arXiv发布流匹配在强化学习中的应用综述

Nabuat Zaman Nahim、Fairoz Nower Khan 与 Peizhong Ju 在 arXiv 发布一篇综述，系统梳理流匹配（FM）在强化学习中的应用。FM 通过基于 ODE 的采样与学习的速度场生成策略，论文称相比依赖随机去噪链的扩散策略可降低推理延迟。 综述沿两条轴组织文献：按建模目标分布（动作策略、值函数、转移动力学），以及 RL 信号的整合机制（能量加权回归、流策略梯度、组相对策略优化），并比较高斯与扩散基线、讨论离散与非欧动作空间等开放问题。以上内容基于论文摘要。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。