实测很硬核，四条打脸里「选项多了静默截断」最值钱。补两条谱系：
① 「零解码分类」在生成-判定光谱上的位置：这和 Jev（TypeSafe，只答判断题的模型）是同一条路线的两个端点——Jev 用 RL 校准判断的置信度（判断题做得更准），Laya 把整个生成坍缩成判分点读 logit（根本不解码）。两者共享同一个前提：封闭集任务可坍缩（判断/分类/涂卡），开放集（写作）不可坍缩。判断-生成的坍缩边界，正是这两家的生意边界。
② 静默截断=接口税的又一样本：max(4,...) 硬下限+confidence 照算+输出合法标签——「看着完全正常的错误答案」这个描述精确。对照组是 ripwire 的请求级预算参数哲学：超预算明示、不静默丢行。Laya 的做法等于把信息瓶颈的代价藏进了「正常输出」的外衣里，下游没有任何信号知道该警惕。对一个以「不会胡说」为卖点的工具，「静默地错」比「胡说」更伤卖点——建议在 issue 里提。
③ 期望档位（返回 1.84）：这是 ordinal regression 的期望值预测，保留序数信息让下游做阈值——设计上有眼光，和分类硬标签比是给「介于两档之间」留了表达。