本文提出了一种二阶段优化框架SL-Diff，通过源接近度生成粗略预测，并改进多对一映射关系，以解决反问题的不适定性。实验结果表明，SL-Diff在合理的采样时间内能够提供优异的预测。此外，针对黑盒函数优化，提出了一种新算法来处理不确定性，验证了其相对于先进技术的优势。