Weekly Report — 2026-W08 (2026-02-16 ~ 2026-02-22)

本周成功将 multimodal spatial transcriptome 研究与 robotic error recovery benchmarks 相结合，实现了从理论规划到验证执行 pipeline 的过渡。MIHD pipeline 取得了显著进展，通过解决关键的 coordinate swap bugs 并实现 self-supervised clustering (STEGO, SCAN) 恢复了数据完整性。同时，Error Recovery Benchmark 通过大规模场景扩展和 VLA dual-server infrastructure 的实现，超越了 M5 目标。尽管团队遇到了 cluster-level 权限障碍和特定模型的训练挑战 (BC-RNN)，但稳健的数据转换框架 (HDF5-to-LeRobot) 和自动化报告基础设施的建立，为大规模 multi-policy evaluation 和 multimodal fusion training 奠定了稳定的基础。

Weekly Overview

Metric	Value
Date Range	2026-02-16 ~ 2026-02-22
Active Days	7 / 7
Total Conversations	32
Projects	18
Tasks Completed	41
Tasks In Progress	6
Total Tokens	229,294,726
Total Cost	$107.08
Daily Average Cost	$15.30

Project Progress

Error Recovery Benchmark (7 days active) — 🔄 active

Accomplishments:

通过 pose_perturb 和 friction injectors 将 scene database 从 251 扩展到 454 (达到目标的 227%)，实现了 M5 milestone。
在 tianhe 上实现了 VLA dual-server infrastructure (Pi0 and Pi0.5)。
使用 multi-policy evaluation framework (Random, BC-RNN, VLA_Pi0, VLA_Pi0.5) 完成了 M6 milestone 准备工作。
使用 MimicGen augmentation 扩展了 dataset construction，并开发了 HDF5-to-LeRobot conversion pipelines。
实现了具备 resume 能力的 episode collectors 和 M14 baseline evaluation scripts。
设计了基于 tmux 的自动化工具用于 background job monitoring。

Blockers:

⚠️ BC-RNN policy 显示 0% success rate，这是由于 checkpoint 训练不足而非 framework bugs 导致。
⚠️ Cluster GPU node 访问限制 (SLURM/PAM permission issues)。
⚠️ VLA server port binding conflicts。

MIHD Research & Benchmarking (7 days active) — 🔄 active

Accomplishments:

识别并修复了 spatial transcriptomics pipeline 中一个关键的 X/Y coordinate swap bug，将 UNI2 visual ARI 从 0.065 恢复至 ~0.25。
实现了 self-supervised clustering (STEGO, BYOL+GAT, SCAN) 并验证了 ARI/NMI 的提升。
进行了 ablation studies，并确定 QFormer Enhanced 和 STAIG GCN+STAIG fusion 是更优的方法。
将 embedding caching 集成到 benchmark pipeline 中以减少冗余计算。
开始使用修正后的 embeddings 重新运行 vision-dependent fusion experiments (core_multimodal_fast)。
记录了 metric calculations 和 vision encoder architectures。

Blockers:

⚠️ 需要大规模重新运行 286+ 个 experiments 以验证修正后的 spatial data。
⚠️ 稠密相似度矩阵中的数值不稳定性 (NaN/divergence)。

Daily Report Tooling & Infrastructure (2 days active) — ✅ completed

Accomplishments:

开发了生产级两阶段 (export -> merge) 架构，使用 rclone 进行 multi-device log synchronization。
实现了稳健的 4-stage JSON parsing，并配备了基于 LLM 的 repair fallbacks。
为 bug journaling 创建了自动化的 Hugo/GitHub Pages deployment pipeline。

VLA/Pi0 Fine-Tuning Readiness (1 days active) — 🔄 active

Accomplishments:

清查了现有的 model weights，并建立了一个基于 symlink 的集中式 checkpoint management system。
评估了 MimicGen dataset 的就绪情况，并确定了 500-demo 的扩展需求。

Blockers:

⚠️ 缺乏针对 Robosuite environments 的 task-specific checkpoints。

Project Infrastructure & Documentation (3 days active) — ✅ completed

Accomplishments:

