› El trabajo proviene de Yan Dai, Negin Golrezaei y Patrick Jaillet y se publicó en arXiv el 12 de junio de 2026 (versión corregida el 24 de septiembre de 2026).
› Los sistemas de recomendación utilizan múltiples modelos de embeddings simultáneamente y deciden qué modelo atenderá cada consulta.
› Los autores escriben explícitamente que, a pesar de la importancia práctica de este problema, permanece poco estudiado en condiciones realistas.En qué consiste el problemaEl routing de modelos embedding consiste en que el sistema recibe una consulta (contexto) y debe elegir un elemento (acción) mediante uno de los modelos embedding disponibles (expertos).
› Cada experto opera en un espacio de baja dimensión de representaciones ocultas - de ahí la denominación "low-rank experts".