从 LLM 构建 Jev 风格决策模型（第二部分）：打开模型

该系列第二部分探讨混合视觉语言模型内部机制，指出 logit bias 和引导选择依赖词表概率、存在标签质量被掩盖的问题，并提出将问题与选项写入固定 token 序列、单次前向传播直接打分的原生评分端点设计，同时记录实现中的问题。

AI推荐理由 该文是系列教程的第二部分，讨论如何绕过词表 logit bias，用固定 token 序列和单次前向传播直接给选项打分，并记录实现中遇到的问题。对做 LLM 决策接口的开发者有参考价值，但属于个人教程，尚无效果数据或代码验证。