研究：多正确选项下决策模型概率分配失衡
原文标题：When Multiple Choices Are Correct: Asymmetric Probability Allocation in Jev and Other Decision Models
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论文评测 Jev、Liquid d1 与 GPT-6 Luna Decisions 三个决策模型在 MetaTool、HotpotQA、ECtHR 数据集上的概率分配。发现即使正确选项排序靠前，仍有 28%–50% 的列表里至少一个正确选项概率低于均匀值 1/n；给同一正确选项五个副本时，概率差距达 17–79 个百分点。结论是概率阈值无法可靠识别全部正确选项集合。
- 问题
- 多正确选项场景下，决策模型的概率分配是否可靠。
- 方法
- 在 MetaTool、HotpotQA、ECtHR 上评测三个决策模型的概率分配与阈值筛选。
- 结果
- 28%–50% 的列表中至少一个正确选项概率低于 1/n；同一正确选项五个副本概率差达 17–79 个百分点。
- 影响
- 下游别用概率阈值判断正确选项集合，多答案检索与工具选择需改用排序或集合解码。
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