新加坡国立大学推出原生决策架构 System One：从决策出发重塑模型设计

新加坡国立大学 xML Lab 团队近日发布了名为 System One（代号 Jeva）的模型架构，旨在将决策作为模型设计的起点。该架构专为处理需要输出明确判断、概率或分数的任务而构建，能够直接给出选择结果，无需生成长篇推理文本。针对现有大模型在答案排序依赖选项位置或缺乏无效选项识别能力的问题，Jeva 确立了四项核心结构特性：Null-aware（感知无解）、Permutation-invariant（对置换不变）、Option-scalable（选项可扩展）以及 Cacheable（可缓存计算）。在架构设计上，Jeva 将文本理解与当前判断分离，采用共享编码器表示请求和选项，并引入轻量决策模块读取候选集合。这种设计使得候选语义表征得以缓存复用，而判断过程则随问题和候选内容动态更新，避免了因选项数量增加或顺序改变导致的模型失效。实验数据表明，基于 Qwen3.5-4B 骨干的 Jeva-4B 在银行业务场景测试中展现了优异性能。其对于“答案缺席”情况的识别能力（AUROC）达到 98.66%，显著优于现有的 InternDecision-4B 和 JevK5 等对照模型；同时，在面对候选选项顺序变化时，Jeva 未出现决策翻转现象，确保了判断的稳定性与可靠性。