正则表达式被视为“黑盒”，使用非确定性有限自动机（NFA）进行匹配。通过交互演示，可以直观理解其并行特性和状态转移过程。每次点击“下一步”，引擎读取字符并检查状态集合，形成新的状态集合。NFA的并行特性使其在匹配时能同时尝试多条路径，从而确保线性时间复杂度。

研究提出了Transition Model（TiM），旨在解决生成模型中的速度与质量矛盾。TiM通过建模任意时间点的状态转移，支持灵活步长采样，实现快速生成与高保真度的平衡。实验结果表明，TiM在多分辨率设置下优于现有模型，具备更好的可扩展性和稳定性。

本研究提出了一种时序高斯混合模型，结合感知模型与转移模型，解决强化学习中的模型学习不足问题。该模型成功学习迷宫结构和状态转移概率，实现有效路径导航，具有重要应用潜力。