Weekly Report — 2026-W06 (2026-02-02 ~ 2026-02-08)

本周重点通过与学术 baseline 进行严格的架构对齐，稳定 MIHD multimodal pipeline，解决了关键的 benchmark 文档缺失问题，并构建了安全的自动化提交基础设施。通过将 QueST RM-Ideal metric 移植到 MIHD，实现了高保真 spatial niche benchmarking，并在解决 HPC clusters 上 metric masking 和环境可复现性的基础问题方面取得了显著进展，从而建立了稳健的评估范式。

Weekly Overview

Metric	Value
Date Range	2026-02-02 ~ 2026-02-08
Active Days	5 / 7
Total Conversations	10
Projects	10
Tasks Completed	19
Tasks In Progress	1
Total Tokens	228,397,828
Total Cost	$79.84
Claude Code Token	10,833,847
Claude Code Cost	$4.70
Codex Token	212,910,372
Codex Cost	$72.11
Daily Average Cost	$15.97

Project Progress

MIHD Multimodal Pipeline (5 days active) — 🔄 active

Accomplishments:

将架构和 hyperparameters 与 STAIG baseline 对齐
实现了 E2E fusion pipeline 架构修复
恢复了缺失的 benchmark 文档和 visualization outputs
为 spatial structure benchmarking 构建了 RM-Ideal evaluation framework

Blockers:

⚠️ 由于架构差异导致的初始 benchmark 不稳定性
⚠️ 原始 CSV 数据与 markdown logs 之间的文档漂移

QueST Framework (2 days active) — 🔄 active

Accomplishments:

集成了 Wasserstein WWL graph kernel formulations
修正了 SameLabel@K metric 逻辑以防止目标被排除

Blockers:

⚠️ 沉重的环境依赖导致 import overhead

Infrastructure & CI/CD (2 days active) — ✅ completed

Accomplishments:

部署了安全的、基于 consent-driven 的自动化 benchmark reporting pipeline
建立了用于 remote API routing 的双向 SSH tunnels

Key Tasks

✅ MIHD STAIG Alignment & Runtime Diagnostics — 整合了 forensic alignment patching、preprocessing sequence reconciliation 以及 upstream tensor crash resolution，以强制执行严格的 benchmark parity 并稳定 inference execution。
✅ Automated Benchmark Reporting & Public Submission Architecture — 将 chart rendering fixes、CLI opt-in consent flows 和 GitHub Actions dispatch automation 统一到一个用于外部 benchmark ingestion 的安全 relay system 中。
✅ Error Recovery Benchmark v4.0 MVP Development — 实现了包括 tip_over logic 在内的核心 validators，重写了 analysis pipelines，并集成了 dynamic validator selection。
✅ QueST RM-Ideal Metric Reverse Engineering & Validation — 从 repository embeddings 中提取了 Wasserstein WWL graph kernel formulation，并起草了完整的 pseudo-code implementation。
✅ Build MIHD RM-Ideal Evaluation Framework — 创建了 utilities/rm_ideal.py 和 scripts/evaluate_rm_ideal.py，用于针对 ground-truth spatial structure 对 MIHD embeddings 进行 benchmarking。
✅ Performance Analysis & Reference Baseline Alignment — 评估了 benchmark 不稳定性，并识别了与原始 STAIG academic repository 相比的关键 hyperparameter 和架构差异。
✅ E2E Fusion Pipeline Architecture Fixes — 重构了 CLI parsing、function signatures 和 preprocessing routing，以解决 blocking errors。

Problems & Solutions

1. 声称约为 ~0.45 ARI 的 benchmark 结果在 markdown logs 中缺失，且 output files 是碎片化的。[MIHD Multimodal Pipeline]

Solution: 使用 shell audit commands 定位原始 CSV logs，并将其视为 single source of truth，从 CSV data 重建 markdown logs。

2. 由于与 academic baselines 的实现差异导致 clustering accuracy 不稳定 (ARI 0.09-0.35)。[MIHD Multimodal Pipeline]

Solution: 与官方 STAIG reference 进行 forensic alignment，修正了 dropout masking、edge weight normalization 和 temperature decay。

3. “SameLabel@50” metric 返回 0.0，因为 target spots 被从 evaluation mask 中排除了。[QueST Framework]

Solution: 修订逻辑，允许查询属于同一 label set 内的 patches，同时仅在 structural ranking 时排除 self-matches。

4. 由于 upstream zero-dimensional tensors 和 Plotly serialization issues 导致的 runtime crashes。[Infrastructure & CI/CD]

Solution: 实现了 early tensor shape validation，并强制执行带有 zero-clamped y-axes 的 numeric coercion。

5. 网络限制阻止了外部 API access，且 generic proxy exports 在受限 clusters 中失败。[Infrastructure & CI/CD]

