연구진은 확률적 최적화 시나리오 생성에 활용되는 생성 모델의 학습 목표 불일치 문제를 해결하기 위해 Decision-Weighted Flow Matching (DW-FM) 프레임워크를 제안했어요. DW-FM은 기존 흐름 매칭의 단순성을 유지하면서, 의사 결정에 민감한 구간의 정보를 활용하여 속도 회귀 목표를 재가중치하여 학습해요. DW-FM은 다양한 맥락적 확률 최적화 벤치마크에서 기존 방식 대비 의사 결정 후회를 줄이는 성능을 입증했어요.