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今天的这篇的主题是：

Back on Track: Aligning Rewards and States for Reasoning in Diffusion Large Language Models

Summary

强化学习（RL）在提升扩散大语言模型（dLLM）的推理能力方面蕴含着巨大的潜力。然而，这一领域的进展从根本上受到了真实生成轨迹与梯度更新过程之间“双重错位”（dual misalignment）的限制：

1. 过程-奖励错位（Process-reward misalignment）：稀疏的终局奖励被无差别地赋予给生成过程的所有中间步骤，无法提供区分度高的信用分配（credit assignment）。

2. 状态-轨迹错位（State-trajectory misalignment）：策略更新往往偏离至人造的、脱离轨迹的状态，将梯度浪费在信息量较低的样本上。

为了解决这些局限，我们提出了过程对齐策略优化（Process Aligned Policy Optimization，简称 PAPO）。这是一个全新的框架，通过两大机制将 RL 更新与 dLLM 的生成轨迹进行整体对齐：

• 步骤感知过程奖励（Step-Aware Process Rewards，简称 SPR）：将稀疏的终局奖励转化为密集的步骤级信用；

• 熵引导历史重演（Entropy-Guided Historical Re-enactment，简称 EHR）：在高不确定性步骤下重演真实轨迹。

在四个基准测试上的大量实验表明，PAPO 显著优于基线方法，在 GSM8K 上实现了高达 4.5% 的提升， MATH500 上提升 4.8%， Countdown 上提升 42.2%， 数独（Sudoku）上提升 16.1%。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2606.08501