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传统方法常将交互作用视作工程化的乘积项或灵活模型中涌现的模式，对协同与拮抗效应的产生机制缺乏可控性。该研究团队从量子力学视角提出新思路：基于玻恩规则（概率为振幅平方），相干聚合先对复振幅求和再平方运算从而产生干涉交叉项，而非相干代理方法直接对幅值平方求和则消除了该交叉项。在一个最小线性振幅模型中，该交叉项等同于2×2析因设计中的标准潜在结果交互对比度ΔINT，使得相对相位能直接在机制层面调控协同与拮抗效应。 该工作将此理念实例化为轻量级的干涉核分类器（IKC），并引入两项诊断指标：相干增益（相干模型相对于非相干代理的对数似然增益）与干涉信息（诱导的Kullback-Leibler差异）。通过受控相位扫描可还原该恒等式。在高交互合成任务（异或运算）中，IKC在预算匹配的配对比较中优于强基线模型；在真实表格数据（成人收入与银行营销数据集）中整体表现具有竞争力，但在配对差异分析中通常稍逊于容量最丰富的基线模型。保持学习参数不变时，将聚合方式从非相干切换为相干能持续改进负对数似然、Brier分数及预期校准误差，且两个数据集均显示正向相干增益。