[논문리뷰] Pretrain Once, Route Anywhere: Towards a Foundation Model for LLM Routing본 논문은 LLM 라우팅 시스템이 직면한 환경 변화 대응의 어려움과 반복적인 재학습 비용 문제를 해결하고자 합니다. 기존의 Local Fitting 패러다임은 특정 도메인이나 후보 모델 풀에 과적합되어, 새로운 도메인이나 모델이 등장할 때마다 추가적인 데이터 수집과 모델 최적화가 필수적이었습니다 .#Review#LLM Routing#Foundation Model#In-Context Learning#Routing Pretraining#Model Selection#Quality-Efficiency Trade-off2026년 10월 1일댓글 수 로딩 중