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节点 n11

同型位移质心从硬k=10均值改为高斯核加权（k=15，σ=0.8×邻居距中位数，逐细胞自适应带宽）；关权重对照与父节点8逐位相同；A半3-seed均值与父持平略低（60.34 vs 60.43），nbd raw略降但occupancy_dice略升，净效应在噪声内。

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 16783a9e9e: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 152a97c6c5。改动的文件：solution/METHOD.md +29 −35、solution/run.py +66 −8

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex c7a4dd7..139c130 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,48 +1,42 @@-在父节点 mix+两遍 NN 坐标位移上，给同型位移 pass 加逐细胞过冲截断：位移范数上限 = 1.2×到对侧同型 kNN 质心的距离，消除高 α2 过冲悬崖，表达不动。+同型位移质心从硬k=10均值改为高斯核加权（k=15，σ=0.8×邻居距中位数，逐细胞自适应带宽）；关权重对照与父节点8逐位相同；A半3-seed均值与父持平略低（60.34 vs 60.43），nbd raw略降但occupancy_dice略升，净效应在噪声内。 -## 方法（family T2HI-02，PLAN：同型位移过冲截断 + alpha2 扩展扫描）+## 方法（family T2HI-02，PLAN：同型位移场高斯加权平滑化） -1. 母管线原样：procrustes 对齐 → log 线性目标 RMS → 按 (1−t, t) 分型分层抽真实细胞（表达+坐标一起走）→ 全局 kNN 收缩 α=0.3 → 同型 kNN 共位化 α2=3.0、k=10。-2. **新增截断（只作用于同型 pass）**：每细胞位移 d = f·(centroid−pos)，f ∈ {α2·t, α2·(1−t)}；若 |d| > CLIP_FRAC·|centroid−pos|（默认 CLIP_FRAC=1.2）则缩放 d 到该上限。由于 d 与 (centroid−pos) 共线，截断等价于把有效因子逐 pass 封顶为 min(f, 1.2)：A 细胞 min(3.0·t, 1.2)、B 细胞 min(3.0·(1−t), 1.2)，把父节点不对称的 (1.2, 1.8) 变成对称 (1.2, 1.2)——B 细胞不再飞过对侧质心。截断是逐细胞自适应的（上限取决于各细胞自己的质心距）。-3. 表达完全不动；位移后 |log(RMS/target)|>0.05 才重缩放（未触发）。-4. 单输入退路：b=None 时跳过位移。默认参数在代码常量里，视图无关（只用时间差 t，不用绝对时间/board 字段）。-5. 确定性：cKDTree 与截断均确定；rng 只来自 --seed。+母管线（节点8）原样：procrustes 对齐 → log 线性目标 RMS → 按 (1−t, t) 分型分层混抽真实细胞（表达+坐标一起走）→ 全局 kNN 收缩 pass（α=0.3，硬 k=10 均值，不变）→ 同型 kNN 共位化 pass（α2=3.0，clip=1.2）。 -## 机制生效证据（proxy, seed 0, α2=3.0, CLIP_FRAC=1.2, k=10）+**本节点唯一改动（机制）**：同型 pass 的质心改为高斯核加权质心。每个查询细胞取对侧同型 K_W=15 个最近邻（距离 d_j），σ_i = median(d_j)×SIGMA_SCALE（0.8，逐细胞自适应带宽），w_j = exp(−d_j²/(2σ_i²))，质心 = Σw_j·p_j / Σw_j；位移 = frac×(加权质心−pos)，过冲截断不变（cap = 1.2×|加权质心−pos|）。类型在对侧不存在的细胞不动（同父）。表达完全不动。单输入退路：b=None 时跳过位移（同父）。默认参数全在代码常量，视图无关（只用时间差 t）。 -- 截断触发率：A 细胞 10.5%、B 细胞 32.3% 被 clip（其余为无同型对侧匹配、位移 0 的细胞）；B 细胞平均位移从父节点 86.4 降到 59.6（≤ 到同型质心距的 1.2 倍），位移分布更集中。-- neighborhood_mmd raw：父 0.0789 → 0.0775（seed 1: 0.0824→0.0783；seed 2: 0.0804→0.0771，三个 seed 一致改善）。-- 形状三项同向改善：d2_shape 0.0344→0.0326、occupancy_dice 0.828→0.840、scale_log_ratio 0.423→0.421。-- 表达两组（de_score/de_direction）与细胞状态两组（mmd_u/variogram）raw 逐位不变，证实只动了坐标。+## 机制生效证据（proxy，seed 0，默认 WEIGHT=1, K_W=15, σ_scale=0.8）++- 坐标实际改变：约 20% 细胞的坐标与父节点不同（k20 σ0.8 配置实测 mean diff 5.8、max 166；k15 同量级），表达 .X 逐位不变（np.array_equal 验证）——纯坐标改动。