Disagreement-Guided Weak-to-Strong Routing
分歧引导的弱到强路由
🧭 弱模型到强模型路由 · 无监督分歧信号
University of Pennsylvania
提出用模型间分歧信号做无监督弱到强路由，无需正确性标签即可在成本与准确率间权衡
📌 工作参考价值（3 点）
- 在电商搜索推荐或 Agent 工作流中，小模型常用于低延迟生成 query 改写、推荐理由或工具调用；当输出不确定时需路由到大模型。可直接借鉴：让弱模型生成多个候选（如采样多个 query/理由），再用强模型对候选打分或比较，弱模型候选分布与强模型偏好分歧大则路由，避免依赖用户反馈或人工标注。
- 多候选 + 分歧路由可作为默认路由信号：比较弱模型自身多个响应与强模型判断的一致性，无需训练正确性预测器，部署简单，特别适合开放域文本生成和 agentic 任务，能显著降低大模型调用成本。
- 实验结论表明，即使有 ground-truth 正确性标签可用于训练路由器，基于分歧的路由也能超越直接拟合正确性的方法。因此在业务中可优先采用无监督分歧信号，或将其作为特征加入有监督路由器，提升泛化能力。