深度分析 PECII 架構:用平行切塊與證據綁定抑制序列偏誤 大型語言模型分析長篇文件時常受限於上下文長度與序列偏誤。本文提出 PECII,一種把文件切塊並平行處理、再以證據綁定整合的結構性框架。每個切塊獨立推理以避免先行概念支配,合併時要求可追溯的證據以抑制未根據主張。實驗顯示省略錯誤顯著下降、證據可追溯性與模型一致性大幅提升。