Prism-1：让多选项打分不受选项位置与竞争者影响

Yao Long Teng 等在 arXiv 论文（arXiv:2610.22066）中提出 Prism-1（Position- and Rival-Independent Scoring for System One Models），一种基于公理的打分架构：每个选项在共享位置、独立区块中读取，用模型常规从左到右注意力在一次前向计算中完成评分，从而避免选项顺序和其他选项对决策的影响。 论文摘要称，在 Qwen3-8B 和 Gemma 4 12B 的五个基准集上，打乱选项顺序不会改变 Prism-1 的答案，新增无关选项也不会改变其对其他选项的选择；对比在同一数据上训练的 SCQ 提示基线（一次重排后其 7% 的答案会变），Prism-1 准确率与该基线相差不超过 1 个百分点，在仅统计重排后仍保留的答案时高出 2—4 个百分点。

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