+- 位移幅度未过度缩短（PLAN 风险1排除）：加权后平均位移反而略增（k20 σ0.8：A 35.1/B 62.1 vs 父 33.7/B 59.6），clip 触发率 A 10.5%、B 32.3% 与父几乎相同。+- neighborhood_mmd raw（本机制的目标指标）：seed0 0.07750→0.07704（k15 σ0.8，扫描中最低）；σ0.5/k20/k30 分别为 0.07763/0.07735/0.07818。但 seed1 持平（0.07832→0.07834）、seed2 反转（0.07709→0.07759）——方向不一致。+- local_spatial 组：seed0 55.30→55.45；3-seed 均值基本持平。  ## 机制关闭对照（mechanism_off_control） -- `T2_NN_CLIP=0`：输出与父节点 5 的预测**逐位相同**（np.array_equal 验证 X 与坐标），差 0 分——截断机制本身是全部差异来源。-- `T2_NN_ALPHA=0`：位移全零，退化为纯 mix（=节点 2），父节点已验证逐位相同。提交默认两者都打开（CLIP=1, CLIP_FRAC=1.2, α=0.3, α2=3.0）。+`T2_NN_WEIGHT=0`：同型 pass 退回硬 k=10 均值，输出与父节点8预测**逐位相同**（np.array_equal 验证 X 与 obsm 坐标均 True），符合 PLAN 预期（若不同则实现有 bug——实现无 bug）。提交默认 WEIGHT=1（机制打开）。 -## vec-score 网格（proxy A 半，seed 0，噪声约 ±1；17/20 次查分）+## vec-score 网格（proxy A 半，14/20 次查分；父节点重打基线 60.248@seed0） -| 配置（有效因子 A/B） | 榜分 | shape_scale | local_spatial | nbd raw |+| 配置（加权质心） | 榜分 seed0 | local_spatial | nbd raw | occupancy_dice | |---|---:|---:|---:|---:|-| 父节点 no-clip (1.2/1.8) | 59.82 | 54.67 | 54.85 | 0.0789 |-| clip f=1.0 α2=3 (1.0/1.0) | 59.75 | 53.93 | 55.33 | 0.0774 |-| clip f=1.0 α2=2 (0.8/1.0) | 59.53 | 53.41 | 54.94 | 0.0786 |-| clip f=1.0 α2=5（=饱和同 f1.0 α2=3） | 59.75 | 53.93 | 55.33 | 0.0774 |-| **clip f=1.2 α2=3 (1.2/1.2)** | **60.25** | **55.94** | 55.30 | 0.0775 |-| clip f=1.4 α2=3.5 (1.4/1.4) | 59.99 | 55.11 | 55.09 | 0.0782 |-| clip f=1.6 α2=4.0 (1.6/1.6) | 59.84 | 54.90 | 54.70 | 0.0794 |-| clip f=1.6 α2=3 (1.2/1.6) | 60.04 | 55.38 | 55.04 | 0.0783 |-| clip f=1.2 α2=2.5 (1.0/1.2) | 59.76 | 53.95 | 55.35 | 0.0773 |-| clip f=1.2 α2=3, k=5 | 60.28 | 55.91 | 55.45 | 0.0770 |-| clip f=1.2 α2=3, k=20 | 60.08 | 55.34 | 55.23 | 0.0777 |--PLAN 的 α2 扫描在截断下饱和（α2≥3 时因子都被封顶到 CLIP_FRAC，α2=3 与 5 输出逐位相同），故改为直接扫 CLIP_FRAC。k=5 与 k=10 差 0.03（噪声内），保留 k=10 与父一致。--多 seed（A 半）：本配置 60.25 / 60.59 / 60.45（seed 0/1/2，均值 60.43）；父节点 59.82 / 59.84 / 59.94（均值 59.87）。三个 seed 全胜，Δ 均值 +0.56，nbd raw 三个 seed 一致下降；单项 Δ 仍在 ±1 噪声内，但四组分方向一致。+| 父（硬 k10，WEIGHT=0） | 60.248 | 55.30 | 0.07750 | 0.8398 |+| k20 σ0.5 / 0.8 / 1.2 | 60.161 / 60.139 / 60.137 | 55.26 / 55.35 / 55.33 | 0.07763 / 0.07735 / 0.07740 | 0.8382 / 0.8346 / 0.8346 |+| k15 σ0.8（提交默认） | 60.236 | 55.45 | 0.07704 | 0.8382 |+| k30 σ0.8 | 60.031 | 55.08 | 0.07818 | 0.8352 |+| k10 σ0.8 / k15 σ0.5 | 60.213 / 60.185 | 55.21 / 55.17 | 0.07778 / 0.07791 | 0.8398 / 0.8404 |+| k15 σ0.8 + clip1.1 | 60.178 | 55.44 | 0.07707 | 0.8388 |+| 父 + 全局 α=0.2 / 0.4（PLAN 次要扫描） | 60.142 / 60.105 | 55.46 / 55.01 | 0.07700 / 0.07840 | α=0.3 无交互，维持 |++3-seed 对比（A 半）：父 60.248/60.586/60.445（均值 60.426）；k15 σ0.8 60.236/60.547/60.223（均值 60.335）。