深度分析 SemML 2.0：結合語義標註與機器學習以提升 LTL 控制器合成效能 SemML 2.0 專注於線性時序邏輯（LTL）反應式合成，將語義自動機翻譯、局部探索與機器學習評估結合，並新增 Mealy 機與 AIGER 電路的高效抽取與最小化流程。工具在 SYNTCOMP 2025 基準上展現更高的可解率與更快的求解速度，同時透過多項啟發式與 SAT 輔助技術縮減輸出表示大小。
