论文提出结构鸿沟并证明结构化求解优势

2026年10月28日，arXiv cs.AI/cs.LG 刊出论文提出“结构鸿沟”概念。论文称，数据和模型规模再大，仅靠样本的学习者在有限数据下也难以替代引入已知结构的求解器。在高斯逆问题上，已知算子的 Wiener 求解器达到 Bayes 风险，而正确线性类中的稠密学习器存在持续的期望超额风险。论文还证明 cell-coverage 下界与未观测轨道不可辨识，并在已知算子反演、稀疏恢复与图可达性外推实验中验证。论文报告了上述理论与实验结果。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。