arXiv:2611.08975v1 Announce Type: new Abstract: Instruction-tuned large language models (LLMs) answer at greater length than a request needs. We ask whether a training-free controller inside the decoding loop can remove that surplus while preserving content, judged against the simplest possible baseline: truncating the model's own answer to the same length. An entropy-gated logits processor removes 25.5-34.9% of tokens on MT-Bench development questions and 19.9-34.2% on a sealed test split within pre-registered BERTScore non-inferiority margins, yet we prove and confirm by audit that its outpu
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arXiv · 计算与语言（cs.CL）
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收录：2026年11月10日 · 原文日期：2026年11月9日
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人工核验：尚无核验记录
