arXiv:2611.13107v1 Announce Type: new Abstract: Large language models (LLMs) are increasingly trusted with mathematical, scientific and engineering work, yet their mistakes are often confidently written and hard to spot. A single wrong step tends to propagate, making the model waste inference tokens following a false premise. Existing safeguards either check only the final answer and restart from scratch, or rely on a verifier LLM that competes for GPU capacity and slows down response time. We propose online, deterministic verification: many kinds of reasoning steps can be validated by code, s
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arXiv · 计算与语言（cs.CL）
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收录：2026年11月12日 · 原文日期：2026年11月11日
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人工核验：尚无核验记录
