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当前主题：flow-matching
共 3 个问题
动作专家从高斯噪声动作块出发，每步依据 VLM 提供的上下文 KV 预测速度场，沿 ODE 积分若干步得到干净动作块。
离散 AR 训练快约 5 倍、可复用语言模型基础设施，但推理逐 token 串行；flow expert 推理并行、贴合连续控制，但训练贵。闭环重规划时 AR 每次都要重新生成整段 token，flow expert 靠外推缓解等待。
学习一个速度场把简单分布沿（近似直线的）路径输运到数据分布；训练只是向量场回归，扩散可视为其框架下的特例。