검증 가능한 보상을 활용한 강화학습 (Reinforcement Learning with Verifiable Rewards, RLVR)은 대규모 언어 모델 (Large Language Models, LLMs)의 추론 능력을 향상시키는 데 중추적인 역할을 합니다. 그러나 널리 사용되는 PPO 대리 목적 함수 (PPO surrogate objectives)는 정확한 정책 경사 (Policy Gradient) 목적 함수의 국소적 근사 (Local approximation)에 의존하기 때문에 근본적으로 국소적입니다. 이러한 근사는 중요도 샘플링 (Importance Sampling)에 의해 유발되는 분산 (Variance)을 줄여 안정성을 개선하지만, 대리 목적 함수에 구조적 편향 (Structural bias)을 도입하며, 이는 신뢰 영역 (Trust region) 메커니즘을 통해 제어되어야 합니다. 본 연구에서는 다음 $N-1$개 토큰의 누적 우도비 (Cumulative likelihood ratio)를 사용하여 PPO 대리 목적 함수를 확장하는 $N$-step forward trace를 소개합니다. 이 아이디어를 바탕으로, 우리는 $N$-step forward trace를 마스킹된 정책 경사 (Masked policy gradient) 프레임워크에 통합하는 실용적인 RLVR 알고리즘인 $N$-Step Forward-Trace Policy Optimization (NFPO)를 제안합니다. NFPO는 PPO 대리 목적 함수와 정확한 정책 경사 목적 함수 사이의 연속적인 가교를 제공하며, 편향-분산 트레이드오프 (Bias-variance trade-off)를 제어하기 위한 원칙적인 메커니즘을 제공합니다. 우리의 이론적 분석에 따르면, $N$을 적절하게 선택할 경우 제안된 목적 함수는 표준 PPO 대리 함수보다 더 타이트한 정책 개선 경계 (Policy-improvement bound)를 생성합니다. 종합적인 추론 벤치마크에 대한 실험은 NFPO가 성능을 일관되게 향상시킨다는 것을 보여주며, 이는 우리의 이론적 발견을 뒷받침합니다.