submit: reject wrong-shaped predictions with a clear message

app.py

@@ -492,6 +492,23 @@ def submit(s: Submission, request: Request):
     if got < n:
         raise HTTPException(400, "예측이 %d개 필요한데 %d개다. 빈 항목은 채워 보내라 "
                                  "- 임의로 메우면 그 값이 점수에 들어간다" % (n, got))
+    # **모양도 본다.** 축이 여럿인 부문에 숫자 하나를 보내면 채점기는 전부 missing 으로
+    # 처리하고 점수가 비어서 돌아온다 - 참가자는 무엇이 틀렸는지 알 길이 없다.
+    # 개수만 세고 통과시키면 그 침묵이 우리 몫이 된다.
+    ax = b.get("axes")
+    if ax:
+        bad = [k for k, v in (s.predictions or {}).items()
+               if not (isinstance(v, (list, tuple)) and len(v) == ax)]
+        if bad:
+            raise HTTPException(400, "이 부문은 화합물마다 숫자 %d개짜리 배열이 필요하다. "
+                                     "%d건이 그 모양이 아니다 (예: %s). 형식은 부문 안내를 보라"
+                                     % (ax, len(bad), bad[0]))
+    else:
+        bad = [k for k, v in (s.predictions or {}).items()
+               if isinstance(v, (list, tuple))]
+        if bad:
+            raise HTTPException(400, "이 부문은 화합물마다 숫자 하나가 필요한데 배열이 왔다 "
+                                     "(%d건, 예: %s)" % (len(bad), bad[0]))
     sid = hashlib.sha256(("%s|%s|%s|%f" % (s.board, u["user"], s.method, time.time()))
                          .encode()).hexdigest()[:16].upper()
     rec = {"submission_id": sid, "board": s.board, "hf_user": u["user"],

i18n.js

@@ -97,6 +97,7 @@ ko: {
   fMethod: "방법 이름", fMethodH: "순위표에 표시될 명칭",
   fTrain: "학습에 사용한 데이터", fTrainH: "5조 누출 검사에 사용합니다",
   fPred: "예측값", fPredH: "JSON 또는 CSV (compound_id, prediction)",
+  fPredAx: n => `이 부문은 축이 ${n}개다 — 화합물마다 숫자 ${n}개짜리 배열을 JSON 으로 올린다`,
   drop: "파일을 끌어다 놓거나 클릭하여 선택",
   send: "제출", needLogin: "제출하려면 HF 계정 로그인이 필요합니다.",
   step3d: "모델과 추론 환경을 함께 제출하면 직접 재실행하여 동일 결과를 확인하고 " +
@@ -296,6 +297,7 @@ en: {
   fMethod: "Method name", fMethodH: "as it will appear on the leaderboard",
   fTrain: "Training data used", fTrainH: "used for the clause 5 leakage screen",
   fPred: "Predictions", fPredH: "JSON or CSV (compound_id, prediction)",
+  fPredAx: n => `This board has ${n} axes — upload JSON with an array of ${n} numbers per compound`,
   drop: "Drop a file here, or click to choose",
   send: "Submit", needLogin: "Signing in with a Hugging Face account is required to submit.",
   step3d: "Submit the model with its inference environment and we re-execute it, confirm the " +