PISA：面向提示自适应的成本感知 LLM 路由与集成
原文标题：Ensemble Routing for Prompt-Adaptive Cost-Aware LLM Inference
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研究者提出 PISA 单模型路由方法及其扩展 PISA-E 集成路由，通过软聚类归属与模型能力预测器估计各模型表现，并在推理时按成本—质量偏好动态选择集成组成与规模。在四个路由基准上，PISA-E 在质量优先时分别领先最强对手 2.09 与 2.87 个百分点，低成本档位下推理成本降低约 36% 与 25%。
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PISA-E 集成路由在质量优先时领先最强对手 2.09 与 2.87 个百分点，低成本档推理成本降约 36% 与 25%。
- •PISA 为单模型路由，PISA-E 扩展为集成路由，核心是软聚类归属加模型能力预测器。
- •PISA-E 在显式成本—质量偏好下联合选择集成组成与规模，推理时可调且无需重训。
- •四个路由基准的 ID 与 OOD 条件下，PISA 在单模型路由中宏观平均成本—性能超体积最高。
- •低成本档位相对最强集成对手分别降低约 36% 与 25% 推理成本。
为什么重要：对需要在质量与成本间按请求动态权衡的 Web 服务，路由从「选一个模型」升级为「按需组队」。
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