Un estudio identifica propiedades extrínsecas (tokens cruciales) e intrínsecas (comportamientos cognitivos) que mejoran el razonamiento del intérprete de código en modelos de lenguaje grandes. Los modelos de razonamiento más fuertes muestran una mayor prevalencia de verificación, retroceso y encadenamiento hacia atrás, con estas propiedades mejorando el rendimiento durante la inferencia y el entrenamiento, reduciendo el sobre-pensamiento y aumentando la eficiencia de los tokens.