本研究提出了一种基于代数分级的分级神经网络（GNN）框架，克服了传统神经网络在特征重要性处理上的局限性，定义了分级空间的特性，并提升了计算的数值稳定性和梯度缩放，为机器学习和光子系统的应用开辟了新方向。

该论文研究了稀疏视角构建DeRF的方法，通过表面平滑、梯度缩放和知觉蒸馏等技术优化了模型的复杂联合优化问题，改进了辐射场的质量，并通过实验证明了Sparse-DeRF的有效性。