节点分 |+|---|---|---|---|+| 1e9（关闭 = 父 node 9） | 51.96 | 60.20 | **54.71** |+| 0.4 | 51.70 | 未测（X3 已低于关闭） | ≤54.4 |+| 0.8 | 51.79 | 57.81 | 53.80 |+| 2.0 | 52.08 | 59.06 | 54.41 | -X3 视图（E8.75→E9.0，A_COMP=0.5, K_COMP=30）实测每型收缩 log-ratio（run 日志打印）：-IFT-CM +0.69（w×1.41）、AVC-CM +0.56（×1.33）、aSHF +0.21（×1.11）预测扩张；SV-CM −0.65（×0.72）、Unknown −0.28（×0.87）、OFT/RV-CM −0.25（×0.88）预测收缩；无极端值。它确实改变了类型配额（X3 输出 500–652 细胞中每型份额按上表移动），但四项指标全部变差：mmd_u 0.0305→0.0341，de_score −0.043→−0.071，de_direction 0.056→0.034，variogram 0.00134→0.00137。**方向反了也变差**（A_COMP=−0.25/−0.5 亦低于 A_COMP=0），说明 E8.75→E9.0 这 0.25 天的组成趋势不是 E9.0→E9.5 变化的可靠预测（Qiu 心脏数据两阶段样本小、E9.0 仅 2174 细胞），任何偏离输入比例的调制都损失 mmd。+趋势单调：gate 越弱越接近父分数，父（gate=1）是网格最优。分项看：X3 上 de_score 原始值确实按 PLAN 预期从 −0.0649 升到 −0.0286（得分 +0.31，三个 CV_REF 相同），说明门控确实削弱了噪声型的错误偏移方向；但 X3 的 mmd_u/variogram 在 0.4/0.8 时变差，而 proxy10 四项全降（gate 把 AVC-CM w 3.08→1.88、IFT-CM 2.13→1.62 等心脏型的上调压回去，proxy10 上这些偏移是有益的）。两把尺子对同一机制方向相反，加权后净负，且各配置差距（−0.3 ~ −0.9）在 T1 约 2 分噪声内但方向一致。 -## 对照（PLAN mechanism_off_control）+## 机制证据（PLAN mechanism_evidence，run 日志逐型打印 CV / gate / w） -- 新代码 VEC_A_COMP=0 与加代码前的 A_FATE=0 运行在 X3 上输出 **md5 逐字节一致**（d36ef183…），确认 A_COMP=0 时无副作用。-- A_FATE=0 对照 A_FATE=0.6（父配置）：X3 52.17 vs 48.92（de_score skill 0.452→0.486，de_direction 0.509→0.523，mmd_u 0.476→0.538，variogram 0.531→0.541，四项全升）；proxy10 60.18 vs 64.19（四项全降：z_fate 选择只对官方单阶段视图有利）。加权节点分 (2·X3+proxy10)/3：54.84 vs 54.01。+- X3（CV_REF=0.8）：AVC-CM n=128 CV=0.868 gate=0.480（w 2.44→1.41）；IFT-CM n=489 CV=0.596 gate=0.573；pSHF n=21 CV=0.248 gate=0.763；n<5 的型（BEC、NCC-derived、ST）仍由 MIN_TYPE_CELLS 兜底 w=1。CV 分布 0.21–0.87，无极端 0/1。注意 X3 上 CV 最高的不是最小的型而是 AVC-CM（128 细胞、增殖异质），门控确实按信号一致性而非纯样本量起作用。+- proxy10（CV_REF=0.8）：18 型 CV 0.16–0.55，gate 0.59–0.83，心脏型（AVC-CM/IFT-CM/OFT-RV/SV-CM）gate 最低。+- 关闭对照：VEC_CV_REF=1e9 时 gate 恒等于 1.0，X3 输出与父节点 9 提交配置 **md5 逐字节一致**（d36ef183b05e7be1bc8bd9b7ba8ff5ca，父 METHOD.md 记录的同值）；默认出厂即此配置，proxy 视图输出通过 vec-check。 -## 查分记录（A 半，seed 0）+## 提交配置（出厂默认，无环境变量） -| 配置 | X3 | proxy10 | 加权 |-|---|---|---|---|-| 父 node 6（A_FATE=0.6, 无 comp） | 48.92 | 64.19 | 54.01 |-| A_FATE=0, A_COMP=0（**提交**） | **52.17** | 60.18 | **54.84** |-| A_FATE=0, A_COMP=0.5 | 50.44 | （同 60.18） | 53.69 |-| A_FATE=0, A_COMP=0.25 / −0.25 / −0.5 | 51.77 / 51.66 / 51.54 | 同上 | ≤54.57 |-| A_FATE=0.3, A_COMP=0 | 50.31 | 未测 | — |-| A_FATE=0, A_CM=1.6 | 未测 | 57.22 | — |+A_TP=−0.55, A_CM=1.2, A_FATE=0, A_COMP=0, K_SHRINK=30, GAMMA=2, K_STRAT=5, **CV_REF=1e9（门控关闭）**——预测与父 node 9 完全一致。方法本体同 node 3/6/9：取最新输入阶段真实细胞，类型层 exp(A_TP·z(型均增殖)·收缩) 重加权 + 细胞层 exp(A_CM·z_met) 选择，K=5 层分层加权无放回抽样，表达值不改，方向一致性 guard（GAMMA）保留。  ## 验证过 / 没验证 -- 验证过：A_FATE=0 在两把尺子上的完整分数；A_COMP 四个幅度（含负向）在 X3 上；A_CM=1.6 在 proxy10 上更差；A_COMP=0 时新代码与父代码路径逐字节一致；输出通过 vec-check。