用自己的話，就能開始
NVIDIA 4B LoRA 單次前向輸出八類意圖分數。低於 0.85 時向 Nebius 的 NVIDIA 30B 尋求後備判斷；無法可靠完成就澄清或交真人。
試試：說「不是取消，是改時間」
比較證據與已知限制 ↓選患者 → 輸入需求 → 選時段 → 核對後確認。觀察原預約何時真正變更。
好約牙醫｜線上櫃台
示範官方帳號虛擬 LINE · 合成患者 · 不會建立真實掛號
今天，想幫誰安排時間？
正在連線並讀取預約…
也可以直接打字。試試這些情境：此示範預約獨立於其他訪客，重載頁面可保留。切換患者會建立新示範。請勿輸入真實個資。
SMALL DECISIONS. REAL CONSEQUENCES.
客服不只要答對，還要把事情做對。
「不是取消，是想改時間。」患者會修正說法、擔心看牙，也可能不熟悉按鈕。好約把意圖判斷、耐心引導與可驗證的預約交易接成同一個流程。
耐心，但不猜測人
明確說出擔心時先接住感受；不會使用時一步一步說明。同樣訊息不重跑模型，不推測年齡，語氣提示明示為規則，並非訓練過的情緒辨識。
確認之後，才真的更動
醫師、時段、患者歸屬與版本經程式驗證；確認卡之後才原子寫入 Supabase。時段衝突、重送與舊確認都有測試。右側顯示實際事件。
專用模型，實際多做對了什麼？
同一份 64 題固定合成輸入、相同標籤。規則重新執行；NVIDIA 預測使用已保存的 CUDA 實驗。比較單句意圖，不等於完整預約成功率。
手寫規則
NVIDIA 4B
NVIDIA 4B + LoRA
| 模型 | 接受數 | 接受中仍錯誤 |
|---|---|---|
| NVIDIA 4B | 30 / 64 | 2 |
| NVIDIA 4B + LoRA | 54 / 64 | 1 |
高分仍有一次錯誤，異動仍須驗證與確認。同一作者的合成資料不是獨立臨床驗證；模型列未套用應用護欄，規則列包含手寫轉接規則。尚未證明雙語等效、減少櫃台工時或雲端省費。
查看題目、標籤與保存預測 ↗出錯時，我們驗證什麼
- 時段衝突與舊確認不得覆蓋目前預約。
- 同一確認重送，不新增第二次異動。
- 意圖不明先澄清；症狀與家人代辦交真人。
- 模型失敗或預算查核過期，不虛構成功判斷。
- 訪客示範範圍獨立；同一範圍內仍有衝突保護。
58 / 64v2 合成保留集，base 為 52/64
53 msMac 本機推論中位數，不含網路
127 sL4 v2 訓練與驗證區段
397,312實際訓練的 LoRA 參數
技術：NVIDIA Nemotron Nano 4B（LoRA／MLX）→ Nebius Token Factory 的 NVIDIA Nano 30B 後備 → 確認與原子交易 → Supabase。Vercel 與 Supabase 位於東京；Mac 透過受金鑰保護的 Cloudflare Tunnel 提供推論。
Tavily 用在管理員研究：來源先成為草稿，人工核准後才能進入知識庫。患者每則訊息不會上網搜尋。共享預算與來源／會話限流防止公開展示燒完點數。
證據、誠實限制與重現方式
此模型主要以台灣繁中口語合成資料訓練。英文為可操作展示，不代表已證明同等雙語效能。64 題為同一作者合成資料，不是臨床驗證；高分接受 54 題仍有 1 題錯誤，因此所有異動都需確認。
借鏡 Kev/Jev 的專用決策方向，實作八選一最後 hidden state 投影，並非 Kev 的 masked multi-query 架構。第一版過度自信的失敗與第二版改善均保留紀錄。
目前使用展示用 Quick Tunnel，沒有正式服務可用性保證。真實部署仍需身分驗證、診所審核與穩定模型代管。
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