决策模型去除选项长度偏置后，Habermas Machine 基准分数反降

决策模型去除“选项长度偏置”后，Habermas Machine 基准得分从 60 分降至 45 分，低于“选最长”启发式的 50%。随机基线约为 24%；作者认为，去偏并非让模型变差，而是避免模型在选项增加 token 时崩溃，凸显分数与鲁棒性之间的取舍。