為了進一步擴展退火流的框架，使其能夠處理更加複雜的分佈，如非平滑或非凸的分佈，可以考慮以下幾個方向：
引入自適應中間分佈：可以根據當前樣本的分佈情況動態調整中間分佈的形狀和參數。這樣可以在訓練過程中自動適應目標分佈的特性，特別是在面對非平滑或非凸的情況下。
使用更強大的神經網絡架構：通過引入更深層或更複雜的神經網絡結構，可以提高模型的表達能力，使其能夠更好地擬合複雜的分佈。這包括使用卷積神經網絡（CNN）或生成對抗網絡（GAN）等技術。
結合其他優化技術：可以將退火流與其他優化技術結合，例如變分推斷或強化學習，來進一步提高對複雜分佈的處理能力。這樣的結合可以利用不同方法的優勢，增強模型的靈活性和適應性。
多階段訓練：在訓練過程中，可以設計多個階段，每個階段專注於不同的分佈特性。這樣可以逐步引導模型學習複雜的結構，從而提高對非平滑或非凸分佈的適應能力。