父在三个 seed 上都 ≥ k15。++## 结论（如实）++机制实现正确、确实改变了位移场（约 20% 细胞坐标变化、位移场用加权质心），目标指标 neighborhood_mmd 在 seed0 略降（0.07750→0.07704）但跨 seed 方向不一致；代价是 occupancy_dice/d2_shape 略差，3-seed 均值比父低 0.09（远小于 T2 约 1 分噪声，但方向一致为负）。**高斯加权质心相对硬 kNN 质心无净收益**——位移场平滑化不是当前 local_spatial 的瓶颈。全局 α 扫描确认 α=0.3 仍最优、与加权无交互。  ## 验证过 / 没验证 -- 验证过：CLIP=0 逐位复现父节点；ALPHA=0 纯 mix 退路；默认参数输出与 best 配置逐位一致；vec-check 通过；seed 0/1/2 多 seed 查分；上表 17 次查分。-- 没验证：final/真实括号（E8.25+E8.75→E8.5，t 与共有类型数不同：31 型、跨阶段同型距更小，截断触发率会更低，行为趋于父节点，方向应一致不会更差）；外推榜不适用（本代码是插值管线）。-- 风险：+0.56（A 半）低于 1 分噪声阈值，正式分（B 半）未必兑现；但截断在几何上是纯保护性的（防止细胞飞过对侧质心），不存在把分数打崩的机制。-- 生物学依据：同型细胞跨阶段空间共位化对应"同一谱系区域在发育中保持空间毗邻"的通用组织学知识；截断防止细胞穿过其同源区域中心到另一侧。未使用任何保留阶段数据、比例或标记基因；参数全部由替代评测反馈选定。+- 验证过：WEIGHT=0 对照与父逐位相同；X 在所有配置下逐位不变（纯坐标机制）；k∈{10,15,20,30}×σ_scale∈{0.5,0.8,1.2}、clip 1.1、全局 α∈{0.2,0.4}；3 seed（程序 seed=评分 seed 同步，仅父与 k15）。+- 没验证：加权只作用于 B 侧（B 侧 clip 触发率 32.3%）；σ 带宽用绝对距离而非中位数比例；final 视图（真实括号 E8.25+E8.75→E8.5，共有类型 31 个，加权质心在类型更密时行为可能不同——k=15 邻居不足时自动取 min(k, m.size)）。+- 生物学知识来源：无（纯几何机制，未引入任何文献/记忆中的阶段特异信息）。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 450a43e..46244ae 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -21,12 +21,23 @@ measured profile. After displacement, coordinates are rescaled to the log-linear target RMS only when |log(RMS_out/RMS_target)|>0.05, keeping scale_log_ratio neutral. -Mechanism off-control: set env T2_NN_ALPHA=0 — all displacement vectors become-zero and the pipeline is bit-identical to the parent mix (verified).-T2_NN_CLIP=0 disables clipping and reproduces node-5 behavior bit-for-bit-(verified). Overrides: T2_NN_ALPHA2, T2_NN_CLIP_FRAC, T2_NN_K, T2_NN_SAME_TYPE-(0=global only, 1=same-type only, 2=both, default 2). Single-input fallback-(b is None): no displacement.+NEW in this node (family T2HI-02 mechanism): the same-type pass centroid is a+Gaussian-kernel-weighted centroid instead of the hard k=10 mean. Each query+cell takes K_W=15 nearest same-type cells on the other side, per-cell adaptive+bandwidth sigma = median(distance to those 15) * SIGMA_SCALE (0.8), weights+w_j = exp(-d_j^2/(2 sigma^2)), centroid = sum w p / sum w. This smooths the+displacement field across type boundaries. Clipping is unchanged (cap =+CLIP_FRAC·|weighted centroid − pos|). The global pass still uses the hard+k=10 mean.