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今天的主题是：

d1: Scaling Reasoning in Diffusion Large Language Models via Reinforcement Learning

Summary

这篇研究论文探讨了如何提升扩散大语言模型（dLLMs）的推理能力，此类模型与传统的自回归（AR）LLMs不同，采用非自回归的粗到细文本生成方式。作者提出了 d1 框架，通过结合监督微调（SFT）和一种名为 diffu-GRPO 的新型强化学习（RL）算法来训练预训练的掩码 dLLMs。实验结果表明，与基线模型及单独的 SFT 或 diffu-GRPO 方法相比，d1 显著提升了模型在数学和逻辑推理任务上的表现。此外，该研究还讨论了随机掩码等设计选择如何提高训练效率和稳定性，并指出了未来研究方向，例如开发更高效的推理策略以进一步扩展 RL 训练。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2504.12216