据 @StanfordAILab 指出，研究人员优化了K-SVD算法，使其在解释Transformer与LLM嵌入方面的表现与稀疏自编码器相当，该结论来自其最新博客更新（来源：@StanfordAILab Twitter，2025年8月27日）。K-SVD是于2006年提出的字典学习方法，因此距今约二十年（来源：Aharon、Elad、Bruckstein，IEEE Transactions on Signal Processing，2006）。该公告未提及代币、加密资产、商业化或部署时间节点，显示此更新对AI相关加密市场暂无直接交易催化（来源：@StanfordAILab Twitter，2025年8月27日）。