Daily Report — 2026-02-18
Daily Overview
- 完成工作： 调试了 spatial-omics benchmarks 中的 vision encoder 坐标交换问题，并审计了两个 machine 环境下的多用户 model checkpoint 仓库。
- 实施方式： 自动化 cache 清理、长时运行进程轮询、生成用于 rollout rendering 的 Python script、递归文件系统审计，并通过集成的 web tools 进行学术文献交叉引用。
- 影响： 恢复了显著的 benchmark metrics (+86% ARI)，建立了用于 policy comparison 的可复现 visualization pipeline，并精确识别了在进行 VLA fine-tuning 之前所需的数据 expansion gap。
DCC
- 完成工作： 修复了 MIHD pipeline 中
tissue_positions_list.csv的 column mapping 错误，并监控了 extended STAIG fusion training runs。 - 实施方式： 修补了
run_benchmark.py和data_loader.py中的 coordinate ordering，清除了损坏的 embeddings，实现了用于进度跟踪的 background polling，并查询了关于 UNI/UNI2 patch extraction 的文献标准。 - 影响： 恢复了几何准确的 visual patches，验证了 fusion strategies 下一致的 ARI/NMI 增益，并将 pipeline preprocessing 与既定的 pathology foundation model 实践对齐。
tianhe
- 完成工作： 清查了 VLA/BC-RNN weights，创建了一个 MuJoCo policy rollout visualization tool，并评估了 MimicGen dataset 对 Pi0 fine-tuning 的就绪情况。
- 实施方式： 执行针对性的文件搜索以编目 checkpoints，编写了
visualize_policy_rollout.py，更新了 configuration paths 和 Makefile targets，验证了 GPU rendering pipelines，并分析了 shared storage 中的 HDF5 demo distributions。 - 影响： 通过 symlinks 统一了 checkpoint 访问，实现了 policy behaviors 的 visual baseline evaluation，并明确了目前仅存在 10 个 source demos，从而确立了 fine-tuning 开始前所需的精确 MimicGen expansion threshold。
解决了 MIHD spatial transcriptomics pipeline 中的一个关键 coordinate extraction bug 并分析了 benchmark 结果，同时审计了 VLA/BC-RNN checkpoint 的可用性，构建了 policy rollout visualization tools，并为 robot imitation learning 映射了 MimicGen 数据需求。
Tasks
Architecture & Strategy
- ✅ MIHD Coordinate Bug Fix & Experiment Monitoring — 识别并修正了 spatial omics pipeline 中交换的 X/Y coordinate mapping，清理了损坏的 cache，监控了长时运行的 STAIG fusion experiments，并分析了中间 benchmark metrics。
- 🔄 MimicGen Data Readiness Assessment for Pi0 Fine-Tuning — 审计了 HDF5 demo 数量，映射了现有的 conversion pipelines，并确定了在进行 LeRobot format conversion 和 LoRA tuning 之前所需的 ~500 demo expansion threshold。
Implementation & Fixes
- ✅ VLA/BC-RNN Checkpoint Inventory & Symlink Management — 编录了跨 shared HDD pools 的所有可用 model weights，创建了统一的 symlink structure，验证了文件 formats/sizes，并记录了缺失的 task-specific checkpoints。
- ✅ Policy Rollout Visualization & Config Sync — 开发了 policy rendering script，使用正确的 paths 更新了 benchmark configs/Makefile，同步了 project documentation，并验证了 GPU rollout generation。
Problems & Solutions
Critical Issues
1. tissue_positions_list.csv 中的关键 coordinate swap 导致了转置的 vision patch extraction，从而降低了 UNI2 embeddings 和 benchmark metrics。
Solution: 将 column mapping 修正为 pxl_col/pxl_row，重新排序了 coordinate tuples，清除了损坏的 caches，并重新运行了 baseline experiments 以验证修复效果。
Key Insight: Foundation model embedding quality 对 raw pixel-to-spot alignment 极其敏感；在开始 feature extraction 之前必须验证 metadata 的正确性。
2. 预训练的 VLA model (Pi0 LIBERO) 在 Robosuite PickPlace 上表现出 zero-shot failure，且项目缺乏 task-specific fine-tuned checkpoints。
Solution: 构建了 visualization workflow 以检查 failure patterns，审计了存储中现有的 weights，并使用现有的 repo scripts 映射了 MimicGen 10-to-500 demo expansion pipeline。
Key Insight: VLA policies 在 fine-tuning 之前需要广泛的 source behavioral diversity；如果不进行 task-specific data collection 而直接进行 environment transfers，将会持续失败。
Human vs AI Approaches
Strategic Level
对于 UNI/UNI2 preprocessing standards 的文献验证 versus 基于假设的优化。
