Weekly Report — 2026-W05 (2026-01-26 ~ 2026-02-01)
本周重点在于 MIHD spatial transcriptomics pipeline 的关键故障排除，特别是解决了一个显著的 benchmark 准确率下降问题。通过纠正环境不匹配、将训练 hyperparameters 与原始 STAIG architecture 对齐以及修复 GCN activation logic 差异，成功将 ARI metrics 恢复至预期水平。
Weekly Overview
| Metric | Value |
|---|---|
| Date Range | 2026-01-26 ~ 2026-02-01 |
| Active Days | 1 / 7 |
| Total Conversations | 1 |
| Projects | 1 |
| Tasks Completed | 3 |
| Tasks In Progress | 0 |
| Total Tokens | 1,675,357 |
| Total Cost | $2.19 |
| Daily Average Cost | $2.19 |
Project Progress
MIHD Spatial Transcriptomics Pipeline (1 days active) — 🔄 active
Accomplishments:
- 将 benchmark ARI 从 ~0.13 恢复至 >0.45
- 使 GCN implementation 与 STAIG architecture 对齐
- 验证了 GCN + UNI2 + STAIG_fusion 配置
Blockers:
- ⚠️ 最初的环境依赖不匹配 (rpy2/conda)
Key Tasks
- ✅ Resolve MIHD Benchmark ARI Regression — 诊断并修复了包括环境不匹配、hyperparameters 漂移以及错误的 raw gene expression bypass 在内的根本原因，通过 baseline configurationserrediation 恢复了 metric。
- ✅ Align MIHD GCN Architecture with STAIG — 识别并修复了 GCNGeneEncoder 中的 activation function 差异，通过 layer-wise activation updates 确保了与原始 STAIG framework 的架构一致性。
- ✅ Test GCN + UNI2 + STAIG_fusion Configuration — 为 GCN gene encoder 配置了 benchmark runner，并在修复 torch_geometric/scikit-misc 依赖后成功生成了 embeddings 和 visualizations。
Problems & Solutions
1. Benchmark ARI 在没有重大功能变化的情况下从 ~0.4+ 下降到 ~0.13。[MIHD Spatial Transcriptomics Pipeline]
Solution: 识别出错误的 conda environment 执行以及 STAIGTrainer.py 中漂移的 defaults；将 tau、num_epochs 和 edge weight methods 还原为经过验证的 baseline values。
2. Pipeline 更新通过注入 raw 3000-dim gene expression 而非 50-dim PCA embeddings，破坏了 STAIG fusion。[MIHD Spatial Transcriptomics Pipeline]
Solution: 移除了 run_benchmark_core.py 中的 raw_gene_expr bypass logic，以恢复正确的 low-dimensional embedding flow。
3. MIHD 的 GCNGeneEncoder 在最后一层省略了 activation functions，偏离了 STAIG specifications。[MIHD Spatial Transcriptomics Pipeline]
Solution: 更新了 GCNGeneEncoder.forward()，通过一个新的可配置参数 apply_activation_to_last_layer=True 在所有层应用 activations。
Learnings
Domain Knowledge (domain)
- 在 multimodal fusion benchmarks 中，如果不考虑算法差异而切换 clustering backends（例如 R 的 mclust 与 Python 的 kmeans），可能会人为地抑制 metric scores。
Architecture (architecture)
- 在 channel-expansion GCNs 的最终 projection layer 应用 non-linearities 会显著改变 feature space geometry，因此严格的架构复制对于 reproducibility 至关重要。
Debugging (debugging)
- Configuration-driven training loops 对显式的 parameter inheritance 非常敏感；在嵌套对象初始化期间 yaml values 的静默丢失会导致难以追踪的性能下降。
AI Usage Notes
Effective Patterns:
- ✓ 使用 AI 进行高效的 structural patching 并生成架构差异的 comparative matrices。
Limitations:
- ✗ AI 最初未能将代码执行失败与特定的环境依赖 (rpy2/conda mismatch) 联系起来。
- ✗ 过度依赖迭代式的 bash trial-and-error，而非对 config propagation paths 进行 static analysis。
Next Week Outlook
随着 MIHD benchmark 准确率的恢复和 GCN architecture 的对齐，优先级应转向扩展 GCN + UNI2 + STAIG_fusion 实验，并对新的 configuration profiles 进行更严格的 regression testing，以防止 parameter drift。
Token Usage Statistics
Peak Day: 2026-02-01 — $2.19 / 1.7M tokens
Daily Average: $2.19