金融小模型诚实决策研究：规模、专精坍塌与混合语料修复
原文标题：Honest Small Decision Models for Finance: Scale, Specialization Collapse, and Mixed-Corpus Remediation
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研究训练 0.8B 至 32B 的 System-1 金融决策小模型（K2-Horizon、Qwen3.5/3.8 系列），发现窄域微调会损失 9–45 个百分点的通用决策能力，且在真实标注问题上各规模模型均退化为基准先验。混合语料修复可在单一适配器中保留多域能力，并给出可部署的按域温度与分级调度方案。
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金融小模型窄域微调损失9–45个百分点通用决策力，真实标注问题上各规模均退化为先验
- •训练0.8B至32B共九个规模档的System-1决策模型，覆盖K2-Horizon与Qwen3.5/3.8两家族，用同一冻结LoRA配方
- •窄域微调损失9–45个百分点通用决策能力，该数据混合效应随模型规模增大而缩小
- •在19,640条真实前向收益问题上，0.8B至32B各档均落在horizon条件先验基线（准确率0.37–0.38），无可检测的条件优势
- •校准甜点在2B（ECE 0.026），9–32B在先验漂移下降至0.043–0.044
- •混合语料修复可在单一适配器中保留多域能力，并给出按域温度与分级调度方案
为什么重要：对把金融决策押注在窄域微调小模型上的团队是警示：规模扩大并未带来条件判断力，诚实的不确定性反而更可靠，混合语料是可行修复路径。
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