arXiv cs.LG·14 天前★ 2
研究提出带在线偏好学习的个性化 LLM 路由方法
原文标题：Chance-Constrained Personalized LLM Routing with Online Preference Learning
重要度 2/5 · AI 综合评估报道影响力与新鲜度，4–5 分为高价值资讯。
AI 智能摘要
论文将个性化 LLM 路由建模为带约束的上下文多臂老虎机问题，在用户偏好未知、需从部署反馈中学习的情况下，兼顾推理成本与响应质量。在逻辑偏好模型与严格可行条件下，给出次线性成本遗憾与累计满意度的高概率保证。
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原始标题：Chance-Constrained Personalized LLM Routing with Online Preference Learning
AI 中文标题：研究提出带在线偏好学习的个性化 LLM 路由方法
来源：arXiv cs.LG · 发布于 14 天前
分类：大模型 · AI 重要度：★ 2（2）
标签：LLM 路由 / 在线学习 / 个性化 / 推理成本
关键词：LLM 路由 / 模型选择 / 在线偏好学习 / 推理成本优化
AI 处理：2026/10/19 12:30:14 · 模型 deepseek-chat · 规则版本 2026-10-10.1
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