末层偷改答案，早层解码反更准

大模型最后几层在为对齐偷改正确答案：早层粗猜、中层把推理语义打磨清楚，末层却把磨好的预测往「更通用、更对齐」的token方向拖偏，Confident Decoding改从confident的早层解码绕开扰动，training-free、零显存、企业里agent真正要干的活，第一次有了真实样本：EnterpriseClawBench从真实workplace session还原852个带fixture的可复现任务，最强配置（Codex搭GPT-5.5）也只到0.663，离放心交付还有距离。 训练terminal agent卡住的不是算法，是数据：Tmax用9B加简单的outcome-only re…

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