ReAl：用流匹配对齐精炼PDE代理模型

研究者提出 ReAl，一个与模型无关的插件，用于增强预训练 PDE 神经算子代理模型。它分两阶段：精炼阶段用条件流匹配模型学习确定性基预测的残差分布，恢复高频精细结构；对齐阶段用轨迹级奖励强化精炼器，实现长时程动力学对齐。 据论文称，ReAl 在多种代理架构和 PDE 任务上持续提升高频保真度、预测精度与长期稳定性。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。