REVES nutzt Zwischenschritte aus erfolgreichen Fehlerbehebungen als separate Trainingsdaten und erreicht damit bessere Leistung mit weniger Rechenaufwand als konventionelle Multi-Turn-Reinforcement-Learning-Methoden.