提出了一种鲁棒自适应成本高效路由方法(RACER),用于在固定预算下动态选择推理型或非推理型大语言模型评委,通过约束分布鲁棒优化有效应对分布偏移,在提升复杂任务评判准确率的同时优化计算成本,并提供了最优策略唯一性与线性收敛的理论保证。
机构:UC Irvine
来源:arXiv 2605.10805 | AI4Papers 论文推荐平台