推薦系統的輸入只有使用者編號。把編號做 binary vector encoding、丟進拿掉 tanh 的 N-d̃-M 線性網路，假說就是 h(x) = WᵀVx，等於把評分矩陣寫成 R ≈ VᵀW。學 V 與 W 有兩條路：交替最小平方每輪解 M+N 個線性迴歸，SGD 每次只用一筆評分更新一位使用者與一部電影的向量。最後把 boosting、神經網路、RBF 網路、矩陣分解與 k 近鄰收成一張萃取模型的地圖。
攀岩 RAG 系統中「推薦下一條路線」（progression）和「推薦類似路線」（similarity）被同一個 hasSimilarRouteIntent() 函式混為一談，導致推薦品質崩壞。解法是 Regex Fast Path + LLM Fallback 的兩階段意圖分類。
RAG 系統的 extractRouteReference() 用 for...return 只抓第一個匹配，使用者給了五條完攀紀錄卻只用到一條。解法從 rule-based 多實體擷取、user profile aggregation 到 embedding centroid，分三層遞進實作。
查詢「美人照鏡 5.11b，推薦類似難度路線」，結果回來的全是名字像的路線而不是難度像的。根因是 dense embedding 把多個屬性壓進同一個向量，名稱的稀有性壓過了難度訊號。解法：metadata pre-filter + query rewriting + score fusion 三層防線。