近日，来自伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）的研究团队在 NeurIPS 2025 上发布了新作：《Router-R1：Teaching LLMs Multi-Round Routing and Aggregation via Reinforcement Learning》，本文提出了 首个多轮 LLM Router 框架 Router-R1 ，让 LLM 不止会 "回答"，还会 "思考、调度与协调其他模型" 来达到可控的性能与 成本平衡。 Haozhen Zhang 现为南洋理工大学（NTU）博士一年级学生，本工作完成于其在 伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校 （UIUC）实习期间。Tao Feng 为 UIUC 博士二年 级学生，Jiaxuan You 为 UIUC 计算机系助理教授。团队长期聚焦 LLM Router 方向，已产出 GraphRouter、FusionFactory 及本文 Router-R1 等多项代表性研究 成果。 "如果一个问题只需小模型就能回答，为什么还要让更贵的大模型去思考？" 在大语言模型（LLM）种类爆炸的时代，这个看似简单的问题，正成为 AI 系统设计的关键瓶颈。面对性能、延迟与 ...