Daily Summaries

战略性地构建了 MIHD 多模态融合路线图，并成功扩展了 ccusage CLI 以支持本地化的 GLM 模型价格计算。

执行了 spatial transcriptomics fusion benchmarking，并生成了 repository contributor guidelines，同时审计了 Error Recovery Benchmark 项目当前的实现状态和 blockers。

通过动态 metric overlays 增强了 MIHD visualization pipelines，并在多个 DLPFC 空间转录组切片上执行了大规模 benchmarking。

将 Integrated ground-truth RM-Ideal spatial niche comparison 集成到 QueST 的原生代码中，并开发了一个新的 MIHD 框架，用于根据该结构化指标对 embedding accuracy 进行基准测试。

整合了 spatial transcriptomics 项目仓库，对复杂的数学指标进行了 reverse-engineered，同时快速交付了一个功能完备的自动化 error recovery benchmark MVP，解决了关键的环境不匹配、physics simulation backends 以及 cross-cluster network routing 限制问题。

这一天涵盖了对 MIHD spatial benchmark pipeline 的取证对齐调试 (forensic alignment debugging) 和运行时优化 (runtime optimization)，以及构建一个安全的、基于知情同意 (consent-driven) 的自动化报告和公开提交基础设施。

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。