في عالم الذكاء الاصطناعي، تمثل تدفقات [الذكاء الاصطناعي](/tag/الذكاء-الاصطناعي) (Rectified Flow) خطوة تطورية مهمة، حيث تعتمد هذه [التقنية](/tag/التقنية) على إنتاج توصيلات ذات مسارات مستقيمة أو قريبة من الاستقامة. لكن، في العديد من الحالات، تتعرج وتتصادم هذه المسارات المنبثقة عن [نماذج التدفق](/tag/[نماذج](/tag/نماذج)-التدفق) الأساسية، مما يسبب تشويشًا في النتائج. تكمن المشكلة في أن هذا [التشويش](/tag/التشويش) غالبًا ما يكون مرتبطًا بمناطق ذات انحراف غير صفري في حقل [السرعة](/tag/السرعة) المتعلم، حيث تعرقل التوسعات أو الانكماشات المحلية المسارات وتوجه الجسيمات بعيدًا عن النقاط النهائية المثالية.

تشير [الأبحاث](/tag/الأبحاث) الأخيرة إلى [ابتكار](/tag/ابتكار) توصيلات مثبطة للتباعد، والتي تستهدف [تحسين](/tag/تحسين) [أساليب](/tag/أساليب) [تدفق الذكاء الاصطناعي](/tag/تدفق-الذكاء-الاصطناعي). تعتمد هذه الطريقة على تصحيح غير متصل يقلل من المكونات المتباعدة في [السرعة](/tag/السرعة) المتعلمة أثناء عملية [توليد](/tag/توليد) التوصيلات.

المثير في الأمر هو أن هذه التصحيحات تتم فقط مرة واحدة لكل زوج من التوصيلات، ويتم استهلاك تكلفتها خلال مرحلة التدريب، مما يعني أن عمليات النشر تعمل بشكل مباشر بتكلفة زمنية متطابقة مع تدفقات [الذكاء الاصطناعي](/tag/الذكاء-الاصطناعي) القياسية.

تظهر النتائج التجريبية لهذا [التعديل](/tag/التعديل) غير المتصل تحسنات ملحوظة على [معايير](/tag/معايير) صناعية ثنائية الأبعاد (2D) وعلى [توليد](/tag/توليد) الصور، مما يفتح آفاق جديدة لتحسين [النماذج](/tag/النماذج) وتقديم [أداء](/tag/أداء) أكثر [دقة](/tag/دقة) وكفاءة.