ReCal: Reward-Kalibrierung für RL-basiertes LLM-Routing

arXiv:2606.12479v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: LLM-Routing hat sich als effektives Paradigma zum Nutzen der komplementären Stärken mehrerer LLMs durch dynamische Modell- und Reasoning-Strategie-Auswahl herausgestellt. Neuere Reinforcement-Learning-basierte Routing-Methoden erweiter