Ballad：基于 Bandit 的 LLM 路由用于自动启发式发现

作者提出 Ballad，一种基于 Bandit 的在线算法，在自动启发式发现过程中动态选择调用哪个 LLM，把多个模型编排成集成。在五个 NP-hard 组合优化问题和四个能力与成本不同的模型上，Ballad 不仅追平事后最优的单个模型，部分情况下还超过所有单模型，同时相比始终使用最强模型最多降低 65.6% 的 API 成本。