深度分析
WaveformQA 評測登場：評估 LLM 在數位波形時序推理的極限
LLM 在程式碼生成表現優異，但對數位波形的時序推理能力仍未被充分探索。WaveformQA 基準包含 360 個問題，涵蓋多訊號關聯與事件排序。結果顯示事件時間 JSON 格式比 VCD 格式提升 37-53% 準確率，但模型在複雜時序問題上仍受限於上下文視窗與推理瓶頸。
深度分析
LLM 在程式碼生成表現優異，但對數位波形的時序推理能力仍未被充分探索。WaveformQA 基準包含 360 個問題，涵蓋多訊號關聯與事件排序。結果顯示事件時間 JSON 格式比 VCD 格式提升 37-53% 準確率，但模型在複雜時序問題上仍受限於上下文視窗與推理瓶頸。
決策情境圖
企業導入代理人時常以RAG檢索文件，但這只找資料不說明何者可用。決策情境圖將規則、例外與時間效度做成結構化圖表，並提供可追溯的決策路徑與已驗證行為基底，能降低多步工作流錯誤累積並增進可稽核性。系統亦在建置階段驗證行為以降低推理時成本與風險。