神经算子能够为时变偏微分方程提供快速的代理模型，但在自回归部署时会出现细化分配问题：预测误差在空间和时间上不均匀，而沿轨迹只能进行有限次数的局部校正。我们将其形式化为 预算约束的自适应神经算子求解。整体采用全局 Fourier 神经算子一次性推进完整场，局部算子负责提出补丁级残差校正，集合感知选择器决定在哪些区域进行细化。宏观策略（macro policy）决定何时以及在剩余预算 $B$ 中分配多少次细化。为此我们提出 滚动验证策略改进 (RV‑PI)：在学习到的 PDE 求解器上进行实际的继续滚动，评估不同可行细化次数的长期优势，将这些优势转化为保守的策略目标，并仅在验证集轨迹误差下降时接受更新。实验在浅水方程基准上使用 $32$ 次干预预算，RV‑PI 在三组随机种子下的轨迹相对 $L_2$ 误差均值为 $0.6910$，比仅基于即时优势的策略提升 $5.37\%$，比随机宏观策略提升 $2.41\%$。在受迫 Brusselator 基准上使用 $76$ 次预算，RV‑PI 达到 $0.09954$，分别比即时策略提升 $2.31\%$，比随机宏观提升 $5.32\%$。这些结果表明，在固定细化预算下，局部校正的价值取决于其对后续自回归轨迹的影响，而不仅是即时误差的降低。
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