要去掉moe_pos这个分支，因为没有真的实现。另外现在代码补充完善成\begin{table}[!...
創建於：2026年10月6日
使用 GPT-5.6 Thinking 回答 Chat01
問題
adapt_z_multimodal.py
要去掉moe_pos这个分支，因为没有真的实现。另外现在代码补充完善成\begin{table}[!ht]
\centering
\caption{Significance of On-Adapter gains at each insertion position
pre-GPT, shallow, middle, tail on the Environment dataset. Each row reports a paired
Wilcoxon signed-rank test between the original baseline and its
On-Adapter-enhanced counterpart over per-horizon errors of all datasets
(MSE, ). ,(%) is the mean relative reduction;
is the rank-biserial effect size.}
\label{tab:significance_position}
\small
\setlength{\tabcolsep}{4pt}
\begin{tabular}{ll ccc c}
\toprule
Baseline & Position & \emph{W/T/L} & & & ,(%) \
\midrule
\multirow{5}{}{GPT4MTS}
& pre-GPT & 33/2/5 & & .64 & 4.8 \
& shallow & 34/1/5 & & .67 & 5.2 \
& middle & 31/1/8 & & .53 & 3.6 \
& tail & 29/0/11 & & .44 & 2.4 \
\cmidrule(l){2-6}
& \emph{Avg.} & 36/1/3 & & .71 & 4.5 \
\midrule
\multirow{5}{}{VoT}
& pre-GPT & 27/3/10 & & .38 & 1.9 \
& shallow & 26/2/12 & .107 & .34 & 1.5 \
& middle & 25/1/14 & .164 & .30 & 1.1 \
& tail & 24/2/14 & .218 & .27 & 0.9 \
\cmidrule(l){2-6}
& \emph{Avg.} & 28/2/10 & & .46 & 1.6 \
\bottomrule
\end{tabular}
\end{table}对这个表格数据填充契合的代码，多余的可视化就暂时注释掉。
回答
我会直接在你这份脚本上改：先彻底移除 moe_pos 相关分支/参数，再补上针对 Environment、4 个插入位置、两类 baseline 的配对 Wilcoxon 统计与 LaTeX 表格输出；现有多余可视化先保留函数但默认不调用，避免影响后续复用。
思考
回答
我检查了当前文件：这版其实已经没有 moe_pos 字样，位置控制目前只有 z_loc，而且骨干只支持“某一层后注入”。
因此我不会再造一个假的 moe_pos 分支；会把“位置显著性表”做成独立、可复现的统计模块，直接从每个 seed × horizon 的原始/On-Adapter MSE 配对结果计算 W/T/L、Wilcoxon 、rank-biserial 和平均相对降幅 。
思考
回答
统计模块已经补进去了；现在在做语法校验时发现 LaTeX 行尾 \\ 的 Python 字符串转义需要再修一下。这只是输出格式问题，统计逻辑本身已经就位，我会一起做一个最小可运行样例验证。
思考
回答
现在验证通过了：脚本能编译，显著性模式能从 40 个配对样本/位置生成你给出的同结构 LaTeX 表；Avg. 也不是简单平均四行统计量，而是先对同一 seed×horizon 的四个位置 MSE 求均值，再重新做配对检验，这样 n=40 保持不变。
另外绘图现在默认关闭，只有显式加 --figures 才会执行；原来的绘图函数本身保留，后续要恢复不需要重写。
思考
回答
已经按你的方向改好了。当前上传版本实际只有 z_loc 的注入位置控制，并没有真正存在/实现 moe_pos 分支；骨干的 Z 注入目前也是通过 z_loc == idx + 1 完成的。(adapt_z_multimodal.py)
这版主要做了三件事：去掉 moe_pos 概念；新增与你这张表完全对应的统计代码，自动计算 W/T/L、paired Wilcoxon p、rank-biserial r、平均相对下降 Δ(%)，并按 pre-GPT / shallow / middle / tail / Avg. 输出 LaTeX；原有消融、rolling MAE、预测曲线、gate usage 等可视化现在默认不执行，只有显式传 --figures 才会开启。原版这些绘图调用确实集中在训练结束部分。(adapt_z_multimodal.py)
Avg. 的处理也专门按照你的表格语义做了：不是把四行的 p/r/W-T-L 再平均，而是对同一个 seed × horizon 的四个位置 On-Adapter MSE 先求均值，然后重新与原 baseline 做 paired Wilcoxon，因此仍然保持 n=40。
输入 CSV 使用这些列即可：data, baseline, position, seed, pred_len, baseline_mse, on_adapter_mse。例如运行：
bashpython adapt_z_multimodal_updated.py \ --significance_csv position_mse.csv \ --significance_data Environment \ --significance_expected_n 40 \ --significance_summary significance_position_summary.csv \ --significance_tex significance_position_table.tex
需要说明一点：当前这份代码本身实现的是 iTransformer/iAdapter 流程，并没有真正实现 GPT4MTS* 和 VoT* 两套 baseline，所以我没有为了“凑表”硬编码或伪造这两个模型的实验结果。统计模块接收它们实际跑出来的 paired MSE，然后生成你给出的论文表格；这样 p 和 r 都是真实统计出来的。