arXiv cs.AI· Tianxiang Gao, Jinzhe Li, Zhiyuan Li, Yi Chang, Yuan Wu·· 8 小时前AI 评分39
选择更多、决策更少：JEV 类直接决策模型中的序数尺度偏差
More Choices, Fewer Decisions: Ordinal-Scale Bias in JEV-like Direct-Decision Models
AI 导读
对 JEV 1.13 与三个开源 KEV 模型的分析发现，直接决策模型存在"序数尺度利用率偏差"，即决策阶段对候选空间的压缩。36 个序数数据集仅用到 67–76% 的有效 gold support，四个 nominal 任务为 87–102%，K=14 时利用率降至 26–75%。BA-LoRA 后训练可把 8 个监督尺度上的 gold-relative 利用率从约 47% 提到 86%。
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