用 Qwen3-1.7B 單次前向做選項決策，CommonsenseQA 準確率 59.4%
把輸出詞表限制在 A–E 等固定選項上、一次前向取最高機率 token，就能讓語言模型直接作答而無需逐 token 生成。作者用 Qwen/Qwen3-1.7B 復現該「決策模型」做法，在 CommonsenseQA 隨機留出樣本上準確率 59.4%、macro F1 0.584，微調後提升到 62.4%。但輸出機率不等於正確率：模型明顯過度自信，0.9–1.0 置信區間實際正確率僅 70%，用溫度縮放擬合出 T≈3.80 來校準。
給出可直接執行的程式碼與 CommonsenseQA 實測數字，說明約束解碼單次前向的決策模型為何快，並展示溫度縮放校準前後置信度與準確率的落差，對關注本地小模型推理與評測的開發者有參考價值。
原標題：Build your own decision model
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| 評分 | 65 / 64（平均 64，門檻 76） |
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| 狀態 | 未入選 |
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