Авторы выявляют фундаментальное несоответствие в распределении заслуг между состоянием и действием при пошаговом групповом обучении с подкреплением (RL) для длинногоризонтных агентов на основе больших языковых моделей (LLM). Существующие оценщики страдают от чрезмерно детального разбиения по состояниям и грубого усреднения по действиям, что нарушает допущения эквивалентности при распределении заслуг. Предлагается BiPACE — встроенный оценщик преимущества, устраняющий эти проблемы без добавления критиков или дополнительных проходов (rollouts). Он группирует шаги на основе косинусного расстояния в геометрии скрытых состояний актора, чтобы уменьшить количество одиночных групп, и центрирует награды с использованием базовых линий, зависящих от действия. В задаче ALFWorld с моделью Qwen2.5-7B BiPACE_Q повышает успешность на валидации с 90,8 до 97,1±0,9, преодолевая порог в 95% при каждом начальном зерне (seed). Он также улучшает результаты для Qwen2.5-1.5B и демонстрирует прирост производительности на WebShop и TextCraft по сравнению с GRPO и GiGPO. Метод добавляет лишь 11,3% накладных расходов к времени выполнения одного шага обучения, изменяя единицу сравнения на приближённое поведенческое эквивалентность.