Daily Summaries

通过将代码与原始 STAIG baseline 对齐，解决了 MIHD multimodal pipeline 中关键的架构与配置间隙，修复了 E2E fusion routing errors，稳定了环境依赖，并为统一的 end-to-end GCN training framework 进行了前瞻性规划。

恢复了 MIHD 多模态融合项目缺失的 benchmark 文档和可视化输出，确认了最优的模型配置并恢复了完整的实验可追溯性。

审计了 post-fix benchmark 指标并定位了分散的输出文件，以验证项目验证状态。

通过修正环境依赖、将默认 hyperparameters 与原始 STAIG 架构重新对齐，并修复 graph convolution activation 逻辑，诊断并解决了 MIHD spatial transcriptomics pipeline 中一个关键的 benchmark accuracy regression 问题。

与 AutoSeg-SAM2 项目的极简交互会话 —— 未记录实质性工作。