研究者提出决策感知训练方法

Kornelius Raeth 与 Nicole Ludwig 提出面向样本式生成模型的决策感知训练方法：在 energy score 目标上增加可微决策损失，直接惩罚依据模型预测行动所产生的成本，该决策损失本身是 proper scoring rule。方法通过可微优化层计算决策损失，梯度集中于成本敏感区域。 在合成双峰分布、风电调度和防霜冻三个任务上验证，分别修正了模态权重、改善了稀有高成本尾部区域并提升了决策成本预判能力。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。