| Role | Approach |
|---|---|
| Human | 要求与已发表的 pathology foundation model guidelines 进行交叉引用，以在信任 pipeline outputs 之前验证 patch sizes、normalization 和 coordinate alignment methods。 |
| AI | 执行了自动化的 web searches 和 PDF fetches，综合了 technical specifications，但最初将所有发现视为直接的 implementation rules，而未标记潜在的版本不匹配问题。 |
Difference Analysis: Human 通过强制外部验证来防止 silent configuration drift，而 AI 虽然高效地聚合了 documentation，但缺乏对 source reliability 和 version compatibility 的批判性评估。
从详尽的 checkpoint 搜索向 training pipeline readiness 的战略转向。
| Role | Approach |
|---|---|
| Human | 明确停止了深度文件搜索，并将重点转向评估 MimicGen data availability，直接询问 source demo counts 和 fine-tuning prerequisites。 |
| AI | 专注于彻底的 automation、recursive directory scanning 以及编录所有可用 assets，在被中断之前，并未质疑每一步的即时效用或 compute implications。 |
Difference Analysis: Human 提供了关键的 strategic boundaries 和 domain constraints（优先考虑 training feasibility 而非详尽的 inventory），而 AI 则是在单个 context window 内优化 completeness。
AI Limitations
Critical Limitations
- 提议执行一个多步 pipeline (MimicGen expansion → LeRobot conversion → LoRA fine-tuning)，但未明确标记 prerequisite storage approvals、network constraints 或 A800 queue dependencies。
General Limitations
- 未能通过 WebFetch tool 可靠地获取 full-text PDFs/arXiv papers，反复返回 303/403 和 ECONNREFUSED 错误，迫使人工进行 fallback workarounds。
- 缺乏对 project-specific data silos 的感知（例如，忽略了 PickPlace training data 是在单独的 MimicGen temp directory 中离线生成的），导致了冗余的 cross-account searches。
Learnings
Key Learnings- 在 spatial transcriptomics benchmarking 中，修正 coordinate extraction metadata 带来了 86% 的 ARI 提升，证明了 foundation model embeddings 在 feature extraction 之前对原始 pixel alignment 高度敏感。
- 像 Pi0 这样的 Vision-Language-Action models 无法在 simulation environments 之间进行 zero-shot 迁移 (LIBERO → Robosuite)；要在新任务上实现可靠的 imitation learning，需要在任何 fine-tuning 成功之前，通过 MimicGen 将 source demos 扩展至 >500。
Conversation Summaries
MIHD Spatial Benchmark
✅ Coordinate Bug Fix & STAIG Fusion Experiment Monitoring 00:01:02.520 | claude_code 在 tissue coordinate CSV processing 中发现了一个关键的 coordinate swap bug，该 bug 会损坏 vision patches 并降低 embeddings 的质量。修复了两个 downstream files，清理了损坏的 caches，并通过 background polling 监控了长时间运行的 STAIG pipeline。分析了中间结果，显示修复后 ARI/NMI 有显著提升，同时通过 web search 研究了标准的 UNI/UNI2 patch extraction 实践，以验证 pipeline configuration。
Error Recovery Benchmark
🔍 MimicGen Data Readiness & Pi0 Fine-Tuning Assessment 00:26:49.679 | claude_code 调查了在 PickPlace task 上训练 Pi0/Pi0.5 的数据集可用性，发现仅有 10 个 source demos，且没有生成的 variants 或 fine-tuned checkpoints。梳理了现有的 conversion scripts，并指出在开始 LoRA fine-tuning 之前大约需要 500 个 expanded demos。概述了一旦数据生成获得授权后所需的精确 pipeline 步骤。
✅ VLA & BC-RNN Checkpoint Inventory 05:32:29.978 | claude_code 审计了跨目录的 HDD pools，以编目 BC-RNN、Robomimic 以及 OpenPI/VLA variants 中可用的 model weights。创建了用于统一访问的 symlinked checkpoint structure，验证了文件格式和大小，并确认不存在 task-specific fine-tuned weights。提供了可用目录与空目录的清晰映射，并强调了共享账户中的存储分布情况。
✅ Policy Rollout Visualization & Config Sync 04:52:08.850 | claude_code 开发了 policy rendering script，将 Robosuite MuJoCo rollouts 可视化为带有 HUD overlays 以及 success/failure metadata 的 MP4 视频。更新了 configuration paths 以使用新的 checksum symlinks，在 Makefile 中扩展了 visualization targets，并在 project summary markdown 中记录了变更。成功验证了 GPU availability，并生成了 baseline random policy rollouts 以供检查。