arXiv · cs.AI· Leonardo Torti, Emanuele Rimoldi, Tomer Galanti, Tomaso Poggio, Pierfrancesco Beneventano·· 6 小时前
Embedding Geometry Shapes LLM Routing：追踪失败模式并提升泛化
Embedding Geometry Shapes LLM Routing: Tracing Failure Modes and Improving Generalization
arXiv:2610.19198v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Leonardo Torti, Emanuele Rimoldi, Tomer Galanti, Tomaso Poggio, Pierfrancesco Beneventano
研究任务与主要进展
研究者将LLM路由中的语义嵌入表示替换为Qwen2.5-7B-Instruct深层最后一个词的隐藏状态，以缓解其在未见任务上的泛化失败。摘要称，基于该表示的kNN和另一种简单分类器在平均成本惩罚下优于语义嵌入基线，并在RouterBench上超过所评估的近期隐藏状态路由方法。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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