Große Reasoning-Modelle denken oft weit über die korrekte Lösung hinaus – mit Gegenproben, Umformulierungen und redundanten Bestätigungen. Eine neue Studie von Bytedance zeigt, dass die Modelle eigentlich wissen, wann sie fertig sind, die gängigen Sampling-Verfahren sie aber zum Weiterdenken zwingen.
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