DiffuPlan：扩散语言模型智能体可编辑规划状态
原文标题：DiffuPlan: Editable Planning State for Diffusion Language Model Agents
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论文提出 DiffuPlan，让扩散语言模型智能体维护单一可编辑规划状态，新证据到来时只重建受影响步骤，而非像自回归智能体那样追加文本。配套提出 Expansion-Partition Marginalization 支持变长修订。在四个多跳问答基准上平均 F1 达 50.24，可编辑状态带来 2.44 F1 提升，而自回归源模型仅 0.47。
- 问题
- 自回归智能体只能追加文本，无法修订已写入的中间规划状态。
- 方法
- 用扩散语言模型维护单一可编辑规划状态，只重建受影响步骤，并以 Expansion-Partition Marginalization 支持变长修订。
- 结果
- 四个多跳问答基准平均 F1 50.24；可编辑状态带来 2.44 F1 提升，自回归源模型仅 0.47。
- 影响
- 为智能体状态管理提供非追加式范式，可减少冗余上下文与重算成本。
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DiffuPlan 让扩散智能体维护单一可编辑规划状态，四基准平均 F1 达 50.24，可编辑状态带来 2.44 F1 提升。
- •现有 dLLM 智能体沿用自回归交互协议，中间状态写入后只能追加文本
- •DiffuPlan 在新证据到来时只重建受影响步骤，而非追加
- •提出 Expansion-Partition Marginalization（EPM）支持变长修订，并将扩散轨迹 RL 适配到多轮搜索
- •四个多跳问答基准平均 F1 50.24，优于强自回归搜索智能体
- •相同数据与训练下，可编辑状态让扩散智能体提升 2.44 F1，其自回归源模型仅 0.47
为什么重要：这给出了 dLLM 相对自回归的差异化智能体优势——修订已提交状态，而非模仿只追加的交互协议，对做搜索/规划智能体的团队是路线级信号。
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