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节点 n8

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。

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 152a97c6c5: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 599d1d8e9a。改动的文件：solution/METHOD.md +35 −31、solution/run.py +38 −9

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 34cb3ea..c7a4dd7 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,44 +1,48 @@-mix 后加两遍阻尼 NN 坐标位移：全局 kNN(α=0.3) 收缩两朵云 + 同型 kNN(α2=3.0,k=10) 把同类型跨阶段细胞共位化，表达不动，位移后 RMS 偏离目标 >5% 才重缩放。+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。 -## 方法（family T2HI-02，PLAN 的 NN 位移，加了同型配对分支）+## 方法（family T2HI-02，PLAN：同型位移过冲截断 + alpha2 扩展扫描） -1. 母节点 mix 管线原样保留：procrustes（共有类型质心 Kabsch，z 保持切片轴只定号）→ 两朵云缩放到 log 线性目标 RMS → 按 (1−t, t) 分型分层抽真实细胞，表达和坐标一起走。-2. 新增位移（`nn_displace`，scipy cKDTree）：-   - 第一遍（全局）：每个 A 细胞向选中 B 细胞的 k=10 近邻质心位移 α·t·(nn_mean−pos)，B 细胞对称位移 α·(1−t)，α=0.3；-   - 第二遍（同型）：在位移后的云上，每个细胞只向**同 celltype** 的对侧细胞 kNN 质心位移，α2=3.0；对侧没有该类型（或该型细胞数为 0）的细胞不动。同型质心用逐类型 cKDTree 计算，标签由复现 `mix_indices(seed)` 得到（与 interpolate 内部选择逐位一致，有 assert 保护）。-   - 表达完全不动，每个细胞保留真实测量向量。-3. 位移后 |log(RMS_out/RMS_target)|>0.05 时统一重缩放回目标 RMS（本次运行 RMS 346.3→331.3，log 差 0.044，未触发重缩放）。-4. 单输入退路：b 为 None 时完全跳过位移，与母节点相同。-5. 确定性：cKDTree 查询确定，rng 只来自 --seed；seed 7 复跑逐位一致（已验证）。+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。 -## 机制生效证据（α=0.3/α2=3.0/k=10，proxy seed 0）+## 机制生效证据（proxy, seed 0, α2=3.0, CLIP_FRAC=1.2, k=10） -- 位移非零且空间异质：A 细胞平均位移 33.7、B 细胞 86.4 个坐标单位（云 RMS 346），是同型跨阶段距离驱动的逐细胞向量，不是每型一个常向量（同型第二遍内每个细胞的位移取决于自己的 kNN 几何）。-- RMS 346.3→331.3，向真值方向（proxy 真值 E8.75 RMS≈217，log 比 0.47→0.41）移动。-- neighborhood_mmd raw 0.08286→0.0789（本节点所有配置中同型强位移一致改善：α2=2.0 时 0.0784）；local_spatial 组 54.03→54.85。-- d2_shape 0.0401→0.0369、occupancy_dice 0.834→0.841、shape_scale 组 53.37→54.67。-- 表达四项（de_score/de_direction/mmd_u/variogram）raw 与母节点一致（组内差异仅评分器抽样噪声），证实表达未被触碰。+- 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。  ## 机制关闭对照（mechanism_off_control） -`T2_NN_ALPHA=0` → 位移向量全零，输出与母节点预测**逐位相同**（`np.array_equal` 验证过 X 与坐标），即对照分 = 母节点 59.50。差 0 分 < 1 分，管线无 bug。开关为环境变量，提交默认打开（α=0.3, α2=3.0）。+- `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）。 -## vec-score 网格（proxy，A 半，seed 0；噪声约 ±1）+## vec-score 网格（proxy A 半，seed 0，噪声约 ±1；17/20 次查分） -| 配置 | 榜分 | local_spatial | shape_scale | nbd raw |+| 配置（有效因子 A/B） | 榜分 | shape_scale | local_spatial | nbd raw | |---|---:|---:|---:|---:|-| 母节点 mix（=α=0 对照） | 59.50 | 54.03 | 53.37 | 0.08286 |-| 全局 α=0.1 / 0.3 | 59.14 / 59.35 | 53.17 / 52.55 | 53.65 / 55.10 | 0.0844 / 0.0865 |-| 同型 α=0.3 / 0.6 / 1.0 (k=5) | 59.18 / 59.22 / 59.00 | 53.7 | ~53.3 | 0.0826 |-| 全局0.3+同型0.3 (k=10) | 59.33 | 52.81 | 54.75 | 0.0856 |-| 全局0.3+同型1.0 (k=10) | 59.42 | 53.50 | 54.42 | 0.0833 |-| 全局0.3+同型2.0 (k=10) | 59.51 | 55.01 | 53.28 | 0.0784 |-| **全局0.3+同型3.0 (k=10)** | **59.82** | 54.85 | 54.67 | 0.0789 |-| 全局0.3+同型4.0 (k=10) | 58.30 | 52.86 | 50.58 | 0.0854 |+| 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。  ## 验证过 / 没验证 -- 验证过：α=0 对照逐位复现母节点；seed 确定性（seed 0/7）；vec-check 通过；上表 9 个查分。-- 没验证：k 在最优 α2 下的敏感性（只测了 k=5/10）；多 seed 稳定性（59.82 比 59.50 高 0.32，在 ±1 噪声内，但 local_spatial +0.8、shape +1.3 两组同向改善，且 nbd raw 改善方向在同型家族里一致）；final 视图（E8.25+E8.75→E8.5，31 个共有类型，同型配对会更可靠、位移场更平滑）。-- 风险：α2=3.0 时 B 细胞平均位移 86（云 RMS 的 25%），同型跨阶段错位大时可能把细胞推过对侧；α2=4.0 已崩（58.3），最优点在过冲边缘。final 上类型更多、跨阶段同型距离更小，位移会更温和，方向应一致。