贝叶斯优化中的直接遗憾优化（Direct Regret Optimization）

研究者提出一种直接遗憾优化方法，通过从候选模型与采集函数集合中蒸馏，联合学习最优模型与非短视采集策略，显式以最小化多步遗憾为目标。该框架用不同超参数的 Gaussian Process 集成生成模拟 BO 轨迹，训练端到端 Decision Transformer 选择下一次查询，并以少量真实评估在线精调 GP。在合成与真实基准上，其最终简单遗憾达到最佳或接近最佳，高维场景增益最大。