Convex-SKM-Net：无需约束特定投影器的凸约束满足层

Haoyu Zhu 等在 arXiv（2610.38197）发布 Convex-SKM-Net 论文，提出一种凸约束满足层：通过残差与（次）梯度 oracle 构造线性化半空间，并用固定深度的对偶投影梯度下降求解最小位移块问题。 该方法的重点是无需针对具体约束设计的投影器，据论文摘要称可实现低延迟的神经凸约束满足。目前信息仅来自论文本身的介绍，尚无独立的第三方验证结果。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。