REVES introduce un marco iterativo de dos etapas que mejora el razonamiento de los modelos de lenguaje grandes mediante revisión y verificación secuenciales. Logra +6.5 puntos sobre las líneas base de RL y +4.0 puntos sobre el entrenamiento estándar de múltiples turnos en LiveCodeBench, utilizando un modelo base de 4B con menos rollouts que sistemas más grandes. El método mejora la corrección de errores y se generaliza a rompecabezas fuera de distribución como n_queens y mini_sudoku.