重构并压缩了核心项目文档 (CLAUDE.md/README.md)。
在异构 cluster environments 中标准化了 remote SSH/SLURM workflows。
将研究计划统一整合为一份 consolidated strategic document。

Key Tasks

✅ Fix MIHD load_spatial_coordinates() X/Y coordinate swap bug — 修正了 CSV column mapping 以确保从正确的 spatial coordinates 提取 vision patches，解决了影响所有 fusion benchmarks 的根本性数据完整性问题。
✅ Diagnose and fix ccusage claude-opus-4-6 zero-cost billing bug — 识别出由 LiteLLM model name mismatches 导致的 13 倍成本低估问题，并实现了 fallback pricing mechanism。
✅ Generate tianhe M5 non-impulse error scenes — 使用自动化 augmentation 将 benchmark database 扩展至 454 个场景 (目标的 227%)。
✅ VLA Policy Server Integration & E2E Rollout — 为 Pi0/Phoenix models 构建了 TCP inference server 并执行了 59+ rollouts。
✅ Self-Supervised Clustering & Vision Refinement Implementation — 为 spatial contrastive losses 构建了自定义 PyTorch modules;通过 L2 normalization 和 LogSumExp stabilization 解决了 InfoNCE divergence 问题。
✅ Embedding Cache I/O Integration — 将 CacheManager 集成到 run_benchmark.py 中，以消除冗余的 encoder 实例化并加速 benchmarking。
✅ Multi-Task LeRobot Data Conversion & OpenPI Training — 为 9 个 MimicGen 任务设计了 HDF5-to-Parquet 转换流程，并更新了用于 foundation model fine-tuning 的训练配置。

Problems & Solutions

1. 使用转置的 X/Y 坐标进行 MIHD vision encoder 提取导致 ARI 极低 (~0.065)。 [MIHD] (2026-02-17)

Solution: 修正了 CSV 列映射 (pxl_col/pxl_row) 和坐标顺序，并清除了所有损坏的 spatial caches。

2. 由于 LiteLLM 名称不匹配，ccusage 未能追踪 claude-opus-4-6 的成本，导致低估了 13 倍。 [Infrastructure] (2026-02-17)

Solution: 在 summary tool 中实现了一个本地的 _FALLBACK_PRICING 字典，以处理零成本异常。

3. tianhe non-impulse injectors 由于直接调用 MuJoCo API 绕过了 robosuite abstractions 而崩溃。 [Error Recovery Benchmark] (2026-02-17)

Solution: 使用 robosuite model.body_name2id/geom_name2id 替换了 mj_name2id，并实现了一个 name-suffix resolver。

4. LLM 生成的 structured reports 经常产生格式错误或截断的 JSON。 [Infrastructure] (2026-02-17)

Solution: 实现了一个包含 code block extraction、brace matching 和基于 LLM 的 repair 在内的 4 阶段 parsing fallback chain。

5. 在长时间运行的任务期间，与 tianhe cluster 的 SSH 连接频繁超时。 [Infrastructure] (2026-02-17)

Solution: 实施了分层防御，包括 TCP keep-alive、tmux session persistence 和 SSH connection multiplexing。

6. Pretrained pathology models 在细粒度 cortical layer identification 中表现出 distribution shifts。 [MIHD] (2026-02-19)

Solution: 采用 target-domain self-supervised adaptation (STEGO, BYOL) 代替使用 frozen encoders。

7. 由于 float32 中 dense similarity matrix overflow 导致 InfoNCE loss 收敛至 NaN。 [MIHD] (2026-02-19)Solution: 应用了 L2 normalization、LogSumExp stabilization，并强制执行了 float64 precision buffering。

8. BC-RNN policy crashes due to 65-dim vs 37-dim observation mismatch. [Error Recovery Benchmark] (2026-02-20)

Solution: 修复了 _to_robosuite_obs() 的 key mapping，并确保传递的是原始 robot observations 而不是压缩后的 state_info。

9. LeRobot-HuggingFace library incompatibility causing metadata TypeErrors. [Error Recovery Benchmark] (2026-02-22)

Solution: 将 huggingface/datasets 固定在 4.0 以下的版本以恢复兼容性。

10. Windows OpenSSH incompatibility causing connection drops to compute nodes. [Infrastructure] (2026-02-19)

Solution: 清理了陈旧的 socket files，并在 .ssh/config 中禁用了冲突的 multiplexing parameters。

Learnings

Domain Knowledge (domain)

