Bài báo này đề xuất một mô-đun hệ số thích ứng đa chiều (MAC) nhằm cải thiện hiệu suất và độ ổn định huấn luyện của các mô hình dòng chảy và khuếch tán. Mô-đun này mở rộng các hệ số một chiều thông thường thành các mô hình đa chiều và điều chỉnh hệ số một cách thích ứng theo đường suy luận. MAC được huấn luyện bằng phản hồi dựa trên mô phỏng thông qua tăng cường đối nghịch, thể hiện chất lượng thế hệ được cải thiện và hiệu quả huấn luyện cao trên nhiều khuôn khổ và tập dữ liệu khác nhau. Điều này cung cấp một góc nhìn mới về tối ưu hóa đường suy luận và khuyến khích các nghiên cứu trong tương lai tận dụng tối ưu hóa dựa trên mô phỏng hiệu quả huấn luyện vượt ra ngoài thiết kế trường vector.