-- 生物学依据：同型细胞跨阶段共位化对应"同一谱系/类型区域在发育中保持空间毗邻"的通用组织学知识；未使用任何保留阶段数据、比例或标记基因（来源：无外部文献，仅评分反馈驱动的参数选择）。+- 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。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 1d71332..450a43e 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -11,15 +11,22 @@ pass 1 (global, alpha=0.3): each stage-A cell is displaced by alpha·t·(kNN centroid in stage B − pos), stage-B cells symmetrically by alpha·(1−t). Pass 2 (same-type, alpha2=3.0): same displacement but the kNN centroid is taken only over other-stage cells of the SAME celltype (per-type cKDTree; cells whose type-is absent on the other side do not move). k=10. Expression is NOT touched —-every cell keeps its real 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.+is absent on the other side do not move). k=10. NEW: pass-2 displacements are+overshoot-clipped per cell — the displacement norm is capped at+CLIP_FRAC·|centroid−pos| (default 1.2), so no cell travels more than 1.2× the+distance to its same-type kNN centroid; this symmetrizes the effective factors+(A: min(alpha2·t, 1.2), B: min(alpha2·(1−t), 1.2)) and removes the overshoot+cliff at high alpha2. Expression is NOT touched — every cell keeps its real+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). Overrides:-T2_NN_ALPHA2, 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.+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. """  from __future__ import annotations@@ -40,6 +47,8 @@ PARAMS = {"align": "procrustes", "scale_damp": 1.0} ALPHA = float(os.environ.get("T2_NN_ALPHA", "0.3")) 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"))   SAME_TYPE = bool(int(os.environ.get("T2_NN_SAME_TYPE", "2")))@@ -86,15 +95,31 @@ def nn_displace(coords, n_a, t, alpha, k, target_rms, labels=None):     lab_a = labels[:n_a] if labels is not None else None     lab_b = labels[n_a:] if labels is not None else None     mode = int(os.environ.get("T2_NN_SAME_TYPE", "2"))+    clip_hits = {"a": 0, "b": 0}+    clip_tot = {"a": 0, "b": 0}     if alpha > 0.0 and ca.shape[0] > 0 and cb.shape[0] > 0:         passes = {0: [(False, alpha)], 1: [(True, alpha)], 2: [(False, alpha), (True, ALPHA2)]}[mode]++        def _move(pos, m2, frac, side, clip_on):+            vec = m2 - pos+            d = frac * vec+            if clip_on:+                dn = np.linalg.norm(d, axis=1)+                cap = CLIP_FRAC * np.linalg.norm(vec, axis=1)+                hit = dn > cap+                clip_hits[side] += int(hit.sum())+                clip_tot[side] += int(dn.size)+                d = np.where(hit[:, None], d * (cap / np.maximum(dn, 1e-12))[:, None], d)+            return pos + d+         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)-            out[:n_a] = a2 + al * t * (m2 - a2)+            out[:n_a] = _move(a2, m2, al * t, "a", clip_on)             m2 = _nn_mean(a2, lab_a, b2, lab_b, k, same_type)-            out[n_a:] = b2 + al * (1.0 - t) * (m2 - b2)+            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())     rms_post = rms_radius(out)@@ -104,6 +129,10 @@ def nn_displace(coords, n_a, t, alpha, k, target_rms, labels=None):     info = {         "nn_alpha": alpha,         "nn_k": k,+        "nn_clip": CLIP,+        "clip_frac": CLIP_FRAC,+        "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,         "disp_b_mean": disp_b_norm,         "rms_pre_disp": rms_pre,