-- 没验证：A_COMP 在双官方输入视图（final/proxy2 形态）上的效果——本次没有这种尺子，X3 的负面结果不一定迁移到官方 E8.5+E9.5→E10.5；K_COMP=120 的完整跑分（时间不足）；A_FATE=0 与 A_CM 的交互（A_CM=0.8/1.6 只在 proxy10 上试过 1.6）。-- 风险：提交配置相对父节点的 +0.83 加权分在 T1 约 2 分的噪声内；A 半/B 半差异也可能吞掉它。选择依据是 X3（权重 2）上四项指标全部同向改善，方向一致性比总分更可信。+- 验证过：CV_REF ∈ {0.4, 0.8, 2.0} 在 X3、{0.8, 2.0} 在 proxy10 的完整四项分解；关闭态与父输出 md5 一致；两个视图默认配置跑通并通过 vec-check；单输入（proxy10）与双输入（X3）视图门控逻辑均正常。+- 没验证：CV_REF ∈ {0.6, 1.2}（趋势单调，插值不会超过两端）；proxy10 上 CV_REF=0.4；门控与 A_CM/A_TP 幅度的交互（gate 近似等效于把 A_TP 乘 ~0.6–0.8，若想要更弱的组成偏移可直接调 A_TP，不必用 CV 门控）。+- 教训：X3 上 de_score 的可修复性（−0.065→−0.029）不等于榜分收益——同一 gate 在 proxy10 上压低了有益的组成偏移，四项全降。PLAN 风险 2 成立：X3 de_score 低于地板的原因部分是全型统一 A_TP 的方向噪声，但修复它的代价大于收益。  ## 数据 / 知识来源 -与 node 3/6 相同：只用视图输入阶段的表达与标签；细胞周期 / OXPHOS / 糖酵解基因集为教科书通路成员知识（非任何阶段的测量）。两阶段组成机制只用视图内两个输入阶段的标签计数。无保留阶段信息、无外部数据集、无 pre-trained 权重。+与 node 3/6/9 相同：只用视图输入阶段的表达与标签；细胞周期 / OXPHOS / 糖酵解基因集为教科书通路成员知识（非任何阶段的测量）。无保留阶段信息、无外部数据集、无 pre-trained 权重。视图无关：不读 manifest 身份字段、文件名、绝对时间。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 5c0ba0c..0379d7c 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -42,6 +42,11 @@ LR_CAP = float(os.environ.get("VEC_LR_CAP", "1.0")) # cap on |shrunk log-ratio| K_STRAT = 5       # z_met strata per type MIN_TYPE_CELLS = 5 +# --- node 11: variance gate on the type layer (PLAN composition_program mechanism) ---+CV_REF = float(os.environ.get("VEC_CV_REF", "1e9"))   # gate_t = 1/(1 + CV_t/CV_REF); >=1e8 disables (gate=1 exactly).+# Grid {0.4, 0.8, 2.0} measured on X3 + proxy10 (A-half, seed 0): weighted node score 53.6 / 53.8 / 54.4+# vs 54.71 with the gate off -> mechanism net-negative, shipped OFF per PLAN fallback. See METHOD.md.+ # --- node 6 mechanisms (defaults ON; VEC_K_SHRINK=0 VEC_GAMMA=0 recovers node 3 exactly) --- K_SHRINK = float(os.environ.get("VEC_K_SHRINK", "30"))   # empirical-Bayes shrink of type-mean proliferation GAMMA = float(os.environ.get("VEC_GAMMA", "2.0"))        # direction-consistency guard strength (0 = off)@@ -250,7 +255,8 @@ def main() -> None:     X = adata.X     labels = labels_of(adata) if "celltype" in adata.obs.columns else np.full(adata.n_obs, "all") -    z_prolif = zscore(group_score(X, genes, CYCLE))+    prolif = group_score(X, genes, CYCLE)+    z_prolif = zscore(prolif)     z_met = zscore(group_score(X, genes, OXPHOS) - group_score(X, genes, GLYC))     uniq, inv = np.unique(labels, return_inverse=True)     counts = np.bincount(inv, minlength=len(uniq))@@ -259,6 +265,21 @@ def main() -> None:         return np.bincount(inv, weights=x, minlength=len(uniq)) / np.maximum(counts, 1)      z_prolif_t = zscore(tmean(z_prolif))++    # node 11 mechanism: variance gate on the type layer.