深度分析 黎曼流形導引:GAGA 自編碼器與 Hellinger 拉回度量的無標籤模型操控 這篇研究將語言模型的「操控」(steering)重新框為黎曼幾何上的測地線問題,提出以幾何感知生成自編碼器(GAGA)學習一個輸出空間 Hellinger 距離的拉回度量,作為在激活空間上計算路徑的代理。