++Mechanism off-control: env T2_NN_WEIGHT=0 — the same-type pass falls back to+the hard k=10 mean and the output is bit-identical to parent node 8 (verified+with np.array_equal on X and coords). T2_NN_ALPHA=0 zeroes all displacements+(bit-identical to the seed mix, verified in node 5). T2_NN_CLIP=0 disables+clipping (node-5 behavior). Overrides: T2_NN_ALPHA2, T2_NN_CLIP_FRAC,+T2_NN_K, T2_NN_KW, T2_NN_SIGMA_SCALE, T2_NN_SAME_TYPE (0=global only,+1=same-type only, 2=both, default 2). Single-input fallback (b is None): no+displacement. """  from __future__ import annotations@@ -49,6 +60,9 @@ K = int(os.environ.get("T2_NN_K", "10")) ALPHA2 = float(os.environ.get("T2_NN_ALPHA2", "3.0")) CLIP = bool(int(os.environ.get("T2_NN_CLIP", "1"))) CLIP_FRAC = float(os.environ.get("T2_NN_CLIP_FRAC", "1.2"))+WEIGHT = bool(int(os.environ.get("T2_NN_WEIGHT", "1")))+K_W = int(os.environ.get("T2_NN_KW", "15"))+SIGMA_SCALE = float(os.environ.get("T2_NN_SIGMA_SCALE", "0.8"))   SAME_TYPE = bool(int(os.environ.get("T2_NN_SAME_TYPE", "2")))@@ -81,6 +95,42 @@ def _nn_mean(src_pts, src_lab, query_pts, query_lab, k, same_type):     return out  +def _nn_mean_gauss(src_pts, src_lab, query_pts, query_lab, k, sigma_scale):+    """Per-type Gaussian-kernel-weighted centroid of each query point in src.++    For each query cell, take the k nearest same-type cells in src (k=K_W),+    sigma_i = median(distance to those k neighbors) * sigma_scale (adaptive+    per-cell bandwidth), w_j = exp(-d_j^2 / (2 sigma_i^2)); weighted centroid =+    sum_j w_j p_j / sum_j w_j. Query cells whose type is absent in src keep+    their own position (displacement 0), same as the hard-mean path.+    """+    from scipy.spatial import cKDTree++    out = np.array(query_pts, dtype=np.float64)+    src_lab = np.asarray(src_lab).astype(str)+    query_lab = np.asarray(query_lab).astype(str)+    trees = {}+    for lab in np.unique(src_lab):+        m = np.flatnonzero(src_lab == lab)+        if m.size:+            trees[lab] = (m, cKDTree(src_pts[m]))+    for lab in np.unique(query_lab):+        if lab not in trees:+            continue+        qm = np.flatnonzero(query_lab == lab)+        m, tree = trees[lab]+        kk = max(1, min(k, m.size))+        dist, idx = tree.query(query_pts[qm], k=kk)+        dist = np.atleast_2d(dist)+        idx = np.atleast_2d(idx)+        sigma = np.median(dist, axis=1) * sigma_scale+        sigma = np.maximum(sigma, 1e-9)+        w = np.exp(-(dist**2) / (2.0 * sigma[:, None] ** 2))+        pts = src_pts[m][idx]+        out[qm] = (w[:, :, None] * pts).sum(axis=1) / w.sum(axis=1)[:, None]+    return out++ def nn_displace(coords, n_a, t, alpha, k, target_rms, labels=None):     """Displace each cell a damped fraction toward its k-NN centroid in the other stage. @@ -112,13 +162,18 @@ def nn_displace(coords, n_a, t, alpha, k, target_rms, labels=None):                 d = np.where(hit[:, None], d * (cap / np.maximum(dn, 1e-12))[:, None], d)             return pos + d +        def _centroid(src, src_l, q, q_l, same_type):+            if same_type and WEIGHT:+                return _nn_mean_gauss(src, src_l, q, q_l, K_W, SIGMA_SCALE)+            return _nn_mean(src, src_l, q, q_l, k, same_type)+         for same_type, al in passes:             a2 = out[:n_a]             b2 = out[n_a:]             clip_on = CLIP and same_type-            m2 = _nn_mean(b2, lab_b, a2, lab_a, k, same_type)+            m2 = _centroid(b2, lab_b, a2, lab_a, same_type)             out[:n_a] = _move(a2, m2, al * t, "a", clip_on)-            m2 = _nn_mean(a2, lab_a, b2, lab_b, k, same_type)+            m2 = _centroid(a2, lab_a, b2, lab_b, same_type)             out[n_a:] = _move(b2, m2, al * (1.0 - t), "b", clip_on)         disp_a_norm = float(np.linalg.norm(out[:n_a] - ca, axis=1).mean())         disp_b_norm = float(np.linalg.norm(out[n_a:] - cb, axis=1).mean())@@ -131,6 +186,9 @@ def nn_displace(coords, n_a, t, alpha, k, target_rms, labels=None):         "nn_k": k,         "nn_clip": CLIP,         "clip_frac": CLIP_FRAC,+        "nn_weight": WEIGHT,+        "nn_k_w": K_W if WEIGHT else None,+        "sigma_scale": SIGMA_SCALE if WEIGHT else None,         "clip_rate_a": clip_hits["a"] / max(clip_tot["a"], 1),         "clip_rate_b": clip_hits["b"] / max(clip_tot["b"], 1),         "disp_a_mean": disp_a_norm,

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

Done. Final state verified: `run.py` deterministic, matches scored prediction, passes `vec-check`, ~2s runtime, CPU-only.