+    # CV_t = std(prolif within type t) / |mean(prolif of type t)| (global mean fallback if degenerate);+    # gate_t = 1/(1 + CV_t/CV_REF) in (0, 1]: heterogeneous (noisy) types get gate -> 0, i.e. no+    # composition shift, while types with a consistent within-type proliferation signal keep full A_TP.+    if CV_REF >= 1e8:+        gate = np.ones(len(uniq), dtype=np.float64)   # exact off-switch: byte-identical to parent node 9+        cv_t = np.zeros(len(uniq), dtype=np.float64)+    else:+        m_t = tmean(prolif)+        s_t = np.sqrt(np.maximum(tmean(prolif * prolif) - m_t * m_t, 0.0))+        gm = abs(float(prolif.mean()))+        denom = np.where(np.abs(m_t) > 1e-6, np.abs(m_t), gm if gm > 1e-6 else 1.0)+        cv_t = s_t / denom+        gate = 1.0 / (1.0 + cv_t / CV_REF)     raw = zscore(fate_pseudotime(adata, z_prolif, z_met, args.seed))     raw = raw - tmean(raw)[inv]          # only the within-type order matters     z_fate = zscore(raw)@@ -277,7 +298,7 @@ def main() -> None:             if lr_comp[t] != 0.0:                 print(f"  {uniq[t]}: n_last={int(counts[t])} lr={lr_comp[t]:+.4f} w_mult={float(np.exp(A_COMP * lr_comp[t])):.4f}", flush=True) -    w_type = np.exp(A_TP * z_tp + A_COMP * lr_comp)+    w_type = np.exp(A_TP * z_tp * gate + A_COMP * lr_comp)     w_type[counts < MIN_TYPE_CELLS] = 1.0     w_cell = np.exp(A_CM * z_met + A_FATE * z_fate)     w = np.clip(w_type[inv] * w_cell, 1e-6, 1e6)@@ -293,18 +314,17 @@ def main() -> None:         print(f"[guard] cosine(dp, trend) = {c:.4f}, genes_used = {int((e != 0).sum())}", flush=True)         if c < 0.0:             damp = float(np.exp(c * GAMMA))     # in (0, 1): shrinks w_type toward 1-            w_type = np.exp(damp * (A_TP * z_tp + A_COMP * lr_comp))+            w_type = np.exp(damp * (A_TP * z_tp * gate + A_COMP * lr_comp))             w_type[counts < MIN_TYPE_CELLS] = 1.0             w = np.clip(w_type[inv] * w_cell, 1e-6, 1e6)             idx = stratified_sample(w, z_met, inv, len(uniq), n_out, K_STRAT, rng)             print(f"[guard] fired: damping = {damp:.4f}", flush=True) -    print(f"[shrink] k = {K_SHRINK}; type weights (raw -> final):", flush=True)+    print(f"[shrink] k = {K_SHRINK}; CV_REF = {CV_REF}; per-type CV / gate / weights:", flush=True)     for t in range(len(uniq)):         wr = float(np.exp(A_TP * z_prolif_t[t] + A_COMP * lr_comp[t]))         ws = float(w_type[t])-        if abs(wr - ws) > 1e-6:-            print(f"  {uniq[t]}: n={int(counts[t])} w_raw={wr:.3f} w_final={ws:.3f}", flush=True)+        print(f"  {uniq[t]}: n={int(counts[t])} CV={cv_t[t]:.3f} gate={gate[t]:.3f} w_raw={wr:.3f} w_final={ws:.3f}", flush=True)      write_prediction(X[idx], genes, args.out, 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。