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。在父节点5（mix + 全局/同型 NN 坐标位移）上给同型位移加了逐细胞过冲截断（位移范数 ≤ 1.2×到对侧同型 kNN 质心距），默认 α2=3.0、k=10 不变，表达不动。

- 查分（proxy A 半，17/20 次）：best 配置 60.25/60.59/60.45（seed 0/1/2，均值 60.43）vs 父节点 59.82/59.84/59.94（均值 59.87），三 seed 全胜，nbd raw 一致下降（如 0.0789→0.0775），形状三项同向改善；截断下 α2 扫描饱和，改扫 CLIP_FRAC，1.2 最优。
- 对照：`T2_NN_CLIP=0` 与父节点输出逐位相同（差 0 分）；`T2_NN_ALPHA=0` 退化纯 mix。vec-check 通过，默认输出与 best 逐位一致。
- 下一步最值得试：类型内软配对/OT 替代 kNN 质心（ANALYSIS 建议 3），或在 final 视图型多距小的情况下微调 CLIP_FRAC；也可试截断只作用于 B 侧（触发率 32%）看是否 A 侧过冲有益。

调研员

```json
{
  "name": "同型位移过冲截断 + alpha2 扩展扫描",
  "motivation": "父节点5（60.30）的 neighborhood_mmd skill 仅 0.554（权重25分，离地板最近、headroom最大），同型位移 alpha2=3.0 时 B 细胞平均位移已达云 RMS 的25%，alpha2=4.0 即崩至58.30（过冲悬崖）。ANALYSIS 明确指出最优点在过冲边缘，建议加截断后放开 alpha2。local_spatial 55.39 和 shape_scale 55.19 是最弱两组，均受邻域门控。",
  "approach": "在父节点5管线（mix + procrustes + 全局kNN α=0.3）基础上，仅修改同型位移pass：\n1. 过冲截断：每个细胞的位移向量范数上限 = 它到对侧同型kNN质心的欧氏距离。实现：disp_vec = alpha2*t*(centroid-pos); disp_norm = |disp_vec|; if disp_norm > |centroid-pos|: disp_vec *= |centroid-pos|/disp_norm。对B细胞同理用(1-t)。这使 alpha2*t>1 时细胞最多到达质心而不过冲。\n2. 带截断的 alpha2 扫描：{2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 7.0}，k=10 固定。预期截断消除悬崖，最优点右移。\n3. 在最优 alpha2 下微调 k ∈ {5, 10, 15, 20}。\n4. 全局pass α=0.3 保持不变（已验证全局单独用会损害local_spatial）。\n5. 单输入退路：b=None 时跳过位移，与父节点相同。\n6. 用 vec-score 快速筛选：先跑截断版 alpha2=3.0 确认与父节点一致（截断在 alpha2*t≤1 时不生效），再扫高 alpha2。\n7. 环境变量：T2_NN_CLIP=1（默认开），T2_NN_ALPHA2 扫描。关闭对照：T2_NN_ALPHA=0 退化为纯mix。",
  "expected_groups": ["local_spatial", "shape_scale"],
  "risks": "1. 截断后位移场变为'所有远距离细胞都移动到质心'，可能过于均匀化，反而不如部分位移（若 alpha2=3.0 截断后分数不升反降，说明当前最优点确实需要少量过冲）。Engineer 应在第一轮比较截断版 alpha2=3.0 与无截断版（应相同或极接近，因为 3.0*0.5=1.5>1 会触发截断，需确认）。2. 截断改变了位移分布的统计特性，可能影响 d2_shape/occupancy_dice；需同时监控形状三项。3. 若所有 alpha2 下截断版均不如无截断 alpha2=3.0，则回退到父节点配置。尽早发现：第一个查分点（截断+alpha2=3.0）若低于59.5即停止该方向。",
  "family_id": "T2HI-02",
  "mechanism": "同型跨阶段kNN位移加逐细胞过冲截断：每个细胞向对侧同型kNN质心位移，但位移范数不超过到质心的距离，防止过冲；截断后安全提高alpha2以增大有效位移量。",
  "vs_constant_shift": "截断是逐细胞自适应的：每个细胞的位移上限取决于它自己到同型质心的距离（几何异质），不是每型一个常向量；位移方向由kNN局部几何决定，不是全局统一方向。关闭截断（T2_NN_CLIP=0）回到父节点行为。",
  "mechanism_evidence": "1. 记录截断触发率（被clip的细胞比例）：若>0说明机制在运行；2. 比较截断前后B细胞平均位移（应从86降至≤同型质心距均值）；3. neighborhood_mmd raw 变化（目标<0.07847）；4. 位移范数分布的std（截断后应更集中）；5. 四组分各自变化确认表达不动。",
  "mechanism_off_control": "T2_NN_CLIP=0 关闭截断，输出应与父节点5逐位相同（因为不截断就是原逻辑）。验证：np.array_equal 比较两版输出。预期差别=0分。",
  "sources": []
}
```

审查员

REVIEW.json written