Stanford CS224V 第 11 講：把臨床試驗條件翻成 SMT，而不是讓 LLM 直接判資格
這堂把病人紀錄與試驗條件各自轉成 SMT，先以較弱的命題邏輯投影做大規模候選檢索，再用 solver 檢查候選；推理可解釋，但 NL-to-SMT 仍是主要錯誤入口。
#semantic-parsing
4 篇文章Stanford CS224V 第 6 講：資料庫 Agent 為什麼要先做語意剖析
結構化資料 agent 的可靠路線是把自然語言轉成可執行查詢、處理 schema 與列舉值，再把 query execution 和回答生成分開評估；混合資料則要先判斷該走資料庫還是文字檢索。
Stanford CS224V 第 7 講：SUQL 把 SQL 與自由文字檢索放進同一個查詢語言
SUQL 在 SQL 裡加入 answer 與 summary 兩種自由文字函式，semantic parser 產生一個混合查詢，再由 compiler 做 predicate pushdown、top-k 與 lazy evaluation。
Stanford CS224V 第 3 講：用 Genie Worksheets 建立不亂編動作的任務型 Agent
Genie Worksheets 把任務能力宣告成表單式規格，讓 contextual semantic parser 只更新形式對話狀態；查詢、動作與回應由 runtime 依規格執行。