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Inverse Reasoning Models for Efficient Post-Training and Verification from Answer-Only Data

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arXiv:2610.18878v1 Announce Type: new Abstract: Post-training reasoning LLMs often requires making a tradeoff between costly supervision and compute inefficiency: supervised finetuning typically requires reasoning traces, which is data inefficient since in many applications one only has prompt-answer tuples and lacks the groundtruth chain-of-thought (CoT) sequence. On the other hand, reinforcement learning (with veri

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Repères de cette fiche

Sujet: Inverse Reasoning Models for Efficient Post-Training and Verification from Answer-Only Data
Site source: arxiv.org
Date de publication à la source: 2026-10-15
Date de collecte sur DzCademia: 2026-10-15

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Conseils et exercices DzCademia, distincts du résumé et des exigences de la source. Aide structurée avec assistance automatisée ; elle ne vaut ni validation scientifique ni promesse de sélection. Source consultée le 2026-10-28.

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