[논문리뷰] FlexRouter: Learning Complementary Model Sets for Flexible LLM Routing본 논문은 현대 LLM 서비스에서 독립적인 모델 스코어링 기반의 라우팅 기법들이 가진 근본적인 한계를 해결하고자 합니다. 기존 방식은 모델 간의 상호 상관관계를 무시하고 가장 높은 점수의 모델들을 선택하여, 동일한 실패 모드(failure mode)를 공유하는 중복된 모델 세트가 구성되는 문제가 발생합니다 .#Review#LLM Routing#Determinantal Point Processes#Subset Selection#Model Complementarity#Adaptive Inference#Coverage-oriented Objective#RouterEval2026년 10월 1일댓글 수 로딩 중