Minimal Cognitive Grid 比較SME、CogSketch、METCL與LLMs的認知相符性:基於Minimal Cognitive Grid的量化分析 本研究利用Minimal Cognitive Grid(MCG)提出一個形式化且可量化的評估架構,檢視當前主要的計算類比與隱喻模型在認知上是否具備結構相符性。研究針對三個核心面向:功能/結構比例、泛化能力與表現匹配,對象包括SME、CogSketch、以組合邏輯為基礎的METCL,以及多種大型語言模型(LLMs)。