但能否更深入地解釋一下在非歐幾里得度量空間中，為什么又要通過FusedGromov-Wasserstein變體來平衡內容和結構對齊？
此外，在高維嵌入中，你如何通過譜正則化來確保求解的數值穩定性？”
此時的周昀已經完全地進入了狀態，他點了點頭：“非常好的問題，GW距離確實擅長捕捉跨域結構相似性，
但對于多模態語義對齊，我們需要同時考慮特征內容和關系結構，因此我采用了FGW，它結合了經典OT的內容傳輸和GW的結構匹配。”
他說著走到講臺旁邊，拉過一旁的白板，拿起筆開始邊寫邊講：“FGW的定義為：FGW_α(μ，ν，C_X，C_Y，D)=(1-α)OT(μ，ν，D)+αGW(μ，ν，C_X，C_Y)，
其中α∈[0，1]是融合參數，D是內容成本矩陣（如||x-y||^p），C_X和C_Y是各自模態的內部相似矩陣，
在非歐幾里得空間中，比如視覺嵌入的球面流形或語言的超雙曲空間，我將度量泛化為Riemannian度量
......
不知道這是否能解決您的第一個問題？”
浙大老師點點頭：“可以了。”
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