流匹配处理序列数据是否只是轨迹重放？

研究探讨了流匹配（FM）在序列数据生成与预测中是学到了可迁移的动力学结构还是仅进行轨迹重放，推导出常用高斯条件路径下驱动速度场可表示为观测转移瞬时速度的加权混合闭式解。基于该非参数目标，作者提出了免训练的闭式实现 FreeFM。FreeFM 无需训练即可直接利用历史转移生成有效的概率预测，为序列流匹配提供了可解释的分析基准。