研究人员开发了RoRo，一个旨在通过评分卡引导的过程奖励系统来提高大型推理模型（LRMs）效率的新框架。该方法解决了现有方法仅依赖最终结果奖励的局限性，而这些方法不评估中间路由决策的质量。RoRo训练一个“Rubricor”来创建查询特定的评估评分卡，并训练一个“Judge”来对路由轨迹进行评分，利用这些来生成过程奖励，并将其与结果奖励结合起来以优化路由策略。在五个推理基准上的实验表明，RoRo优于现有基线，提供了更高的准确性和成本效益。 AI
影响 该框架通过优化中间决策过程，可能带来更高效、更准确的AI推理。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍AI模型路由新框架的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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