摘要
显式比例提示词可以请求中间写作风格，但端点分类无法揭示内部比例下的比例响应情况。我们提出了一种几何协议，该方法在外部句子嵌入空间中使用模型特定的端点和共享参考点。该协议将机械上完美的端点从主要误差中排除，保留未截断的投影，并将轴向校准误差与归一化离轴漂移区分开来。StyleBlend-Bench包含八个风格轴和320个场景。五个Qwen3.5和Qwen3.6检查点生成了横跨七个比例和三个种子的33,600篇文本；三个编码器产生了100,800条几何记录。一个外部GPT生成器额外贡献了6719篇可用文本。一项完整的五模型按提示词-温度实验包含95,994条可用条件记录。基于共享参考点的BGE-M3校准误差范围为0.176至0.212；其他编码器/参考点的选择会改变模型排序。两个自动评估器在风格强度上高度相关（r = 0.910），但内容通过一致性为76.2%。轨迹很少呈现一维性：第一主成分方差范围为0.349至0.408，有序路径长度比为4.64至5.20。该协议可诊断模型在指定锚点和编码器下的响应情况；它并不能建立人类感知尺度或绝对的跨模型风格坐标。
