不放大模型也能评分：用有序原型把口语水平拉成一条可量化的轨迹

英文题目：LOPA: Enhancing Spoken Language Assessment via Latent Ordinal Prototype Alignment

会议身份：conference:interspeech:2026:conference-paper-id:lin26e_interspeech

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标签：#教育 #正则化 #语音 #语音属性识别

评分：6.0/10 | 创新 1.3/2 | 技术严谨 1.0/1.5 | 实验充分 1.0/1.5 | 清晰度 0.8/1 | 影响力 0.8/1.5 | 开源 0.0/1.5 | 可复现 0.3/0.5 | 工程/实践 0.8/1.5

排名：前50% | 文档类型：方法研究

👥 作者与机构

• Hong-Yun Lin：机构信息未能从会议 PDF 纯文本可靠映射
• Fu-An Chao：机构信息未能从会议 PDF 纯文本可靠映射
• Bi-Cheng Yan：机构信息未能从会议 PDF 纯文本可靠映射
• Berlin Chen：机构信息未能从会议 PDF 纯文本可靠映射

📌 核心摘要

口语评估（Spoken Language Assessment，SLA）需从多部分自发语音预测人类评分，难点在于发音流利度等浅层声学线索与语义深度需联合建模，且欧洲语言共同参考框架（Common European Framework of Reference，CEFR）等级具有渐进序数结构。第一步冻结Whisper Large-v3编码器抽取32层表征，由语义锚定层路由（Semantic-Anchored Layer Routing，SALR）偏置初始化并加权融合多深度特征，输出的帧级融合特征进入下一步。第二步经注意力池化（Attention Pooling）按时间显著性加权得到定长向量，再经特征适配器映射为隐嵌入并由期望解码输出连续分数。第三步以潜序数原型对齐（Latent Ordinal Prototype Alignment，LOPA）约束该隐嵌入，通过原型吸引实现类内紧致并以序数约束使原型间距与分差成比例，形成有序流形。与直接微调多模态大模型或仅用末层回归不同，该方法不更新主干且显式约束原型间距与分差成比例，兼顾效率与序数可解释性。在Speak & Improve 2025评估集上，该Whisper方案整体均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）为0.361，皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient，PCC）为0.828，持平Phi-4多目标多模态基线并明显优于末层基线。结论目前仅在该英语二语语料四部分口语任务上验证，跨语言、跨测试体系与分布外泛化尚未检验。原文未披露训练、推理或部署成本。

🔗 开源与复现资源

本次未形成可展示的已核验资源记录，开放状态尚未核实。 可达状态仅表示本次链接检查结果，不代表许可证、本文权重或运行复现已验证。

🧭 深度解读

输入是什么，要输出什么，为什么不能只看最后一层？

这篇论文研究的输入是学习者在多题型口语考试中的自发语音，输出是与人工评分尽量接近的口语水平分。考试包含 4 个开放题型，分别记为第一题个人问答、第三题观点表达、第四题看图说话和第五题话题讲述，每个题型有一条独立的人工分，整场总分是四题平均。分数不是随意实数，而是欧洲语言共同参考框架对齐的半分制有序量表，从 2.0 到 5.5 以 0.5 为步长递增，等级越高代表语义深度和表达准确性同时进步，相邻两档如中级上下分界的差别往往很细微。

必须保留的关键信息是任务的回归属性和有序属性。回归属性要求模型输出连续分数以减少离散分类的信息损失，有序属性要求嵌入空间中等级的几何距离能反映真实分差，而不是把每个等级当成互不相关的类别。原文指出，只用 Whisper 最后一层做评分会丢掉早期和中层保留的音节、音素、发音和流利度线索，而这些恰恰是区分低中段水平的关键。

同时，即使最后一层隐含了有序结构，不同等级的点在可视化中仍然大面积重叠，说明弱分离的潜空间不足以支撑精确打分。 对刚入门的读者，可以把流程想象成老师听录音打分。老师既听说了什么内容，也听发音是否清楚、停顿是否自然，还要把听到的整体印象放到一条从低到高的成长轴上。本文的方法就是让机器同时做到这两点，一路负责从冻结模型的多个深度捞回声学和语义线索，另一路负责把成长轴直接写进损失函数，让同分聚拢、异分按分差拉开。

