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节点 n8 在终选来历上

父节点 mix+类型级常数收敛位移之上，把位移改为逐细胞投影加权：细胞沿 Δ 方向已前伸的少移、极端的多移（w=clip(1∓λp,0.2,2.5)，λ=6），型内分布向中间压缩而非刚性平移。

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 95a9992ba8: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 ce70a2f10a。改动的文件：solution/METHOD.md +31 −39、solution/run.py +36 −6

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex f16e960..4db8403 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,52 +1,44 @@-mix 混抽 + 共有类型时间差向量强收敛：a 侧细胞 +α·t·Δ_type、b 侧 −α·(1−t)·Δ_type（α=5，只移已表达项、只留 |Δ|≥0.25 基因），坐标不动。+父节点 mix+类型级常数收敛位移之上，把位移改为逐细胞投影加权：细胞沿 Δ 方向已前伸的少移、极端的多移（w=clip(1∓λp,0.2,2.5)，λ=6），型内分布向中间压缩而非刚性平移。 -## 方法（family T2EI-01，PLAN 指定的类型级表达时间收敛）+## 方法（family T2EI-01，PLAN：型内投影加权异质位移） -在父节点 2 的 mix 管线（procrustes3d 对齐、scale_damp=0.5、按类型分层混抽 (1−t, t)、n=5000）之上，新增一步：+保留父节点 5 全部管线（procrustes3d 对齐、scale_damp=0.5、按类型分层混抽 (1−t,t)、n=5000、共有类型 Δ=μ_b−μ_a 只保留 |Δ|≥0.25、nnz-only + clip≥0、坐标不动、α=5），只把常数位移改成逐细胞加权： -1. 对两个括号阶段都出现（各 ≥10 细胞）的类型，Δ_type = μ_b − μ_a（该类型两阶段伪批量均值差），只保留 |Δ| ≥ 0.25 的基因（与 DE 阈值一致，小变化视为噪声）。-2. 来自 stage_a 的该类型细胞：x ← clip(x + α·t·Δ, 0)；来自 stage_b 的：x ← clip(x − α·(1−t)·Δ, 0)。-3. **稀疏保持（关键结构修复）**：只对细胞中已表达（x>0）的项做位移，零项保持零。位移是逐类型常数向量，若不限制到已表达项，零元比例会从 93% 掉到 54%，细胞不再像真实细胞，variogram/mmd_u 崩溃（见下）。-4. 坐标完全不动 → 表达-位置配对（neighborhood_mmd）不因机制本身被破坏。-5. 单输入阶段退路：与父节点一致，分层复制最后观测阶段，不做位移。-6. 参数：α 默认 5.0，环境变量 `T2_CONVERGE_ALPHA` 覆盖（提交时保持打开）；α=0 为机制关闭对照。+1. 对每个共有类型 k、Δ≠0 的基因维度：a 侧细胞 i 计算偏差投影 p_i = dot(x_i − μ_a,k, Δ_k)/(‖Δ_k‖²+ε)，ε=1.0；权重 w_i = clip(1 − λ·p_i, 0.2, 2.5)；位移 x_i ← clip(x_i + α·t·w_i·Δ_k, 0)，只作用于 x_i>0 的项。+2. b 侧对称：p_i 相对 μ_b,k，w_i = clip(1 + λ·p_i, 0.2, 2.5)，位移 −α·(1−t)·w_i·Δ_k。+3. 直觉：已沿 Δ 方向伸展较远（更接近中间态）的细胞获得更小位移，极端细胞获得更大位移 → 型内端点双峰被压缩而非整块平移。+4. λ=0 时 w≡1，退化为父节点常数位移（对照，验证逐位相同）。λ 默认 6.0，环境变量 `T2_CONVERGE_LAMBDA` / `T2_CONVERGE_EPS` 可覆盖，提交时保持打开。+5. 单输入阶段退路：同父节点，分层复制最后观测阶段，无位移。坐标完全不动，表达-位置配对不因机制被破坏。 -## 机制生效证据（seed 0，proxy E6.75+E8.0→E7.25，t=0.4）+## 机制生效证据（seed 0，proxy E6.75+E8.0→E7.25，t=0.4，10 个共有类型全部位移） -- α=0 输出与父节点 run.py 输出逐位相同（X 与坐标 array_equal=True），管线正确。-- α=5：10 个共有类型全部位移；型内表达标准差比 0.91（变化 <10%，型内结构未坍缩）；型间均值距离比 0.79（收缩）；零元比例 0.929→0.941（b 侧下移经 clip 略增，结构保持）。-- 加权伪批量几乎不动：抽样比例 (1−t, t) 使两侧位移在全局均值中精确抵消（α 大不改变整体均值，只消解型内端点双峰）；de_score 的变化来自 clip 的不对称。+- 权重分布：λ=6 时 w_mean=1.096、w_std=0.652（≫0.05，投影有区分力；均值略高于 1 因下界 0.2/上界 2.5 的 clip 不对称）。λ=1/2/3 时 w_std=0.15/0.29/0.40，随 λ 单调。+- 型内表达标准差比（after/before）0.920、型间均值距离比 0.804；零元结构保持（nnz-only 位移）。+- λ=0 输出与父节点 run.py 输出逐位相同（X 与坐标 array_equal=True）——关闭对照通过。 -## 对照与查分结果（A 半，seed 0，除注明外）+## 对照与查分结果（全部为同一时段 A 半查分；父节点输出同日重查 = 60.55，此前变化量表中的 61.51 属另一次评分锚点，跨日绝对值不可直接比） -| 配置 | 总分 | cell_state | variogram skill | mmd_u skill | neighborhood skill |+| 配置 | 总分 | mmd_u skill | variogram skill | neighborhood skill | cell_state 组 | |---|---:|---:|---:|---:|---:|-| α=0（对照=父节点） | 56.36 | 36.23 | 0.216 | 0.509 | 0.545 |-| α=0.5 稠密位移（无稀疏保持） | 56.02 | 27.33 | 0.097 | 0.450 | 0.496 |-| α=0.2 稠密 | ~55.4 | 30.64 | 0.126 | 0.487 | 0.527 |-| α=0.5 稀疏 | 56.63 | 37.10 | 0.228 | 0.514 | 0.544 |-| α=1.0 稀疏 | 56.95 | 38.33 | 0.243 | 0.524 | 0.544 |-| α=1.5 稀疏 | 57.41 | 40.03 | 0.262 | 0.539 | 0.545 |-| α=2.5 稀疏 | 58.81 | 44.33 | 0.315 | 0.572 | 0.557 |-| α=4 稀疏 | 60.27 | 47.42 | 0.357 | 0.592 | 0.576 |-| **α=5 稀疏（提交）** | **60.55** | **47.82** | **0.371** | **0.585** | **0.583** |-| α=6 稀疏 | 60.43 | 47.26 | 0.381 | 0.565 | 0.584 |-| α=10 稀疏 | 57.93 | 40.82 | 0.392 | 0.424 | 0.543 |-| α=5，seed 1 | 60.34 | 47.82 | - | - | - |--稠密位移（PLAN 原式，不加稀疏保持）在所有 α 上都比对照差：它同时打坏稀疏结构。机制的收益全部来自"稀疏保持 + 大 α"这一修正版。--## 验证过 / 没验证--- 验证：α=0 逐位复现父节点；α 网格 0.2–10（A 半，13 次查分）；平台在 4–6，取中值 5（对平台边缘最稳）；seed 0/1 分数一致（60.55 / 60.34）；输出确定（同 seed 逐位相同）；vec-check 通过；运行 ~30s、峰值内存远低于限值。-- 没验证：final 视图真实括号（E7.25+E8.0→E7.5，t=1/3）无法本地查分。α=5 远超 PLAN 的 {0.2..1.0} 建议区间，是在代理的大跨度括号（E6.75→E8.0，Δ 很大）上调出的；真实括号更窄、Δ 更小，同样的 α 产生的绝对位移也更小（Δ 正比于括号跨度），预期方向可迁移，但平台位置可能偏移。α=10 时 mmd_u 崩溃说明过冲有真实代价，故不取平台右缘。-- B 半噪声 ~1 分：+4.2（56.36→60.55）远超噪声，但正式分是 B 半，幅度可能不同。+| λ=0（对照=父节点，逐位相同） | 60.55 | 0.585 | 0.371 | 0.583 | 47.82 |+| λ=0.5 | 60.60 | 0.587 | 0.374 | 0.583 | 48.07 |+| λ=1.0 | 60.65 | 0.590 | 0.376 | 0.582 | 48.29 |+| λ=2.0 | 60.67 | 0.596 | 0.373 | 0.581 | 48.47 |+| λ=3.0 | 60.69 | 0.599 | 0.371 | 0.582 | 48.50 |+| **λ=6.0（提交）** | **60.72** | 0.599 | 0.368 | 0.585 | 48.33 |+| λ=10.0 | 60.49 | 0.592 | 0.365 | 0.587 | 47.88 |+| λ=1/3, ε=0.1 | 60.65/60.69 | 0.590/0.599 | 0.376/0.371 | 0.582 | — |++- 收益来源是 mmd_u skill（0.585→0.599，随 λ 单调到 6 后在 10 回落），variogram 基本持平（0.371→0.368），neighborhood、DE 两项、形状三项不动。+- **如实说明**：同日同锚点下总收益 +0.17（60.55→60.72），低于 T2 约 1 分的查分噪声，PLAN 预期的 variogram 明显上升没有出现；只有 mmd_u 的单调改善是跨 λ 一致的方向性信号（护栏 mmd_u≥0.585、neighborhood≥0.58 均未破）。λ=10 过冲回落，平台在 3–6，取 λ=6。+- 已验证：λ=0 逐位复现父节点；λ∈{0.5,1,2,3,6,10}、ε∈{0.1,1.0} 网格；vec-check 通过；默认参数输出与 λ=6 网格输出一致；无新增随机源，对 seed 确定。+- 未验证：λ 与 α 的联合网格（α 固定 5）；真实括号（跨度更窄、Δ 更小，投影 p 的尺度随 ‖Δ‖ 变化，λ 的最优值可能移动——ε=1.0 在 ‖Δ‖² 小时会稀释权重，跨括号迁移性存疑）；proxy2/final 视图未跑（本节点只挂 proxy 尺子）。  ## 知识来源 -未使用任何文献/数据库先验；Δ_type 完全由视图内两个输入阶段现场计算（无保留阶段信息、无硬编码类型名/比例/表达值）。|Δ|≥0.25 阈值沿用评分简报中 DE 指标的显著性阈值，属通用约定而非禁窗知识。+未使用新的生物学知识；Δ 向量、类型均值全部由 view 内两个输入阶段现场计算，无硬编码统计量，无保留阶段/基因型信息。 -## 风险与下一步+## 下一步建议 -- variogram skill 仍只有 0.371（<0.5 地板）：型内端点双峰未完全消除。下一步可试：按分位数把 a 侧型内分布映射到插值分布，或对 Δ 位移加型内随机权重（保持共变结构）。-- occupancy_dice skill 0.369 一直很低且对表达机制不敏感（坐标项），是形状组剩余失分主因，需坐标侧改进。+- variogram 对"沿 Δ 的投影加权"不敏感，说明双峰残差主要不在 Δ 方向上；可试型内沿主成分的分位数压缩，或对 a/b 两侧细胞做型内 OT 配对后向配对中点收缩（保 nnz 结构）。+- occupancy_dice skill 0.369 仍是形状组主要失分项，与表达机制正交，值得单独做坐标侧改进。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 28df8a5..201dac6 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -55,6 +55,14 @@ CONVERGE_ALPHA = float(os.environ.get("T2_CONVERGE_ALPHA", "5.0")) # cells is preserved (a dense per-gene shift destroys it and tanks variogram/mmd). CONVERGE_MIN_DELTA = float(os.environ.get("T2_CONVERGE_MIN_DELTA", "0.25")) CONVERGE_NNZ_ONLY = os.environ.get("T2_CONVERGE_NNZ_ONLY", "1") == "1"+# Per-cell heterogeneous displacement (family T2EI-01 refine): each cell's shift+# is scaled by w = clip(1 -/+ λ·p, 0.2, 2.5), where p is the cell's deviation+# from its type mean projected onto Δ (only genes with Δ≠0). Cells already+# stretched toward the intermediate state move less, extreme cells move more,+# compressing the within-type endpoint bimodality instead of rigidly shifting+# it. λ = 0 gives w ≡ 1 and reproduces the constant-shift parent bit-for-bit.+CONVERGE_LAMBDA = float(os.environ.get("T2_CONVERGE_LAMBDA", "6.0"))+CONVERGE_EPS = float(os.environ.get("T2_CONVERGE_EPS", "1.0"))   def mix_converge(stage_a, stage_b, t: float, params: dict, alpha: float):@@ -77,7 +85,8 @@ def mix_converge(stage_a, stage_b, t: float, params: dict, alpha: float):     xb = as_dense(stage_b.X, ib) if ib.size else np.zeros((0, len(stage_b.genes)), np.float32)      conv = {"alpha": alpha, "n_shared_types_converged": 0, "within_type_std_rel": None,-            "between_type_mean_dist_rel": None}+            "between_type_mean_dist_rel": None, "lambda": CONVERGE_LAMBDA,+            "weight_mean": None, "weight_std": None}     if alpha != 0.0 and ia.size and ib.size:         means_a = type_means(stage_a.X, stage_a.labels)         means_b = type_means(stage_b.X, stage_b.labels)@@ -96,8 +105,24 @@ def mix_converge(stage_a, stage_b, t: float, params: dict, alpha: float):             before = np.vstack([xa, xb]).astype(np.float64)             labs_a = np.asarray(stage_a.labels).astype(str)[ia]             labs_b = np.asarray(stage_b.labels).astype(str)[ib]-            def _shift(block, w, d):-                out = np.clip(block + np.float32(w) * d, 0.0, None)+            all_w = []++            def _shift(block, c, d, mu, wsign):+                # Per-cell weighted displacement: scale each cell's shift by how+                # far it already sits along Δ from its own side's type mean.