arXiv:2610.30351v1 Announce Type: new Abstract: Large language models often apply complex reasoning indiscriminately, leading to overthinking on simple tasks and underthinking on harder ones. We present Route-and-Generate (Rouge), a hierarchical training framework that enables LLMs to adaptively decide when and how much reasoning is required for each input. Our approach decouples reasoning effort allocation from answer generation by introducing a routing policy that allocates a fixed sampling budget across multiple reasoning formats, while the base model is optimized with GRPO using per-sample
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arXiv · 人工智能
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收录：2026年10月24日 · 原文日期：2026年10月23日
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人工核验：尚无核验记录
