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本文提出了一个级联框架，用于说话人归属多语言ASR，在MLC-SLM 2026挑战赛中获得第二名，tcpMER为15.41%。
提出了一种面向成本感知的LLM服务的两阶段级联框架，该框架将查询聚类并路由至最具成本效益的模型，然后将低质量输出升级至更强的模型。在降低推理成本的同时，保留了97-99%的准确率。