本文提出了一个统一框架，将几何流与深度学习结合，解决了关键问题。引入的热力学耦合Ricci流能够动态适应参数空间几何，保持知识嵌入。通过曲率爆炸分析，推导出相变阈值与学习速率，实现自动奇点解析。实验结果表明，该方法在收敛速度和拓扑简化方面优于传统方法，推动了几何深度学习的发展。