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Learning to Stop without Learning to Stop: Self-Supervised Confidence Training Improves Reasoning Efficiency
arXiv cs.AI · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- Confidence training reduces reasoning model token generation by 25% without explicit stopping mechanisms or length penalties.
- Pourquoi ça compte
- Relevant for engineers deploying reasoning models where inference cost and latency matter, especially for math, science, and coding.
- Vigilance
- Testing limited to 600 training problems; generalization to different domains and model architectures remains unclear.
- reasoning
- rag
- fine-tun
- inference
- reinforcement learning
Les patterns derrière cette actualité
Chacun explique le fonctionnement de la technique, quand elle vaut son coût et où elle casse.
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