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「LLM」透過字串匹配與回溯破解位元操作謎題：降低組合爆炸的全新方法

本研究針對 NVIDIA Nemotron 推理挑戰中的位元操作謎題，提出以字串相似度與結構化回溯取代傳統布林門推導的全新框架，藉由 22 種空間基底與最小位翻轉抽取約束，實現高達 98.6% 的解題正確率，顯示 LLM 在組合爆炸問題上的可行性，並為未來 AI 推理工具鏈提供新方向。