Rouge 框架用 KL 正则路由实现 LLM 按需推理
原文标题：Route-and-Generate: KL-Regularized Router Improvement for Reasoning Routing in LLMs
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论文提出 Route-and-Generate（Rouge）分层训练框架，让 LLM 按输入自适应决定推理量。路由策略在多种推理格式间分配固定采样预算，基础模型用 GRPO 与逐样本奖励优化，并以基于排名的奖励偏好更短的正确答案。路由策略通过闭式 KL 正则策略改进步骤蒸馏进神经路由器，在多个推理基准上改善准确率与效率的权衡。
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