PAR：面向状态跟踪长度泛化的进度对齐循环方法

研究者提出进度对齐循环方法 PAR，训练循环语言模型第 k 次迭代的预测对齐前 k 步操作后的状态，并将循环状态重缩放到首轮范数。在 swap-S5 任务上，基于 Qwen2.5-0.5B、最多训练 32 步的模型在 512 步（16 倍训练长度）下达到 95.5% 平均全状态准确率，而同骨干上 RLT 为 55.7%、显式思维链仅 0.8%。消融显示去掉范数锚定后外推倍数降至 2.2 倍以下。