本記事では、拡散大規模言語モデル（dLLMs）の推論に関する新たな分析が行われています。従来の強化学習（RL）手法は、デノイジングステップを均等に配分し、すべてのステップを同等に重要視してきましたが、著者らはこの前提を挑戦し、エントロピーに基づく不確実性、Confidence-Margin（CM）不確実性、エントロピー変化率（RoEC）などの指標を用いて「混乱ゾーン」を特定しました。これらのゾーンは最終的な成功や失敗を強く予測することが示されています。さらに、著者は適応的軌道ポリシー最適化（ATPO）を提案しており、重要なステップに動的に勾配更新を再配分することで、推論精度とトレーニングの安定性を大幅に向上させることを目指しています。