已有路线走了多远，各自留下了什么缺口？

第一条路线是多模态大语言模型微调评分。原文提到的背景是先做监督微调和指令微调，再让模型生成分数或文本评价，这类方法在口语评估上确实有效，但存在两个现实约束。一是数十亿参数的微调和部署成本对教育场景不友好，二是多数做法把评分当成普通回归或文本生成，没有显式利用等级有序这一先验。论文把这类方法作为精度参照，而不是作为要复刻的路线。 第二条路线是中等规模语音基础模型加轻量头。

相关工作指出 Whisper 编码器内部存在从低层声学到高层语义的分层，低中层集中音节和音位信息，高层语义属性更易线性分离。已有工作证明只探针最后一层也能看到与等级对齐的隐式有序结构，但同样报告了相邻等级重叠严重的问题。另一类做法依赖转写文本或手工特征，等于把声学细节交给外部模块，也没有解决有序建模。通用语音基准的经验则表明加权聚合多层隐状态往往优于只用最后一层，这为本文的多层路由提供了直接依据。

第三条路线是原型学习和有序回归。原型方法用类中心鼓励同类紧凑，在表征学习中常用作几何归纳偏置，有序回归则关注保持标签间的单调关系。原文明确区分已有探索是两者各自独立，而在口语评估这种语音任务中把两者系统融合的工作仍然少见。本文的定位就是把多层聚合的工程经验与原型加有序约束的几何思想合在一起，用冻结主干加可解释路由的方式补上前两条路线的缺口。

问题如何形式化，数据和监督从哪里来？

形式化上，每个题型学习一个回归函数，把该题的语音输入映射到该题分数。输入是原始波形经频谱变换后的序列，监督是人工在半分制有序量表上给出的题型分。训练目标是让自动评分与人工参考尽量接近，评估时既看误差大小也看排序一致性和容差命中率。 数据条件是 Speak & Improve 语料 2025 版的官方训练集、开发集和评估集。论文只用其中的开放口语部分，也就是上述 4 个题型，不涉及其他封闭题。

分数聚合方式是算术平均得到会话总分，题型差异通过为每个题型单独训练一个评分器来处理，理由是不同题型的时长分布和能力侧重存在系统差异。 一个容易误解的点是等级数量与分数的关系。原文方法部分用类别数和有序分数集合来描述输出，潜原型按等级初始化为该等级质心，预测时先得到等级概率再求期望得到连续分。这意味着模型同时利用了分类的分布形状和回归的连续目标，而不是二选一。

监督来源始终是人工题型分，没有引入额外的人工标注或外部知识库，这决定了后文所有改进都必须从表示组合和损失几何中来。

四阶段流水线如何把一段语音变成一个分数？

先沿着一个样本走完全程。输入一段某个题型的语音，经过冻结的 Whisper 编码器得到 32 层的隐状态序列，每层都是时间步数乘以特征维度的矩阵。接着语义锚定层路由用一组可学习的标量权重做加权求和，把 32 层压成一个融合序列。然后基于注意力的时序池化为每 1 帧打分并做掩码归一化，加权求和得到定长向量。再经过两层适配器得到潜嵌入，最后线性头输出等级概率并对有序分数集合求期望，得到连续预测分。

训练时回归误差与两个原型正则项联合优化。 这个总览的教学价值在于区分信息从哪里来、结构从哪里来。多层路由解决信息来源问题，把深层语义和浅层声学都保留下来。注意力池化解决变长和显著性问题，让关键片段权重更高。原型对齐解决结构问题，让潜空间既紧凑又有单调几何。

预测头的期望操作解决离散到连续的转换问题，避免硬分类的信息损失。 下图是论文给出的整体示意图，左侧是纵向主路径，右侧是潜空间正则的放大视图，阅读时应把两者对应起来，左侧每一步的输出都是右侧几何约束的操作对象。

看图路径： 1. 先从左侧找到池化、适配器到预测头的纵向主路径，再看右侧圆形潜空间的位置；2. 观察中心样本点 z 与周围 c1 到 c5 原型之间的虚线，确认最小化的是哪一条；3. 找到原型之间灰色双向箭头与蓝色类间约束标注，区分它与类内吸引的不同作用；4. 沿左侧引出的 LOPA 箭头看它指向哪里，确认正则作用在适配器输出的嵌入上

