SeLMRoute：面向大语言模型路由的概率语义证据框架

SeLMRoute 通过先提取与候选模型无关的概率语义证据、再估计候选模型表现的方式实现 LLM 路由，在 LLMRouterBench（15 个数据集、20 个候选模型、11,481 条查询）上平均准确率达 72.08%±0.45，分组五折 out-of-fold 评估为 72.64%，高于最强固定候选的 69.23%。