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介绍了流反转引导（FRS）方法，通过反向并重新去噪一个流匹配通用策略，将语义推理产生的粗略动作细化为精确的机器人动作，从而改进零样本控制并支持策略学习。
流反转引导能够使用高层动作（例如来自VLM推理）来引导基于扩散的视觉-语言-动作模型，并允许在扩散噪声空间中进行强化学习以实现任务探索。