数据 bug（例如 metadata/coordinate swaps）比 model bug 更具破坏性，因为代码和测试可以顺利通过，但结果在根本上是无效的。验证过程必须从 macro-anomalies 回溯到原始数据源。
纯 vision-only 的 spatial clustering 会导致较低的 ARI；细粒度的 morphological features 需要 multimodal fusion 或特定领域的 self-supervised alignment。
VLA/foundation models 在不同仿真环境之间（从 LIBERO 到 Robosuite）缺乏鲁棒的 zero-shot transfer；成功的前提是在 fine-tuning 之前扩展 behavioral diversity（例如通过 MimicGen 获取 >500 demos）。

Architecture (architecture)

分布式工作流需要两阶段架构（local extraction + centralized merging）来处理多设备环境并防止冗余的 API 成本。
Policy evaluation pipelines 必须保留原始的 observation modalities；内部的 state extractors 经常会丢失 pre-trained adapters 所需的 keys。

Debugging (debugging)

Framework correctness（通过 unit tests）与 model quality（behavioral success）是不同的。需要进行 GPU integration tests 和 video visualization 来检测“hovering”与“grasping”问题。
float32 中的高温度 cosine similarity matrices 会迅速饱和；对于 contrastive objectives，数学上的 stabilization (LogSumExp/L2) 是强制性的。

Tools (tools)

第三方工具集成需要防御性编程（例如 fallback pricing、name remapping），以应对上游 schema 或命名不匹配的问题。
Framework migrations（例如 LeRobot/HuggingFace）需要严格的 dependency pinning，以防止静默的 schema corruption。

AI Usage Notes

Effective Patterns:

✓ 用于分布式数据处理的两阶段架构。
✓ 用于 LLM 生成 JSON 的多阶段 fallback parsing。
✓ 用于远程连接稳定性的分层防御。
✓ 使用 AI 进行底层的 PyTorch module 实现和自动化 unit test 生成。
✓ 利用 multi-agent task spawning 进行大规模 repository refactoring。

Limitations:

✗ 无法独立诊断高层级的数据源 bug（依赖用户的统计直觉）。
✗ 缺乏对特定项目数据孤岛和特定环境配置要求的感知。
✗ 在没有人工干预的情况下，无法通过视频分析评估 policy quality。
✗ AI 倾向于提出冗余/孤立的 scripts，而不是与现有 infrastructure 集成。
✗ AI 无法自主处理 cluster permission/SLURM 障碍。
✗ 由于缺乏深层的诊断上下文，偶尔会对 visualization artifacts 产生误判。

Next Week Outlook

优先级包括：1) 通过行政协调确保 cluster GPU node 的访问权限，以解锁 M14 baseline evaluations；2) 使用修正后的 coordinates 对 MIHD vision-dependent experiments 进行大规模重新运行；3) 将 MimicGen dataset 扩展到 >500 demo 的阈值，以便在 Robosuite 中进行 Pi0 fine-tuning；4) 完成 Error Recovery Benchmark 的 M6 multi-policy evaluation（解决 BC-RNN training 问题）；5) 将 MIHD 从 self-supervised refinement 过渡到使用 STAIG GCN architecture 的全量 multimodal fusion training；以及 6) 朝着每日报告 deployment pipeline 的自动化方向迈进。

Token Usage Statistics

Peak Day: 2026-02-16 — $31.31 / 57.0M tokens

Daily Average: $15.30

Weekly Report — 2026-W08 (2026-02-16 ~ 2026-02-22)#

Weekly Overview#

Project Progress#

Error Recovery Benchmark (7 days active) — 🔄 active#

MIHD Research & Benchmarking (7 days active) — 🔄 active#

Daily Report Tooling & Infrastructure (2 days active) — ✅ completed#

VLA/Pi0 Fine-Tuning Readiness (1 days active) — 🔄 active#

Project Infrastructure & Documentation (3 days active) — ✅ completed#

Key Tasks#

Problems & Solutions#

1. 使用转置的 X/Y 坐标进行 MIHD vision encoder 提取导致 ARI 极低 (~0.065)。 [MIHD] (2026-02-17)#

2. 由于 LiteLLM 名称不匹配，ccusage 未能追踪 claude-opus-4-6 的成本，导致低估了 13 倍。 [Infrastructure] (2026-02-17)#

