في سبتمبر 2025، اقترح فريق بحثي من جامعة كارنيجي ميلون وجامعة تسينغهوا وجامعات ومؤسسات أخرى مشروع ReinFlow. ونُشرت نتائج البحث ذات الصلة في ورقة بحثية بعنوان "...".ReinFlow: ضبط سياسة مطابقة التدفق بدقة باستخدام التعلم التعزيزي عبر الإنترنتلقد تم اختياره لـNeurIPS 2025.

ReinFlow هي أول خوارزمية تعلم معزز عبر الإنترنت قادرة على ضبط دقيق ومستقر لمجموعة من سياسات مطابقة التدفق لفئة معينة من سياسات مطابقة التدفق في التحكم المستمر بالروبوت. استنادًا إلى نظرية التعلم المعزز الدقيقة، يُدخل هذا النموذج ضوضاء قابلة للتعلم في المسار الحتمي لسياسة التدفق، محولًا التدفق إلى عملية ماركوف زمنية منفصلة، مما يُمكّن من حساب الاحتمالات بدقة ومباشرة. يُسهّل هذا التحويل الاستكشاف ويضمن استقرار التدريب، مما يسمح لـ ReinFlow بضبط دقيق ومستقر لمختلف متغيرات نموذج التدفق، خاصةً مع خطوات إزالة ضوضاء قليلة جدًا أو حتى خطوة واحدة فقط.