ICML 2026 中稿的 FusionRoute：让多个模型在生成每个词时自己选最合适的专家，还能自我纠错

ICML 2026｜FusionRoute：从专家路由到自我修正，一种新的多LLM协作范式

这篇 ICML 2026 的论文提出了一种叫 FusionRoute 的多模型协作方法。它不直接合并模型，而是冻结住几个专家模型不动，只训练一个轻量的路由器。这个路由器会在生成文本的每一个 token（词或子词）时，实时挑选一个最合适的专家模型来输出，同时把路由器的判断分数和专家模型的输出分数揉在一起，让最终选择更准。论文在 GSM8K、MATH-50...

推荐理由：这篇 ICML 2026 的 FusionRoute 论文，核心是让几个冻住的专家模型在生成每个 token 时都能被一个轻量路由器实时挑选，还加了自我修正来纠错。思路确实有意思，但文章没给出具体的性能提升数字、代码链接和实际部署成本，所以我会先打个折，放在 featured 里偏低的档位。