FreeFM：免训练闭式逼近流匹配最优速度场

Soon Hoe Lim 等作者发表论文，推导了序列数据上经验流匹配（FM）目标所指向的最优速度场，并据此提出 FreeFM——该目标的闭式、免训练实现，可直接由历史转移生成概率预测。论文称，这为神经 FM 模型提供了可解释视角：它们是对一个非参数目标的参数化估计。 需要留意，上述结论来自论文自述，尚属预印本阶段，未提及同行评审或独立复现情况。FreeFM 的适用条件与效果边界也仅在原文所给表述范围内成立。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。