深度分析 THEIA：模組化神經推理引擎實現完整克萊尼三值邏輯與長序列泛化 研究針對純神經網路能否在無外部符號求解器的情況下學習完整克萊尼三值邏輯，提出模組化架構THEIA，分別以算術、序、集合與命題四個引擎處理，最終在邏輯模組合併。實驗顯示在2M樣本訓練下，THEIA在500步長序列上達到99.97%正確率，收斂速度比同規模Transformer快5.6倍，證明結構化先驗對組合推理的長度泛化至關重要。
