更多选择，更少决策：类 JEV 直接决策模型中的序数尺度偏差

研究分析 JEV 1.13 和 3 个开源 KEV 模型，发现直接决策模型存在序数尺度利用偏差，会压缩候选决策空间。在 ANLI 上，JEV 虽有 74.95% 准确率，却将 38.8% 预测和 51.3% 错误归为 Neutral；36 个序数数据集上最终决策仅使用 67--76% 有效 gold support。BA-LoRA 后训练在 8 个监督尺度上将利用率从约 47% 提至 86%。