Solution: 构建了显式的双向 SSH tunnels (ssh -R/-L)，配合 manual SOCKS5 forwarding 和强制的 curl proxy overrides。

Learnings

Architecture (architecture)

Benchmark workflows 必须通过直接消费 raw CSVs 来实现 documentation 与 execution logs 的解耦，以防止 version drift。
安全的 public submission ecosystems 必须解耦 consent、ingestion、validation 和 deployment layers，以维护 repository integrity。

Debugging (debugging)

Downstream evaluation failures 通常可以追溯到 silent upstream tensor mismatches 或 serialization gaps，需要建立 early dimensional guards。
实现严格的 benchmark parity 需要验证 implicit defaults 和 upstream preprocessing chains，而不仅仅是暴露的 API flags。

Domain Knowledge (domain)

Type-matching metrics 必须严格允许检索 target-class spots，以避免在 space-aware model benchmarking 中出现 trivial zero-out scenarios。

Tools (tools)

Hardware states 和 API routing 需要显式的 runtime verification；在隔离的 HPC environments 中，conda activation 和 generic proxy exports 是不够的。

AI Usage Notes

Effective Patterns:

✓ 通过系统性的 directory auditing 和 CSV parsing 来验证文档中的 claims
✓ 通过与 academic repositories 进行 forensic code comparison 来识别 semantic divergences
✓ 通过分析 project structure 实现 documentation (AGENTS.md) 的自动化 synthesis

Limitations:

✗ 最初依赖不完整的 markdown summaries 而非 raw data
✗ 难以通过 static analysis 模拟 downstream execution flows (biological/rendering)
✗ 在 cross-repo debugging 过程中对 framework-level overrides 存在 contextual blindness

Next Week Outlook

优先完成统一的 End-to-End (E2E) GCN training framework (STAIGTrainerE2E)，以从 two-stage inference 过渡到 fully trainable spatial fusion networks。将新建立的 RM-Ideal evaluation framework 扩展到更大的 datasets，并通过真实的 external contributions 验证自动化 benchmark submission pipeline。

Token Usage Statistics

Peak Day: 2026-02-08 — $48.16 / 139.7M tokens

Daily Average: $15.97

Weekly Report — 2026-W06 (2026-02-02 ~ 2026-02-08)#

Weekly Overview#

Project Progress#

MIHD Multimodal Pipeline (5 days active) — 🔄 active#

QueST Framework (2 days active) — 🔄 active#

Infrastructure & CI/CD (2 days active) — ✅ completed#

Key Tasks#

Problems & Solutions#

1. 声称约为 ~0.45 ARI 的 benchmark 结果在 markdown logs 中缺失，且 output files 是碎片化的。[MIHD Multimodal Pipeline]#

2. 由于与 academic baselines 的实现差异导致 clustering accuracy 不稳定 (ARI 0.09-0.35)。[MIHD Multimodal Pipeline]#

3. “SameLabel@50” metric 返回 0.0，因为 target spots 被从 evaluation mask 中排除了。[QueST Framework]#

4. 由于 upstream zero-dimensional tensors 和 Plotly serialization issues 导致的 runtime crashes。[Infrastructure & CI/CD]#

5. 网络限制阻止了外部 API access，且 generic proxy exports 在受限 clusters 中失败。[Infrastructure & CI/CD]#

Learnings#

Architecture (architecture)#

Debugging (debugging)#

Domain Knowledge (domain)#

Tools (tools)#

AI Usage Notes#

Next Week Outlook#

Token Usage Statistics#

Weekly Report — 2026-W06 (2026-02-02 ~ 2026-02-08)

Weekly Overview

Project Progress

MIHD Multimodal Pipeline (5 days active) — 🔄 active

QueST Framework (2 days active) — 🔄 active

Infrastructure & CI/CD (2 days active) — ✅ completed

Key Tasks

Problems & Solutions

1. 声称约为 ~0.45 ARI 的 benchmark 结果在 markdown logs 中缺失，且 output files 是碎片化的。[MIHD Multimodal Pipeline]

2. 由于与 academic baselines 的实现差异导致 clustering accuracy 不稳定 (ARI 0.09-0.35)。[MIHD Multimodal Pipeline]

3. “SameLabel@50” metric 返回 0.0，因为 target spots 被从 evaluation mask 中排除了。[QueST Framework]

4. 由于 upstream zero-dimensional tensors 和 Plotly serialization issues 导致的 runtime crashes。[Infrastructure & CI/CD]

5. 网络限制阻止了外部 API access，且 generic proxy exports 在受限 clusters 中失败。[Infrastructure & CI/CD]

Learnings

Architecture (architecture)

Debugging (debugging)

Domain Knowledge (domain)

Tools (tools)

AI Usage Notes

Next Week Outlook

Token Usage Statistics