**做了什么**：按 PLAN 把同型位移 pass 的硬 k=10 kNN 质心改为高斯核加权质心（K_W=15，σ=0.8×邻居距中位数，逐细胞自适应带宽），clip=1.2 不变，表达逐位不动。机制关闭对照 `T2_NN_WEIGHT=0` 与父节点 8 输出逐位相同（验证实现正确）。另扫了 k∈{10,15,20,30}×σ∈{0.5,0.8,1.2}、clip 1.1、全局 α∈{0.2,0.4}（14/20 次查分）。

**查分结果**：所有加权配置与父持平或略低。最佳 k15 σ0.8：seed0 60.236 vs 父 60.248（A 半重打基线）；3-seed 均值 60.335 vs 60.426，父三个 seed 全胜。nbd raw seed0 最低（0.07704 vs 0.07750）但跨 seed 方向不一致，occupancy_dice 略降抵消。**结论如实写入 METHOD.md：位移场平滑化不是 local_spatial 瓶颈，机制无净收益**；α=0.3 无交互，维持。

**下一步最值得试**：(1) 坐标微调路线已饱和（节点 5→8→11 三次改动共 +0.2~0.5，全在噪声边缘），应转向表达侧——cell_state 组 mmd_u/variogram 从未被动过（66.7 封顶于 mix 本身），可试类型内表达向中间状态收缩或组成插值；(2) 若继续坐标侧，试加权/位移只作用于 B 侧（clip 触发率 32.3% vs A 侧 10.5%），或在类型更密的 final 括号上行为可能不同。

调研员

```json
{
  "name": "同型位移场高斯加权平滑化（替代硬kNN质心）",
  "motivation": "父节点8（60.80）最弱组 local_spatial 55.87（neighborhood_mmd skill 0.559，仅高于地板0.059），形状组 56.71。当前同型pass用k=10硬均值质心，位移场在类型边界处不连续：相邻细胞若kNN集合不同则位移方向突变，破坏邻域表达-位置配对。ANALYSIS建议#2明确提出用加权质心替代硬质心使位移场更平滑。节点8网格已证k=5/10/20差异在噪声内（60.28/60.25/60.08），说明问题不在k而在权重方案。",
  "approach": "在父节点8管线（mix+procrustes+全局α=0.3+同型pass+clip1.2）上，仅修改同型pass的质心计算：将硬k=10均值改为高斯核加权质心。具体：(1) 对每个查询细胞，取对侧同型k=20个最近邻（扩大k以利用加权衰减）；(2) 权重 w_i = exp(-d_i²/(2σ²))，σ = 该细胞到20个邻居距离的中位数 × 0.8（自适应带宽）；(3) 加权质心 = Σw_i·p_i / Σw_i；(4) 位移 = frac × (加权质心 - pos)，clip逻辑不变（CLIP_FRAC=1.2）。关键参数初值：k=20, σ_scale=0.8；搜索范围 k∈{15,20,30}, σ_scale∈{0.5,0.8,1.2}。次要扫描：全局pass α∈{0.2,0.3,0.4}（与加权正交，各跑一次确认无交互）。单输入退路：b=None时跳过位移（与父相同）。vec-score快筛：先跑3组(σ_scale=0.5/0.8/1.2, k=20)，选nbd raw最低者，再微调k。预计6-8次查分。",
  "expected_groups": ["local_spatial", "shape_scale"],
  "risks": "1) 高斯加权使有效位移幅度减小（远处邻居权重低→质心更近→位移更短），可能等效于降低α2，导致共位化不足、nbd raw反升；Engineer应检查加权后平均位移是否显著低于父节点59.6，若是则提高frac补偿（如CLIP_FRAC提到1.4或α2提到5）。2) σ过小退化为k=1-2最近邻（噪声大），σ过大退化为硬均值（与父相同）；尽早在σ=0.5和1.2两端各查一次确认方向。3) 改善幅度可能仍在±1噪声内；用3 seed确认方向一致性。",
  "family_id": "T2HI-02",
  "mechanism": "同型位移的kNN质心从硬均值改为高斯核加权均值，使位移场在空间上连续平滑，减少类型边界处的位移方向突变，从而改善表达-位置配对（neighborhood_mmd）。",
  "vs_constant_shift": "每细胞位移方向和幅度取决于其自身位置与对侧同型细胞的空间分布（加权质心），不同细胞获得不同向量；常数位移对所有细胞施加同一向量，不依赖局部几何。",
  "mechanism_evidence": "1) 加权质心与硬质心的逐细胞位移差分布（应非零且集中在类型边界附近）；2) 位移场空间连续性：相邻细胞（<中位距离）位移向量差的均值，加权版应低于硬质心版；3) neighborhood_mmd raw对比（父0.07697）；4) 表达四项raw逐位不变确认只动坐标；5) 平均位移量与父节点对比（确认未因加权过度缩短）。",
  "mechanism_off_control": "环境变量 T2_NN_WEIGHT=0 时使用均匀权重（w_i=1/k），加权质心退化为硬k均值，输出应与父节点8逐位相同（np.array_equal验证坐标）。若不同则实现有bug。",
  "sources": []
}
```