TL;DR: あらゆるクエリと予算に最適な単一LLMは存在しない。乱立するLLMルーティング研究を「5つの部品」で統一定式化し、16以上のルーターと専用ベンチマークをまとめたオープンソース基盤が登場しました。 タイトル: LLMRouter: Unified Infrastructure for Developing, Evaluating, and Deploying LLM Routers URL: ポイント 🧩 ルーターを Context Encoder / Model Encoder / Scoring / Decision Rule / Learning Signal の5コンポーネントに分解して統一 📊 評価基盤 xRouteBench は Generic・Memory・Vision・TimeSeries・Personalized の5トラック計4,767クエリ 🛠️ 全18候補モデルへ全クエリを投げて作る密なクエリ-モデル行列で、訓練と評価を同時に供給 🚀 学習型ルーターは最強の固定モデル（常に最大を選択）を相対14.6%上回る ⚖️ 万能なルーターは無し。RouterDCは精度首位でもコスト重視だと10位に転落 🔁 マルチターンはコストの割に効果が不安定（Router-R1は22.3%） 👤 ユーザー条件付けは有効だが、実フィードバックとシミュレーションで最良設計が入れ替わる 「最良のルーターはタスクと予算で変わる」を実証し、公平比較の土台を用意した一本です。 #LLM# #ModelRouting#

TL;DR: Gemini 3.6 Flashからわずか3週間でアップデート。コーディング・エージェント系ベンチマーク全項目で大幅改善しながら、導入期間中は半額で使えます。 Introducing Gemini 3.7 Flash ポイント: 🚀 DeepSWE v1.1: 65.3%（前世代49.0%から+16.3pt） 🖥 FrontierCode 1.1: 43.6%（前世代34.4%から+9.2pt） 🌐 WebDev Arena Eloスコア: 1588（前世代1538から+50） 📄 GDP.pdf文書理解: 34.0%（前世代22.0%から+12.0pt） 🤖 AutomationBench: 30.4%（前世代17.0%から+13.4pt、約1.8倍） 💰 導入価格: 入力$0.75・出力$3.75（1Mトークンあたり）で3.6 Flashの半額 🌍 提供先: Gemini API、AI Studio、Android Studio、Gemini Enterprise、Gemini Spark（160カ国以上） 🛡 安全機能: CBRN・サイバーセキュリティ悪用防止のフロンティアセーフガードも更新 特にエージェント・コーディング向けに尖らせた設計で、Box、Databricks、Harvey、LangChainなど実務ユーザーから「大幅に良くなった」と評価されています。3週間に1回のペースでこのクオリティのアップデートが来るとは、Flashシリーズの進化が止まりません。 #Gemini# #LLM#

TL徘徊できてなくてこのマロで知りましたありがとうございます😭😭‼️セカイだと踏んでるんですけどどうでしょう、あのOn meとドミノが忘れられなくて #マシュマロを投げ合おう#

TLで一瞬話題になったので久しぶりに。「パブロックの記名性」、特に日本での受容はバンドの演奏スタイル以上にヴォーカリスト（コーラス含む）の歌唱スタイル／声質に左右されると個人的に思っているのでEOEはその意味でもカンペキ💯

TLをぼんやりながめてたらニュース見出しがこうみえてびっくりした 「高市首相、上空から被災地に投下される」 もちろんそんなことは書かれてない 「首相、上空から被災地」という見慣れない文字列を私の無意識はこう補完するのだな