All research

Исследования · линия Better Router

Адаптивный routing с учётом качества, стоимости, задержки и надёжности.

Воспроизводимое исследование: могут ли обученные политики превзойти детерминированный baseline в стиле Better Router при выборе между гетерогенными LLM-arms.

Открытый исследовательский репозиторий

Study scope

Better Router Adaptive сравнивает четыре стратегии routing на каноническом наборе RouterBench: детерминированный proxy правил, предиктор utility XGBoost, контекстный bandit LinUCB и offline oracle как верхняя граница.

  1. Функция utility

    Primary score balances quality, normalized cost, normalized latency, and error rate: U = 0.65Q − 0.20Cn − 0.10Ln − 0.05E.

  2. Контракт данных

    Канонические строки по prompt_id и model_id с контролируемыми группами задач, полями происхождения и проверкой RouterBench SHA-256 до pickle-конверсии.

  3. Дисциплина оценки

    Разбиение по prompt_id — никогда по утечке строк — с regret, доверительными интервалами и артефактами из прогонов, а не вручную.

Publications and repositories

Publications and repositories

Evidence and status

Исследования · линия Better Router

  • Эмпирические выводы по XGBoost или LinUCB пока не заявлены.
  • Фигуры README используют синтетический fixture с пометкой demonstration — не финальные экспериментальные доказательства.
  • Исследование изолировано от продакшен Better Router до shadow evaluation и проверки приватности.