JevSoup：免训练 LoRA 组合的系统一路由框架
原文标题：JevSoup: System-One Routing for Training-Free LoRA Composition
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论文提出 JevSoup，一个免训练框架，将「系统一」专家路由与「系统二」执行分离。仅凭输入与专家描述，Jev 通过结构化概率选出两个专家，保留主专家更新，将第二个投影到前者行空间的正交补，再等权合并。在 14 个 PorTAL 任务与三个 Qwen3 规模上，任务宏平均与样本微平均准确率最高分别提升 1.19% 和 1.21%。
- 问题
- LoRA 专家组合需要额外数据、训练或自回归解码，难以即插即用。
- 方法
- 免训练框架：用输入与专家描述做结构化概率路由选两个专家，第二个投影到第一个行空间的正交补后等权合并。
- 结果
- 14 个 PorTAL 任务、三个 Qwen3 规模上，任务宏平均最高提升 1.19%，样本微平均提升 1.21%。
- 影响
- 无需训练即可组合现成 LoRA，多能力模块拼装成本大幅降低，适合快速搭建多任务服务。
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