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本文研究了在推理过程中状态适应（state adaptation）对于 masked diffusion language models（MDMs）何时真正重要，将推理过程组织为五个维度，并表明选择性适应（利用轻量级检测器识别高机会状态）能够捕获大部分 oracle 收益——例如，在 LLaDA-8B 的受限 JSON 填充任务上，仅适应 10% 的状态便捕获了 56.9% 的机会收益。