jev模型概率不准需排查校准偏差、输入扰动或配置错误：确认启用parallel_constrained解码模式；检查state噪声与长度突增；用真实数据做可靠性图验证校准性；核查temperature是否被误设；抓包比对排除kim sdk篡改。
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Jev模型返回结果概率不准，直接导致自动化决策误触发、人工复核率飙升或阈值策略失效，必须定位是校准偏差、输入扰动还是系统配置错误。
确认是否真在用Jev原生概率输出模式
打开调用脚本，检查是否显式启用了并行约束解码。若只加载了模型但没设解码策略，Jev会退化为自回归JSON生成，此时返回的“probability”字段实际是token预测置信度，【不是模型对选项的校准后概率】。
在model.load()之后、generate()之前插入：model.set_decoding_mode("parallel_constrained")。
这一步漏掉，所有后续概率分析都失去意义。
排查输入state是否引发分布偏移
方法一：固定问题+固定选项，只变state内容
用同一组question和choices，分别传入三类state：①精简版（仅关键字段）②原始日志全量截取 ③含大量无关描述的客服对话。观察noul/choice中各选项概率分布是否剧烈跳变——若②和③的“is_at_risk_of_churn”从0.91骤降至0.33，说明模型被噪声字段干扰，需清洗输入。
方法二：检查state长度突增
查最近7天p95 state字符数曲线，若某天起从平均1200字符跃升至8600字符，大概率触发Jev内部token截断，尾部语义丢失，概率计算基础坍塌。
验证概率校准性：用真实样本做可靠性图（reliability diagram）
第一步：收集最近1000次返回noul≥0.9的请求，记录每次的真实标签（如是否真为churn）
第二步：统计这1000次中实际发生churn的数量
第三步：若只有682次为真，则说明标称“90%把握”实际只有68.2%准确率，存在严重高估
这一步必须用线上真实反馈数据，不能依赖测试集模拟。校准偏差无法通过重训模型修复，只能靠后处理缩放或动态阈值调整。
检查Jev服务端是否启用概率温度调节
联系运维确认API是否配置了temperature参数。Jev默认temperature=1.0，若被误设为0.5，会导致概率分布人为压平（如0.95→0.78，0.05→0.22），看似更“保守”，实则破坏原始校准。
调用方无法覆盖该参数，必须由Jev管理员在gateway层关闭或重置为1.0。
排除Kim SDK中间层篡改
抓包对比Kim发出的原始请求与Jev实际收到的请求body。重点看：Kim是否对response做了二次归一化？是否把choice返回的raw_logits自行softmax再覆盖原prob字段？
用curl绕过Kim直连Jev接口，传相同payload，比对两处返回的{"noul":0.91}是否一致。不一致则问题出在SDK，立即锁定kim-client版本，升级至v2.5.3+（该版本修复了v2.4.x中对noul字段的强制截断bug）。
