BARseq不再需要人工标注：用仪器光学模型造训练图，每个细胞多回收约4条转录本
PhySeqNet用仪器匹配的光学模型加真实空帧噪声生成半合成图像来训练U-Net检测器，无需人工标注即可在BARseq组织图像上定位荧光rolony，配合条形码感知非极大值抑制后每个细胞回收51条计数，高于BarDensr的47条。
DSReg 无需重建即可证明式恢复单个世界潜变量，并在合成、像素编码器与外部渲染器上提升稀疏控制与编辑
该工作提出 DSReg（依赖稀疏正则化），在 LeJEPA 提供的线性可辨识前提下，仅凭“结构多样性”这一依赖足迹条件，证明无需重建、无需解码器、无需标签即可把每个世界潜变量恢复到符号置换；方法可事后作用于任意线性可辨识表示并复用已训练检查点，在合成体系、世界模型探针、像素训练编码器与外部渲染器上保持稠密预测不变，同时改善单潜变量恢复与稀疏控制、编辑、少样本读出等下游使用。
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