+                if CONVERGE_LAMBDA != 0.0:+                    m = d != 0+                    if m.any():+                        dm = np.asarray(d[m], dtype=np.float64)+                        dev = block[:, m].astype(np.float64) - np.asarray(mu[m], dtype=np.float64)+                        p = dev @ dm / (dm @ dm + CONVERGE_EPS)+                        w = np.clip(1.0 + wsign * CONVERGE_LAMBDA * p, 0.2, 2.5)+                    else:+                        w = np.ones(block.shape[0])+                else:+                    w = np.ones(block.shape[0])+                all_w.append(w)+                out = np.clip(block + (np.float32(c) * w.astype(np.float32))[:, None] * d, 0.0, None)                 if CONVERGE_NNZ_ONLY:                     return np.where(block > 0, out, block)                 return out@@ -106,10 +131,14 @@ def mix_converge(stage_a, stage_b, t: float, params: dict, alpha: float):                 d = delta[lab]                 ma = labs_a == lab                 if ma.any():-                    xa[ma] = _shift(xa[ma], alpha * t, d)+                    xa[ma] = _shift(xa[ma], alpha * t, d, means_a[lab], -1.0)                 mb = labs_b == lab                 if mb.any():-                    xb[mb] = _shift(xb[mb], -alpha * (1.0 - t), d)+                    xb[mb] = _shift(xb[mb], -alpha * (1.0 - t), d, means_b[lab], +1.0)+            if all_w:+                wcat = np.concatenate(all_w)+                conv["weight_mean"] = float(wcat.mean())+                conv["weight_std"] = float(wcat.std())             after = np.vstack([xa, xb]).astype(np.float64)             # mechanism evidence: within-type std and between-type mean distance             labs = np.concatenate([labs_a, labs_b])@@ -169,7 +198,8 @@ def main() -> None:     expr, coords, info = mix_converge(stage_a, stage_b, t, params, CONVERGE_ALPHA)     keep = {k: info.get(k) for k in ("t", "n", "rms_a", "rms_b", "out_rms", "n_shared_types", "z_dot", "z_flipped",                                      "align", "alpha", "n_shared_types_converged", "within_type_std_rel",-                                     "between_type_mean_dist_rel", "n_from_a", "n_from_b")}+                                     "between_type_mean_dist_rel", "n_from_a", "n_from_b",+                                     "lambda", "weight_mean", "weight_std")}     print(json.dumps({"bracket": [a["stage"], b["stage"]], **keep}, 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