论文图 1。原论文 Figure 1：“A schematic diagram of the proposed method.”。

该图左侧可见从池化到适配器再到预测头的堆叠，右侧大圆是潜嵌入所在的空间。中心空心点是当前样本的嵌入，周围 5 个彩色簇分别是不同等级原型及其成员，样本与所属原型之间的虚线标注了最小化含义，原型之间的灰色双向箭头标注了类间约束与分数差成比例的关系。从左侧引出的曲线箭头明确指向中心嵌入，说明有序原型对齐是作用在适配器输出上的正则项，而不是替代主回归路径。这种画法把回归主损失与几何正则的关系讲得很直白，主损失管分数接近，附加损失管空间形状。

语义锚定层路由做了什么，为什么要偏置初始化？

语义锚定层路由的计算很简单，就是对 32 层做带权重的求和，权重是经归一化后的可学习标量。输入是各层的时间序列表示，输出是同形状的融合序列。关键在初始化，原文把最后一层的权重设为 5.0，其余设为 0.0，相当于训练起点几乎只用最后一层这个强语义基线，之后只有当其他层确实有帮助时才被招募进来。这种偏置初始化的安排理由是防止在冻结主干下无差别混合导致特征稀释。

从语音分层的角度看，最后一层语义判别力强但声学细节被压缩，浅层保留发音和音素线索，中层兼顾两者。不同题型需要的深度不同，个人问答更依赖发音清晰度，观点和看图题需要内容组织与语音细节兼顾，话题讲述更依赖高层语义连贯性。路由机制让每个题型的评分器学出自己的层偏好，后文的层权重表正好验证了这种题型相关性。

语义锚定层路由 × 多层表示： 语义锚定层路由负责决定每一层出多少力，多层表示负责提供从浅层声学到深层语义的不同原料，二者搭配的理由是最后一层语义强但丢了发音和流利度细节，组合后模型能以最后一层为锚再按需招募浅层和中层，形成任务相关的混合表示。

复述时要注意梯度路径。冻结意味着 Whisper 参数不更新，梯度只流经路由权重和后端的池化、适配器与预测头。路由权重虽小但决定了信息配比，是全文可解释性的主要来源。缺失的细节是原文没有报告路由权重的稀疏度约束或温度设置，因此只能按加权平均的字面含义理解，不能脑补为硬选择或前几层截断。

原型吸引与有序约束如何共同塑造潜空间？

潜嵌入是适配器输出的向量，原型是每个等级的可学习中心向量，初始化为该等级质心并随训练更新。对每个样本，先找到其真实分数对应的原型序号，吸引损失计算二者欧氏距离的均方，目标是同级聚拢。有序约束损失则遍历所有原型对，要求原型间欧氏距离乘以全局缩放因子后接近对应分数差的绝对值，目标是异级距离与分差成比例。总损失是回归均方误差加上两项正则的加权和，原文权重均取 0.1。 两项分工不同但互补。

吸引项只管类内，不管原型之间如何摆放，有可能把不同原型挤在一起。有序项只管原型间的拓扑，不管样本是否贴近原型，有可能出现原型排得整齐但样本散乱。联合使用后，样本先被拉向自己的原型，原型之间又被拉成与分差一致的间距，潜空间才形成既紧凑又单调的流形。原文强调这不是从零构建结构，而是放大 Whisper 隐含的有序流形，使其达到可精确评分的分离度。

潜在有序原型对齐 × 原型吸引损失： 潜在有序原型对齐是整体几何约束的思想，原型吸引损失是其中负责类内收紧的具体分工，它把同分样本的嵌入向量拉向该等级原型，搭配理由是只靠回归损失时相邻等级容易重叠，加上吸引项后同级更紧凑，才有条件再谈等级间的距离是否有序。

有序约束损失 × 原型吸引损失： 原型吸引损失管类内距离变小，有序约束损失管类间距离与分差成比例，二者搭配是因为只收紧类内会出现原型随意摆放，加上原型间距离要正比于分数差的约束后，嵌入空间才形成随欧洲语言共同参考框架等级递进的单调流形。

实现上有两点必须按原文交代。一是原型随训练更新，不是固定质心，因此有序约束的梯度会同时影响原型位置和缩放因子。二是最终分数不是取最大概率等级，而是对有序分数集合求期望，这让原型几何的变化能连续地传导到分数输出。原文没有给出原型维度与适配器输出维度的具体数值对应之外的额外约束，也没有报告原型更新是否使用停止梯度，因此复述时不应猜测其优化细节。

