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Youngsoo Jang

ACL 2026ICLR 2026社会与人本对齐与偏好安全推理可解释性
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合作网络3
0 一作 · 2 篇 · ACL 2026 / ICLR 2026

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2026 顶会论文

2
作者位次 #3/4ACL 2026Poster· Natural Language Processing

Efficiently Learning To Reason or Not to Reason: Root-token Policy Optimization for Adaptive Thinking

Taehyeon Kim · Hyunsoo Lee · Youngsoo Jang · Moontae Lee

摘要

Large reasoning models (LRMs) achieve strong performance by externalizing explicit reasoning traces before producing the answer, yet suffer from overthinking challenge that allocates uniformly heavy computation to queries of varying difficulty. While proprietary models mitigate this via opaque ro...

推理可解释性强化学习与后训练OpenReview 项目页

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