Daily Report — 2026-02-08
Daily Overview
- 完成工作： 将外部 RM-Ideal 算法从 pseudo-code 直接移植到 QueST 源码文件中，在 MIHD 中构建了独立的 evaluation modules，并针对 graph-kernel similarity metrics 对 spatial embeddings 进行了 benchmark。
- 实现方式： 在纯 Python/graph networks 上实现了带有 optimal transport solvers 的 Wasserstein Weisfeiler-Lehman message passing，构建了用于算法验证的 isolated test scripts，并修正了用于 structural retrieval metrics 的 evaluation mask 逻辑。
- 影响： 为 MIHD embeddings 建立了一套严谨的 ground-truth evaluation paradigm，用于验证其 spatial niche capture 能力，同时将其 precomputed metrics 统一集成到了 QueST 的 executable pipeline 中。
将 ground-truth RM-Ideal spatial niche comparison 集成到 QueST 的 native code 中，并开发了一个新的 MIHD framework，用于根据该 structural metric 对 embedding accuracy 进行 benchmark。
Tasks
Architecture & Strategy
- ✅ Build MIHD RM-Ideal Evaluation Framework — 创建 utilities/rm_ideal.py 和 scripts/evaluate_rm_ideal.py，使用 WWL graph kernels 将 MIHD embeddings 与 ground-truth spatial structure 进行 benchmark。
- ✅ Implement RM-Ideal Score in QueST — 在 QueST utils.py 中添加 wwl_node_features、_wasserstein_distance 和 rm_score 函数；在 trainer.py 中实现 compute_rm_scores。
- ✅ Debug & Fix SameLabel@K Metric Logic — 识别并修正了一个逻辑缺陷，即 target patch spots 被排除在 evaluation mask 之外，导致 type-level retrieval metrics 被人为地归零。
Implementation & Fixes
- ✅ Execute Layer_3 Niche Benchmark on Section 151508 — 运行了 RM-Ideal evaluation，对比了 RMA-Ideal scores 与 uni_staig_fusion embedding cosine similarities，并生成了 spatial visualization heatmaps。
Problems & Solutions
Critical Issues
1. 在进行 niche retrieval benchmarking 时，“SameLabel@50” metric 返回结果恰好为 0.0，因为在 mask filtering 后没有剩余的 target spots 可供排序。
Solution: 修改了 evaluation 逻辑，允许从同一个 label set 内查询 patches（例如，将 Layer_3 与 Layer_3 进行比较），仅在进行 Precision@K structural ranking comparisons 时显式排除 self-matches。
Key Insight: Type-level retrieval accuracy 和 structure-level rank agreement 必须使用不同的 evaluation masks；如果将 target classes 完全从 candidate pool 中移除，会使 type-matching metrics 失去意义。
2. 在核心算法测试期间，由于沉重的环境依赖（例如缺失 ‘umap’ module），Python 执行失败。
Solution: 将目标函数提取为 standalone 形式，并通过 isolated scripts 或 conda run 进行执行，在验证数学正确性（相同 self-matches 的 RM=1.0）的同时，成功绕过了 framework-level 的 import overhead。
Key Insight: 在与 scanpy/scikit learn 等重型 framework 集成之前，应首先在独立的 environments 中对算法逻辑进行 structural 验证。
Human vs AI Approaches
Strategic Level
Cross-Project RM-Ideal Benchmark Design and Metric Definitions
| Role | Approach |
|---|---|
| Human | 定义了将 QueST 的 graph-kernel RM evaluation 移植到 MIHD 的需求，以直接 benchmark embedding fidelity。关键性地识别并纠正了一个根本性的 evaluation bias，即 niche targets 被错误地排除在 retrieval candidates 之外，这从根本上改变了 benchmark 的有效性。 |
| AI | 将架构需求转化为多文件代码实现（utils/rm_ideal.py, spatial_utils），通过编写 test harness scripts 处理复杂的 dependency isolation，生成对比 structural ground truths 与 embedding gradients 的 spatial visualizations，并为 legacy environments 执行 path resolution。 |
Difference Analysis: 人类驱动了战略性的 evaluation design，捕捉到了 AI 忽略的 metric masking 中的细微逻辑缺陷，并规定了项目间精确的 porting scope；AI 则处理了复杂的数学 graph implementations (Wasserstein distance optimization)、环境隔离以及 code scaffolding。
AI Limitations
Critical Limitations
- 最初在评估 SameLabel retrieval rates 时使用了僵化的 spatial exclusion masks，这会移除所有与 query type 匹配的 candidate niches，表明其在处理 graph queries 中 edge-case metric behaviors 时缺乏 semantic awareness。
General Limitations
- 在配置繁重或不匹配的 conda environments（例如缺失
umap等核心 libraries）中进行直接 Python 执行时，遇到了持续性的失败，导致不得不使用低效的 fallback 方案，即使用 isolated scripts 和复杂的 environment activation loops。
Learnings
Key Learnings
- 在对 space-aware models 进行 benchmark 时，structural similarity metrics (RM-Ideal) 和 cell-type matching metrics (SameLabel@K) 评估的是正交的能力；type-matching 必须严格允许检索 target-class spots，以避免 trivial zero-out scenarios。
Conversation Summaries
QueST
✅ Internal RM-Ideal Integration and Verification
04:42:56 | claude_code
本次会话重点是将外部预计算的 RM-Ideal score 算法直接移植到 QueST 的源码中 (src/utils.py 和 trainer.py)。尽管初步探索发现已存在部分涵盖 WWL message passing 和 Wasserstein optimal transport solvers 的实现，但仍编写了全面的 standalone unit tests 以从数学上验证其正确性。AI 成功验证了 self-similarity scores 可达到 1.0，且 structural dissimilarities 会降至 0.0，确认了其与项目 pseudo-code 规范在数学上的一致性。
MIHD
✅ MIHD Embedding Framework using RM-Ideal Ground Truth
05:36:39 | claude_code
用户指示在 MIHD 内部开发一套全新的 evaluation pipeline，用于根据 ground-truth spatial structures 对 embedding capabilities 进行 benchmark。AI 实现了移植模块 (utils/rm_ideal.py)，在不依赖外部 framework (squidpy-free) 的情况下扩展了 spatial utilities，并创建了一个用于 niche query retrieval 的 CLI tool。在对 section 151508 执行 benchmark 时，用户发现由于 restrictive masking logic，在查询 single-class niches 时 SameLabel@K metric 会被错误地 nullified。AI 修正了 candidate pool inclusion strategy，重新运行了 benchmark，并生成了对比 visualizations，展示了 embedding gradients 与实际 structural ground truths 之间存在中度的 rank agreement (Spearman r=0.42)。