연구진이 딥러닝 이론과 실제 간의 격차를 해소하기 위해 데이터 다양체 기하학을 연구하는 벤치마크 프레임워크를 공개했어요. dSprites와 COIL-20 데이터셋을 확장하고, 곡률·접근 범위·부피를 정확하게 추정할 수 있는 새로운 추정기를 개발했어요. Genovese 등 기존 경계 스케일링 행위 분석과 β-VAE의 레이어별 기하학 추적을 통해 프레임워크의 활용 가능성을 입증했어요.