稀疏随机数字孪生模型性能可超越精确模型

研究发现，保留弱依赖变量会显著增加学习维度，导致稀疏随机代理模型在下游任务中表现优于精确高维模型。 该框架结合条件生成建模与高斯过程蒸馏，在修改版 Lunar Lander 问题中，8 维稀疏代理在控制性能上优于精确 109 维模拟器。 研究指出模型保真度与下游效用是不同目标，依赖发现机制为构建稀疏随机数字孪生提供了实用路径。