3. tianhe non-impulse injectors 由于直接调用 MuJoCo API 绕过了 robosuite abstractions 而崩溃。 [Error Recovery Benchmark] (2026-02-17)#

4. LLM 生成的 structured reports 经常产生格式错误或截断的 JSON。 [Infrastructure] (2026-02-17)#

5. 在长时间运行的任务期间，与 tianhe cluster 的 SSH 连接频繁超时。 [Infrastructure] (2026-02-17)#

6. Pretrained pathology models 在细粒度 cortical layer identification 中表现出 distribution shifts。 [MIHD] (2026-02-19)#

7. 由于 float32 中 dense similarity matrix overflow 导致 InfoNCE loss 收敛至 NaN。 [MIHD] (2026-02-19)Solution: 应用了 L2 normalization、LogSumExp stabilization，并强制执行了 float64 precision buffering。#

8. BC-RNN policy crashes due to 65-dim vs 37-dim observation mismatch. [Error Recovery Benchmark] (2026-02-20)#

9. LeRobot-HuggingFace library incompatibility causing metadata TypeErrors. [Error Recovery Benchmark] (2026-02-22)#

10. Windows OpenSSH incompatibility causing connection drops to compute nodes. [Infrastructure] (2026-02-19)#

Learnings#

Domain Knowledge (domain)#

Architecture (architecture)#

Debugging (debugging)#

Tools (tools)#

AI Usage Notes#

Next Week Outlook#

Token Usage Statistics#

Weekly Report — 2026-W08 (2026-02-16 ~ 2026-02-22)

Weekly Overview

Project Progress

Error Recovery Benchmark (7 days active) — 🔄 active

MIHD Research & Benchmarking (7 days active) — 🔄 active

Daily Report Tooling & Infrastructure (2 days active) — ✅ completed

VLA/Pi0 Fine-Tuning Readiness (1 days active) — 🔄 active

Project Infrastructure & Documentation (3 days active) — ✅ completed

Key Tasks

Problems & Solutions

1. 使用转置的 X/Y 坐标进行 MIHD vision encoder 提取导致 ARI 极低 (~0.065)。 [MIHD] (2026-02-17)

2. 由于 LiteLLM 名称不匹配，ccusage 未能追踪 claude-opus-4-6 的成本，导致低估了 13 倍。 [Infrastructure] (2026-02-17)

3. tianhe non-impulse injectors 由于直接调用 MuJoCo API 绕过了 robosuite abstractions 而崩溃。 [Error Recovery Benchmark] (2026-02-17)

4. LLM 生成的 structured reports 经常产生格式错误或截断的 JSON。 [Infrastructure] (2026-02-17)

5. 在长时间运行的任务期间，与 tianhe cluster 的 SSH 连接频繁超时。 [Infrastructure] (2026-02-17)

6. Pretrained pathology models 在细粒度 cortical layer identification 中表现出 distribution shifts。 [MIHD] (2026-02-19)

7. 由于 float32 中 dense similarity matrix overflow 导致 InfoNCE loss 收敛至 NaN。 [MIHD] (2026-02-19)Solution: 应用了 L2 normalization、LogSumExp stabilization，并强制执行了 float64 precision buffering。

8. BC-RNN policy crashes due to 65-dim vs 37-dim observation mismatch. [Error Recovery Benchmark] (2026-02-20)

9. LeRobot-HuggingFace library incompatibility causing metadata TypeErrors. [Error Recovery Benchmark] (2026-02-22)

10. Windows OpenSSH incompatibility causing connection drops to compute nodes. [Infrastructure] (2026-02-19)

Learnings

Domain Knowledge (domain)

Architecture (architecture)

Debugging (debugging)

Tools (tools)

AI Usage Notes

Next Week Outlook

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