COGS、ReCOGS 與作業三｜Stanford CS224U 主題單元
COGS 有幾個泛化切分幾乎每個模型都是 0 分。CS224U 用自家的 ReCOGS 研究拆解原因：遞迴切分的 0 分主要是長度泛化問題，介系詞片語切分的 0 分來自訓練資料只讓它出現在特定變數與位置。作業三 hw_recogs.ipynb 用 13.5 萬筆 ReCOGS 訓練資料，先要你找出 Charlie 與 Lina 這兩個訓練與測試角色完全相反的名字，再看一個訓練好的模型怎麼栽在它們身上。
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5 篇文章把臨床試驗條件翻成 SMT，而不是讓 LLM 直接判資格｜Stanford CS224V 第 11 堂
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。
資料庫 Agent 為什麼要先做語意剖析｜Stanford CS224V 第 6 堂
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。
SUQL 把 SQL 與自由文字檢索放進同一個查詢語言｜Stanford CS224V 第 7 堂
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。
用 Genie Worksheets 建立不亂編動作的任務型 Agent｜Stanford CS224V 第 3 堂
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。