**做了什么**：按 PLAN 实现方差门控类型重加权（gate_t = 1/(1+CV_t/CV_REF)，逐型打印 CV/gate/w 证据），在 X3 上测 CV_REF ∈ {0.4, 0.8, 2.0}、proxy10 上测 {0.8, 2.0}；关闭态（CV_REF=1e9）与父节点 9 输出 md5 逐字节一致。

**查分结果**：X3 de_score 确实按预期修复（原始值 −0.065→−0.029），但 proxy10 四项全降（gate 压低了有益的心脏型组成偏移）；加权节点分 53.8（CV_REF=0.8）/ 54.4（2.0）均低于父 54.71，趋势单调。按 PLAN 回退条款出厂默认关闭门控（= 父配置），两视图跑通并通过 vec-check。

**下一步最值得试**：(1) gate 近似等效于缩放 A_TP，proxy10 想要更强而非更弱的组成偏移——可试 A_TP=−0.7~−0.8 或按视图数据自适应增强（如按最后输入细胞数/型数）；(2) 父分析建议的 A_CM=0.8–1.0 与 A_FATE=0 组合补 proxy10 mmd_u；(3) node 10 的型内表达重锚定（α=3）在 X3 上 +2.4，与本家族的组成机制正交，值得在 composition_program 框架内合并测试。

调研员

```json
{
  "name": "方差门控类型重加权：按型内增殖异质性自适应收缩组成权重",
  "motivation": "父节点 9 的 de_recovery 是最弱组（51.20），X3 de_score 原始值 -0.0649（skill 0.479，低于地板）。X3 仅 ~2174 细胞，型内增殖均值估计噪声大；当前 A_TP=-0.55 对所有型施加同等强度的组成偏移，噪声型（型内增殖方差大）的偏移方向不可靠，是 X3 de_score 低于地板的主要原因。node 9 ANALYSIS 确认 X3 上任何偏离输入比例的调制都损失指标。",
  "approach": "在 run.py 的 type_weight 计算处新增方差门控：(1) 对每个型 t 计算型内增殖分数的变异系数 CV_t = std(prolif_t)/|mean(prolif_t)|（mean 用全局均值避免除零）；(2) 门控因子 gate_t = 1/(1 + CV_t/CV_REF)，CV_REF 为可调参数（初值 0.8，搜索范围 {0.4, 0.6, 0.8, 1.2, 2.0}）；(3) 类型权重改为 w_t = exp(A_TP * z_shrunk_t * gate_t)。CV 高（型内增殖异质）→ gate 接近 0 → 权重接近 1（不偏移）；CV 低（信号一致）→ gate 接近 1 → 保留完整 A_TP 效果。与 K_SHRINK（按样本量收缩）正交：K_SHRINK 缩小均值估计的偏差，CV 门控缩小均值估计的置信度对最终权重的影响。单输入阶段退路：proxy10 只有一个输入阶段，逻辑不变（仍从该阶段计算型内增殖方差），无需特殊处理。vec-score 快速筛选：先跑 CV_REF=0.8 和 CV_REF=0.4 两个配置在 X3 上（各 ~30s），看 de_score 是否回到地板以上；若 X3 改善再跑 proxy10 确认无回归。若 CV_REF 全网格无改善，回退提交父配置（VEC_CV_REF=1e9 等效关闭）。",
  "expected_groups": ["de_recovery", "cell_state"],
  "risks": "1) X3 型数少（~6 型），CV 估计本身可能不稳定，门控反而引入新噪声——Engineer 应打印每型 CV 和 gate 值，确认分布合理（无极端 0/1）。2) 若 X3 上 de_score 低于地板的原因不是型权重噪声而是 A_TP 方向本身错误，门控只能减轻而非修复——此时应检查 A_TP=0（纯 A_CM）作为对照。3) 预期提升 1-3 分（X3 de_score 从 0.479 回到 0.50-0.52），在噪声边缘；需 X3 四项同向才算可信。",
  "family_id": "composition_program",
  "mechanism": "按型内增殖分数的变异系数（CV）自适应缩放类型层组成权重：高异质型的权重被拉回 1（不偏移），低异质型保留完整 A_TP 偏移，使组成重加权只作用于信号可靠的型。",
  "vs_constant_shift": "常数位移对每个型施加相同幅度/方向的表达平移；本机制不改变任何表达值，只改变哪些细胞被采样，且每型的采样权重被该型内部信号一致性门控——异质型几乎不被偏移。与全局组成重加权（统一乘常数）不同，门控是逐型自适应的，依赖数据方差结构。",
  "mechanism_evidence": "Engineer 应打印每型的 CV_t、gate_t、最终权重 w_t，确认：(1) 小/噪声型（如 X3 中 <50 细胞的型）gate 明显 <1；(2) 大/一致型 gate 接近 1；(3) 关闭门控（CV_REF=1e9）后输出与父节点 md5 一致；(4) X3 de_score 原始值从 -0.065 向 0 或正值移动，mmd_u 不恶化。",
  "mechanism_off_control": "设环境变量 VEC_CV_REF=1e9（等效所有 gate_t→1），输出应与父节点 9 的提交配置逐字节一致（md5 验证）。预期差别：关闭时所有型获得完整 A_TP 权重；打开时高 CV 型权重被衰减，X3 de_score 应改善而 proxy10 变化在噪声内。"
}
```