注意力池化和期望打分如何处理变长语音？

口语时长差异大且并非每帧都重要，平均池化会把停顿和无效片段与关键词同等对待。原文的做法是对融合序列的每 1 帧用共享打分器算一个标量，再做掩码归一化得到权重，加权求和得到定长向量。掩码的作用是排除填充帧，权重的作用是让显著帧贡献更大。消融显示把注意力池化换成时间平均后误差上升，说明加权确实带来了可测收益。 得到定长向量后，两层适配器将其映射为潜嵌入，线性头输出等级概率。

期望打分的含义是把每个等级的分数乘以其概率再求和，概率分布越集中在高分等级，期望越高。这种做法保留了分布的不确定性，比直接取最大类更平滑，也更适合半分制的连续评估。

注意力时间池化 × 期望分数： 注意力时间池化负责把变长语音帧压成一个定长向量并给显著帧更高权重，期望分数负责把离散等级概率转成连续分数，二者搭配的理由是口语时长和显著性不均，直接平均会稀释关键片段，先加权池化再按等级概率加权求期望，才能保留可微的连续评分路径。

初学者常问为什么不直接回归一个实数。原文的回答是离散分类会丢失有序信息，而纯回归又难以施加原型几何约束，期望形式恰好兼顾两者。回归主损失作用在期望输出与人工分的均方误差上，原型损失作用在中间的潜嵌入上，两条监督路径分别约束输出精度和表示形状，这是理解全文损失设计的关键。

冻结了什么，训练了什么，超参数如何设置？

训练的边界很清晰。冻结的是 Whisper Large-v3 编码器的全部参数，提取全部 32 层表示，特征维度为 1280。训练的是层路由权重、注意力池化、两层适配器、原型向量、缩放因子和线性预测头。优化器用 AdamW，学习率为 0.001，批量为 32，第一题和第五题训练 25 轮，第三题和第四题训练 30 轮。适配器是 512 隐单元加激活与丢弃，池化隐层为 128，两项正则系数均为 0.1。

这种冻结主干加轻量头的范式意味着训练成本远低于微调大语言模型，但不等于没有训练。每个题型独立训练一个评分器，因此实际要跑 4 次训练流程，题型间的层偏好和原型位置不共享。路由偏置初始化保证起点是强语义基线，原型质心初始化保证起点已有粗略有序结构，两者都属于用先验稳定训练的技巧。

冻结主干 × 轻量头： 冻结主干指 Whisper Large-v3 编码器参数不更新只提供 32 层表示，轻量头指层路由权重加注意力池化加两层适配器加线性分类头负责学习，分工是前者保留预训练的声学语义分层，后者学习评分所需的组合与几何，搭配后训练成本低且避免在小规模评分数据上破坏语音基础表示。

未报告的缺项也要点名。原文没有给出学习率衰减、早停策略、随机种子、硬件型号与训练时长，也没有说明原型和缩放因子的具体优化分组。因此复现时只能先按上述已报告值搭建，再通过开发集调参补齐缺项，不能从模型名称推定这些实现。论文声明使用了生成式工具润色文字，但研究内容和实验结果由作者负责，这与方法复现无关。

在什么数据和指标下比较，如何保证条件公平？

数据与协议沿用官方设定。语料为 Speak & Improve 语料 2025 版，使用官方训练集、开发集和评估集，只评 4 个开放题型，题型分由人工在 2.0 到 5.5 的半分制量表上给出，会话总分是四题平均。按题型训练评分器的做法是为了适配系统性的时长差异，这意味着比较时必须对齐题型划分和聚合方式，否则数值相同也可能是不同聚合口径。 基线分两类。轻量类包括级联识别再用文本评分的基线、端到端语音评分基线、只用最后一层的 Whisper 评分器，以及融合 Whisper 加文本加手工特征的强基线。

多模态大模型类是 Phi-4 多模态的多个变体，包括单目标和多目标学习版本。论文的比较保留了这些实际可运行的策略，没有用事后最优或人工上限代替部署收益，这一点符合公平比较的要求。 指标方向需要先讲清。均方根误差越小越好，皮尔逊相关系数越大越好，容差准确率指预测与人工分差距在 0.5 以内和 1.0 以内的比例，越大越好。

