arXiv 人工智能· Tianxiang Gao, Jinzhe Li, Zhiyuan Li, Yi Chang, Yuan Wu·· 5 小时前AI 评分38
选项更多决策更少：类 JEV 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
JEV 1.13 与开源 KEV 等直接决策模型被证实存在序数尺度利用偏差，在 36 个序数数据集上的决策仅使用 67%–76% 的有效金标支持度。随着尺度从 K=2 细化至 K=14，决策利用率进一步降至 26%–75%。通过针对性 BA-LoRA 后训练，两种规模 KEV 的相对金标利用率从约 47% 提升至 86%，证明该偏差并非不可改变的架构限制。
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