结构鸿沟：更多数据为何无法替代结构化推理

论文指出“结构鸿沟”：在有限数据下，仅靠示例学习的性能无法匹配拥有显式结构知识的求解器。 文章在 Gauss 反问题中证明，基于结构的 Wiener 求解器能达到 Bayes 风险，而仅用数据的学习者存在持续期望超额风险。 该研究通过控制实验验证，已知结构能在学习前约束假设空间，提升小样本下的泛化与可认证性。