摘要：曼徹斯特大學 Danilo S. Carvalho 博士與 André Freitas 博士團隊研發出 LangVAE 與 LangSpace 軟件框架，通過壓縮語言表征 + 幾何方法控制大語言模型（LLM），在不改動原模型的前提下，將可解釋 AI 的硬件與能源資源需求降低 90% 以上。該技術已發表于 arXiv 預印本服務器（DOI：10.48550/arxiv.2505.00004），大幅降低可解釋、可控 AI 的研發門檻，讓更多研究者與企業參與創新，助力醫療等關鍵任務場景的可信 AI 落地。