受控实验：读出头复杂度不影响类型化决策模型准确率

Ritvik Rastogi 在 arXiv 论文（arXiv:2611.15592）中统一协议重新实现并训练五种类型化决策模型读出头，发现读出头复杂度不影响准确率：在 Qwen3-0.6B 上各读头域内准确率均达 81.3–82.0%，0.5M 参数的余弦头与 27M 参数的联合 schema 头持平，且推理时间减半。 实验控制了骨干模型、15 个公开英文训练来源、训练配方（含逐头学习率搜索）和随机种子。作为参照，把骨干从 Qwen3-0.6B 换成 Qwen3-4B 可带来域内 4 个百分点、保留来源上 11 个百分点的提升，说明扩大的收益主要来自骨干而非读出头设计。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。