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本文研究分布漂移下的预测流匹配，提出了 DyProd-FM。该方法在按二进尺度划分的历史前缀上重新拟合，并使用休眠 Prod 主算法，在相对速度风险变差和目标分布变差两种情形下均实现极小极大最优的动态遗憾，且无需凸性或曲率假设。