Daily Report — 2026-02-05
Daily Overview
- 完成工作： 评估了 benchmark 不稳定性，并实施了基础的 E2E fusion 架构修复。
- 实施方式： 与学术 baseline 进行取证代码对比，重构了用于灵活 encoder 路由的 CLI arguments，注入了确定性的 GPU 设置，并逐步解决了 package 依赖问题。
- 影响： 恢复了预期的 clustering 保真度，在统一的训练范式内实现了模块化的 gene encoding，并通过精确的架构对齐，为扩展多模态 spatial transcriptomics 实验建立了稳定的执行 baseline。
通过将代码与原始 STAIG baseline 对齐，解决了 MIHD 多模态 pipeline 中的关键架构和配置差距，修复了 E2E fusion 路由错误，稳定了环境依赖，并推进了统一 end-to-end GCN 训练框架的规划。
Tasks
Architecture & Strategy
- ✅ Performance Analysis & Reference Baseline Alignment — 评估了 benchmark 不稳定性，并识别出与原始 STAIG 学术仓库相比的关键超参数和架构差异。
- ✅ E2E Fusion Pipeline Architecture Fixes — 重构了 CLI 解析、函数签名和预处理路由，以解决阻塞性错误并实现灵活的模块化 encoder 输入。
- 🔄 End-to-End GCN Architecture Design — 正在起草统一的 STAIGTrainerE2E 模块，以从两阶段推理过渡到完全可训练的 spatial fusion 网络。
Implementation & Fixes
- ✅ Environment Configuration & Hardware Verification — 解决了递归 package 依赖，验证了默认 GPU 执行流，并强制执行了确定性训练设置以实现可复现性。
Problems & Solutions
Critical Issues
1. 由于实现差距，不稳定的低 clustering 准确度 (ARI 0.09–0.35) 与 baseline 预期显著偏离。
Solution: 与官方 STAIG 参考进行了取证对齐，纠正了 dropout masking、edge weight normalization、feature clipping 和 temperature decay 中的关键偏差。
Key Insight: 概率归一化中的数学精确度决定了跨域信息流；微小的反转会导致多模态收敛稳定性崩溃。
2. 由于缺失动态参数处理，灵活的 E2E fusion 被僵化的 CLI 约束和致命的路由错误所阻碍。
Solution: 更新了 argparse choices，将 **kwargs 注入核心函数，并修改了验证逻辑以优雅地处理原始 latent spaces 和预编码的 latent spaces。
Key Insight: 动态配置传递对于将 gene encoding 与 fusion strategies 解耦至关重要，从而实现灵活的多模态实验。
Human vs AI Approaches
Strategic Level
End-to-End Architecture Strategy & Baseline Alignment
| Role | Approach |
|---|---|
| Human | 识别出将两阶段推理统一为 end-to-end 训练的战略必要性，识别出数学上正确的 edge weight 公式，并要求实现精确的 baseline 等效性，而不是接受次优指标作为可接受的 bug。 |
| AI | 最初默认使用标准化的 deep learning 惯例和僵化的单模态假设；随后通过文件分析追踪配置不匹配，实施了迭代式依赖补丁，并根据明确的提示应用了确定性的 GPU flags。 |
Difference Analysis: Human 提供了高层架构方向、领域特定的数学正确性和严格的质量基准；AI 在人类引导的修正范围内，严格执行了取证代码追踪、迭代修复实施和环境调试。
AI Limitations
Critical Limitations
- 最初过度依赖标准化的 deep learning 默认设置，导致僵化的单模态假设并忽视了关键的确定性 GPU 设置 (CuBLAS/cuDNN)，从而导致不可复现的推理。在处理递归依赖时遇到了环境解析限制，需要人工干预。
Learnings
Key Learnings
- 在进行自定义框架调试之前，必须与原始学术仓库进行严格的架构和超参数对齐，因为微小的数学偏差会剧烈降低多模态收敛性。动态配置传递（例如 **kwargs）和模块化 encoder 支持是稳定 end-to-end fusion pipeline 的必要前提。
Conversation Summaries
✅ Comprehensive Pipeline Alignment, E2E Repair & Architecture Redesign Planning 2026-02-05 (Consolidated) | claude_code 多个 session 专注于诊断 benchmark 不稳定性并将 MIHD framework 与官方 STAIG 学术参考对齐。实施了关键的架构和配置修复，以解决 fusion 路由错误并实现灵活的 encoder 支持。工作流从性能差距分析和超参数校正，推进到计划向统一的 end-to-end GCN+STAIG 训练范式过渡，为规模化扩展建立了稳定的环境和硬件 baseline。