技法 T14 把 Gaussian SVM 重新看成「以距離為相似度的線性投票」，由此得到 RBF 網路；中心點太多會過擬合，於是用 k-means 找少量代表點，k-means 本身是交替最佳化。T15 從 Netflix 評分資料出發，把使用者 ID 做 one-hot 編碼、丟進去掉 tanh 的線性網路，得到矩陣分解 R ≈ VᵀW，用交替最小平方或 SGD 來學，最後把 boosting、NN、RBF 網路、矩陣分解、k-NN 收成一張萃取模型地圖。這兩講只有 MOOC 教材：Fall 2024 與 Fall 2026 的課程計畫都沒排，也沒有公開作業題。
攀岩 RAG 系統中「推薦下一條路線」（progression）和「推薦類似路線」（similarity）被同一個 hasSimilarRouteIntent() 函式混為一談，導致推薦品質崩壞。解法是 Regex Fast Path + LLM Fallback 的兩階段意圖分類。
RAG 系統的 extractRouteReference() 用 for...return 只抓第一個匹配，使用者給了五條完攀紀錄卻只用到一條。解法從 rule-based 多實體擷取、user profile aggregation 到 embedding centroid，分三層遞進實作。
查詢「美人照鏡 5.11b，推薦類似難度路線」，結果回來的全是名字像的路線而不是難度像的。根因是 dense embedding 把多個屬性壓進同一個向量，名稱的稀有性壓過了難度訊號。解法：metadata pre-filter + query rewriting + score fusion 三層防線。