arXiv:2610.30450v1 Announce Type: new Abstract: Reasoning LLMs often continue reasoning after reaching a correct answer, wasting computation and sometimes replacing it with an incorrect one. Deciding when to stop is a metareasoning problem: the model must weigh what further reasoning could achieve against its cost, given what it can already answer. Direct utility training learns a stopping representation at a chosen token price; supporting new prices can require additional controller training. We introduce BELT (BELief-based Termination), which separates outcome prediction from stopping contro
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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