有序结构用轮廓系数和有序性相关衡量，前者反映类内紧凑与类间分离，后者计算不同分数质心距离与分数差的皮尔逊相关，越大表示越有序。显著性用考生层面的总体平方误差做配对检验，报告双侧与单侧值和效应量，这是判断小幅提升是否可靠的依据。

主结果在什么条件下成立，与大模型差距有多大？

要回答的核心问题是冻结小模型加结构约束能否接近微调大模型。比较条件是同一评估集上的会话总体分数，指标同时看误差、相关和容差命中率。方向上误差越小越好，相关和容差越高越好。论文报告的本方法误差为 0.361，相关为 0.828，容差 0.5 以内为 83.3，容差 1.0 以内为 99.0。 下表整理主结果的关键数字，阅读时先看误差列再看相关列，最后看容差列是否同步变化，避免只看单一指标下结论。

上表显示本方法在误差和相关上与最强的多模态微调版本基本持平，误差仅差 0.001，相关还略高。代价在容差 0.5 以内这一列，多模态多目标版本达到 85.7，本方法为 83.3，说明在严格容差下的命中率（%）仍有差距。同时要看到未胜出项，级联基线和端到端基线明显更差，但融合手工特征的轻量强基线达到 0.364，与本方法差距很小，说明手工特征仍是不可忽视的竞争路线。

论文用可视化支持有序性解释，全局有序性从 0.878 升到 0.974，轮廓系数从负值升为正值，但这些是表示层面的辅助证据，不能代替误差本身的结论。 下图是潜空间可视化，左为原始最后一层表示，右为加入有序原型损失后的学习表示，颜色表示分数，点形表示题型，阅读时应同时核对颜色走向与题型分布。

看图路径： 1. 先对比左右两幅散点图的标题行，读出各自的 Silhouette 与 Ordinality 数值；2. 再看右侧色条从 2.0 到 5.5 的颜色渐变，追踪低分深色到高分黄色的走向是否连续；3. 观察图例中 P1、P3、P4、P5 四种点形是否混杂，判断改进是否跨题型一致；4. 重点看相邻分数颜色在左图是否交叠、在右图是否分带，验证有序轨迹的说法

论文图 2。原论文 Figure 2：“t-SNE visualization of the latent space.”。

右图相比左图的变化是可执行的观察结论。左图不同颜色混杂，相邻分数重叠严重，右图深色低分与黄色高分沿一定方向形成更连续的渐变，同色更抱团。标题行给出的数值变化与正文一致，有序性提升幅度大于轮廓系数的绝对值，说明改进主要是让距离与分差更单调，而非把每一类变成完全孤立的簇。4 种点形在左右两图中都广泛分布，支持改进是跨题型一致而非由单一题型驱动。像素不能精确读出每个点的分数，因此不要硬写某个簇的具体样本数，只谈整体趋势与原文报告的量化指标互相印证。

拿掉哪一块会掉点，层偏好能解释吗？

消融要回答的是每个组件是否必要，以及朴素聚合为什么不行。比较问题是固定评估集和同一训练协议，逐个移除时间注意力、多层路由和原型约束后的误差与相关如何变化。方向依然是误差越小越好，相关越大越好。 下表整理消融与层偏好的关键数字，重点看移除原型约束和移除路由的两行，以及朴素基线的崩塌幅度。

表后解释需要同时讲收益与代价。移除原型约束的误差上升到 0.3831，恰好退回到只用最后一层的水平，支持有序正则对精度的贡献。移除路由后误差为 0.3739，说明多层信息确有增益但单项幅度小于原型约束。朴素可学习层权重加均值池化直接掉到 0.4945，证明没有语义锚偏置和注意力加权时，多层混合反而稀释特征。配对检验显示完整方法与去原型版本在考生层面平方误差上差异显著，双侧值为 0.0155，效应量较小，说明在已接近最优的区间仍是一致改进而非偶然波动。

