DART позволяет гибридным моделям мышления перенаправлять запросы между прямым ответом и расширенным мышлением без использования обучающих данных. Он использует два черновых варианта без мышления для определения режима ответа и оценивает бюджет мышления на основе несогласия черновых вариантов. DART повышает точность на 9,0 баллов в математике и на 22,5 баллов в кодовом мышлении, одновременно снижая количество токенов мышления на 15-69% и 51-63% соответственно.