语言模型语义落地的失败感知归因：以决策为中心的评估协议

基于摘要分析。该研究关注与求解器耦合的语言模型：从自然语言中提取状态信息，是否真正改善下游决策，而非仅提高提取准确率或最终方案质量。作者将语义落地定义为固定求解器上游、可从外部观察的状态估计接口，提出以配对遗憾差异归因接口决策贡献的评估协议，并给出这种归因成立的条件。 协议的关键是将每个逻辑请求都保留在估计目标中，使解析或调用失败不会因被排除而掩盖实际运行风险。摘要未提供遗憾的具体定义、失败计分规则及识别条件，相关细节尚未验证。 在通勤铁路领域，作者使用120份独立撰写并经裁定的简报，评估四个托管模型家族、两种JSON契约，并设置正则表达式、符号方法和学习型信息提取器作为对照。作者报告，在960次单次请求中，所有配对契约差异的区间均包含零，且没有语言模型实验单元可靠地优于学习型提取器；这不等于证明不同契约等效。作者报告，解析有效率介于70.4%至100%，说明字段准确率相近时，运行可靠性仍可能不同。 作者报告，另增加360次抽样的重复调用检查中，排名最高的模型随重复实验变化，观察到的模型间差异未超过服务提供方自身的运行间波动。在独立的三轮实验中，96个模型—案例配对有59个遇到失败请求。医院病房领域采用不同动作空间和词汇的复现实验，作者报告同样未观察到明确的契约差异，LLM也未显示稳定超越对照的模式；该实验的样本量与具体指标尚未验证。 平台推测（待验证）：可迁移到EEG/BCI的是评估框架，而非语言模型效果。假设固定下游决策器后，将解码输出视为状态估计接口，保留无效输出或拒识试次，并比较配对决策损失，可检验解码改进是否产生实际决策收益。可在同一批EEG测试试次上比较两个解码器，保持下游策略不变；需改造状态映射、失败代价及被试层级不确定性估计。低信噪比、跨被试差异和小样本可能使归因不稳定。已有相关EEG工作尚未检索确认；全文实验协议、消融及统计信息尚未验证。