层偏好的解释力在于题型差异。4 个题型的顶层权重都在 0.84 以上，说明语义锚始终主导，但辅助层系统性变化，个人问答偏向极浅层，观点和看图题偏向中层，话题讲述偏向高层。这种分布与任务直觉一致，浅层对应发音和音素，中层兼顾组织，高层对应语义连贯。但原文只报告了前 3 层的序号与权重，没有给出完整 32 层分布和统计检验，因此只能说支持可解释的偏好信号，不能断言每一层的因果作用。

哪些边界没有测，哪些结论不能推广？

首先是评估边界。论文只在 Speak & Improve 2025 的官方划分上报告，没有跨语料、跨母语背景或跨评分标准的验证，也没有报告不同随机种子下的方差。容差 0.5 以内的严格命中率落后于多模态多目标版本，说明在高精度要求下轻量方案仍有代价。显著性检验只针对是否使用原型约束，没有对路由和注意力做同样的检验，因此不能对这三者的可靠性做同等表述。 其次是成本与部署的缺项。

原文强调避免大模型微调，但没有报告参数量、训练时长、推理延迟和内存占用，也没有测量误判率在不同分数段的分布。总体误差下降不等于每个分数段和每个题型都下降，低分段样本少时原型估计可能不稳定，但原文没有分段误差表，这个推测属于待验证，不能当成已证缺陷。 最后是表示度量的局限。有序性相关和轮廓系数都是在学习到的嵌入上计算的，本身受适配器和原型位置影响，不能直接等同于原始语音的可分性。

可视化是降维投影，相邻点的远近会受投影方法扭曲，只能配合数值指标一起读。资源状态方面，本次没有发现来源绑定且完成验证的开源链接，因此不能声称代码、模型或数据已公开，复现需按论文文字自行实现。

要复现应先做什么，需要补哪些验证？

复现的第一步是按题型组织数据。取官方 4 个开放题型的音频与题型分，保持官方划分，会话总分用四题平均，不要自行更换聚合方式。特征侧用冻结的 Whisper Large-v3 编码器抽取 32 层表示，维度为 1280，全程不更新编码器。模型侧实现路由加权求和、掩码注意力池化、两层适配器、原型向量与期望打分，总损失为回归均方误差加两项系数均为 0.1 的正则。训练按题型分别跑，第一和第五题 25 轮，第三和第四题 30 轮，优化器与批量按原文设置，路由偏置初始化和原型质心初始化必须保留。

第二步是先跑两个最小对照。一个是只用最后一层加均值池化的基线，用于确认多层和注意力的起点。另一个是朴素可学习层权重加均值池化，用于确认没有偏置锚时是否出现性能崩塌。这两个对照能最快验证实现是否正确，比直接调参更重要。 还需要补的验证包括报告多次种子的均值与方差、分分数段的误差、完整层权重分布，以及推理延迟与参数量的实测。

只有补齐这些，才能判断该方法在低资源教育部署中是否真正可用。原文未给出的学习率调度、早停和硬件细节，应在复现报告中明确写出自己的选择，而不是默认与原文一致。

何时值得尝试这条轻量有序路线？

当部署环境无法承担大模型微调，而评分标准本身是明确有序的等级量表时，这条路线值得优先尝试。它的核心判断是把精度来源从参数规模转向表示几何，用多层路由找回声学细节，用原型约束把成长轴写进空间。这种思路在题型能力侧重不同、时长差异大的口语考试中尤其对口，因为路由权重还能给出题型相关的可解释信号。 当任务没有明确有序标签，或评价只关心二分类通过与否时，有序约束的收益会打折扣。

当已有高质量手工特征流水线且延迟允许时，融合手工特征的强基线仍是直接竞争者，不应为了轻量而轻量。当严格容差命中率是硬指标时，需要注意到本文在 0.5 容差下仍落后于多模态多目标版本，此时应做分段误差分析再决定。 给研究生的可复述要点是三句话。信息上，以最后一层为锚按需招募多层，避免无差别混合。几何上，同级拉近、异级按分差拉开，形成单调流形。

输出上，用等级概率的期望得到连续分，让几何变化能平滑传导到分数。记住这三句，就能在不看原文的情况下把方法讲清，也能指出缺失的种子、延迟和跨语料验证是下一步必须补的工作。

⚖️ 评分明细

评分属于系统判断，不是论文实验结果；八维数值与总分见页首，原始审计记录保留在后端。

• 评分规则：type-aware-v1
• 评分模型：muse-spark-1.3-contributor
• 评分请求协议：openai_responses

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