hierarchical-routing

本文提出了一种基于SLM条件的分层关系路由架构，该架构将小型语言模型集成到图神经网络中，以实现标记属性图中的自适应消息选择，通过利用上下文语义信息来提高预测准确性。

HiRoute 提出了一种层级路由提示调优框架，将类别无关的安全控制与类别特定的响应引导相分离，用于大语言模型的安全对齐，在降低过度拒答的同时保持高安全率。

Hierarchical Global Attention (HGA) 是一种可直接替换预训练长上下文Transformer中密集因果注意力的方法。它采用分层两级路由机制，使得能够对一个小规模路由工作集进行精确注意力计算，从而允许像 Qwen3-30B 这样的模型在单个 RTX 5090 上以64K上下文运行，且质量损失极小。

SkillTree 是一个将 AI agent 的多个 skill 整理成树形结构并按需加载的工具，避免一次性将所有指令塞入上下文，提升 agent 效率。