深度分析 Semantic Gradient Descent(SGDe):將結構化 harness 編譯進小型語言模型以提升可靠度 面對前沿大型模型成本與資料主權限制,企業常以小型語言模型(SLM)處理專域任務,但這類模型難以自我偵錯。論文提出 Semantic Gradient Descent(SGDe),以教師-學生離線編譯方式,把流程編譯為有向無環圖、系統提示與可執行的確定性程式碼。