做了什么：在父节点 5（mix + 类型级常数收敛位移）上实现 PLAN 的型内投影加权异质位移——每个细胞的位移按其沿 Δ 方向的投影缩放（w=clip(1∓λp,0.2,2.5)，ε=1.0，nnz-only，坐标不动），λ=0 对照逐位复现父节点。

查分（8 次，均同日 A 半锚点）：父节点输出同日重查 60.55；λ 网格 {0.5,1,2,3,6,10} 得 60.60/60.65/60.67/60.69/60.72/60.49，ε=0.1 无额外收益。提交 λ=6（60.72，+0.17，低于 ~1 分噪声，如实记录）。收益全部来自 mmd_u skill 0.585→0.599（随 λ 单调至平台），variogram 持平（0.371→0.368），PLAN 预期的 variogram 上升未出现；护栏（mmd_u≥0.585、nb≥0.58）未破。vec-check 通过，seed 0/1 均正常。

下一步最值得试：(1) variogram 残差不在 Δ 方向上——改做型内主成分分位数压缩或 a/b 型内 OT 配对向中点收缩；(2) occupancy_dice（skill 0.369）坐标侧各向异性缩放，与表达机制正交。

调研员

ift limit and suggests within-type heterogeneity.

```json
{
  "name": "型内投影加权异质位移：按细胞沿Δ方向的位置缩放位移量",
  "motivation": "父节点5的cell_state组49.28是四组最弱，其中variogram skill 0.389远低于地板0.5（得分仅4.86/12.5）。ANALYSIS指出型均值常数位移已接近上限，型内端点双峰未消。原因：同型所有细胞被同一Δ平移，a/b两侧仍是两个平移块，混合后基因共变结构（variogram）仍呈双峰。需要型内异质性使分布从'两块平移'变为'向中间压缩'。",
  "approach": "在父节点run.py的mix_converge函数中，将常数位移改为逐细胞加权位移：\n\n1. 对每个共有类型k，照旧计算Δ_k（|Δ|≥0.25过滤）。\n2. 对a侧每个细胞i：计算偏差 d_i = x_i − μ_a,k（仅取Δ非零基因维度），投影 p_i = dot(d_i, Δ_k)/(dot(Δ_k,Δ_k)+ε)，权重 w_i = clip(1 − λ·p_i, 0.2, 2.5)。位移 x_i ← clip(x_i + α·t·w_i·Δ_k, 0)，仅作用于x_i>0的项。\n3. b侧对称：p_i = dot(x_i−μ_b,k, Δ_k)/(dot(Δ_k,Δ_k)+ε)，w_i = clip(1 + λ·p_i, 0.2, 2.5)，x_i ← clip(x_i − α·(1−t)·w_i·Δ_k, 0)，nnz-only。\n4. 直觉：已沿Δ方向伸展较远的细胞（更接近中间态）获得更小位移，极端细胞获得更大位移→分布被压缩而非刚性平移，混合双峰减弱。\n5. 参数：α=5（继承父节点），ε=1.0，λ初值1.0，网格λ∈{0, 0.5, 1.0, 2.0, 3.0}。λ=0退化为父节点（对照）。权重上下界[0.2,2.5]防止极端值。\n6. 单输入阶段退路：同父节点，分层复制最后观测阶段，无位移。\n7. vec-score快速筛选：先跑λ=0确认逐位复现父节点（56.36±噪声），再跑λ=1.0，若variogram skill>0.389则继续网格；若λ=1.0无改善则尝试ε=0.1。\n8. 监控护栏：mmd_u skill≥0.585、neighborhood skill≥0.60、零元比例变化<0.02。若mmd_u skill<0.55则λ过大，回退。",
  "expected_groups": ["cell_state"],
  "risks": "1) 高维稀疏数据上投影p_i噪声大（多数基因维度为0），权重退化为常数→无改善；尽早发现：检查w_i的标准差，若<0.05则机制未生效，需改用仅对nnz维度计算投影。2) λ过大导致极端权重破坏型内结构→mmd_u/variogram反降；发现：λ=2时若总分<对照则停止增大λ。3) 30分钟内需完成实现+5个λ查分；实现只改_shift函数内几行，风险低。4) 收益可能<1分噪声；需λ=1和λ=2各跑一次确认方向一致性。",
  "family_id": "T2EI-01",
  "mechanism": "将父节点的型内常数位移改为逐细胞加权位移：每个细胞的位移量按其沿Δ方向的投影位置缩放（已前伸的少移、极端的不移），使型内分布从刚性平移变为向中间压缩，消除混合双峰、改善基因共变结构。",
  "vs_constant_shift": "常数位移对同型所有细胞施加相同向量，保持型内方差不变（只平移分布）；本方案按每个细胞在Δ方向上的投影给予不同权重，压缩型内分布的端点→改变型内分布形状（方差减小、双峰消除），不是全局组成重加权也不是每型常数。λ=0时退化为父节点。",
  "mechanism_evidence": "Engineer应检查：(1) 权重w_i的分布：均值≈1、标准差>0.1（若<0.05说明投影无区分力）；(2) 型内表达标准差比（after/before）：应比父节点的0.91更低（压缩而非平移）；(3) variogram skill从0.389上升；(4) 零元比例变化<0.02（稀疏保持）；(5) mmd_u和neighborhood skill不降。",
  "mechanism_off_control": "λ=0时w_i=1（所有细胞权重为1），位移公式退化为父节点的常数α·t·Δ，输出应与父节点逐位相同（array_equal=True）。预期差别：λ=0复现父节点分数（~56.36 A半），λ>0时variogram skill应上升、总分应>对照。"
}
```

审查员

REVIEW.json written