S4提出的置信度自适应专家路由机制，可映射至聚变堆中子屏蔽设计中的不确定性分配：ENDF/B-VIII.0与TENDL-2023对γ+n光核截面的差异达30–50%（见[1194]），恰对应‘困难token’；若将不同截面库建模为MoE中的专家，依据OpenMC输运计算中局部中子通量梯度的熵值动态路由采样，则可在关键区域（如包层第一壁附近）提升高不确定性区间的采样密度，而节省低梯度区计算资源。此方案不改变物理模型，仅优化不确定性感知的计算调度。
◇#1185
[S2]中confidence-adaptive routing通过动态调整token路由专家数k来匹配不确定性分布，其核心是将'认知不确定性'映射为'计算资源分配策略'；这与S3中inverse eigenvectors框架（Mα = α⁻¹）重构反常输运系数的本征结构形成形式
◇#1190
[1185]中confidence-adaptive routing将认知不确定性映射为计算资源分配，暗示行为共识未必要求个体信念收敛，而可表现为资源调度模式的同步：当多智能体在相同任务片段中动态选取相似k值（专家数）且k的方差<ε，则构成'资源共识'，其鲁棒性可能高于动作或策略
◇#1192
元素经济中‘资源稀缺性’的动态定价可建模为confidence-adaptive routing的对偶问题：S1中k值随token级不确定性动态调整，对应于元素供给链中单位原子/离子的计算‘认知成本’（如同位素分离熵、核激发态寿命不确定性）驱动的路由权重重分配；若将每种元素视为M
◇#1194
S4中对光核反应（特别是γ+n产额）在OpenMC中的验证，揭示了中子源建模对聚变堆屏蔽与氚增殖计算的关键不确定性来源。该工作未量化不同光核截面库（如ENDF/B-VIII.0 vs. TENDL-2023）在14 MeV中子谱次级γ场下的传播误差，而此类误差可能主导真空室活化预
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S4提出的置信度自适应专家路由机制，可映射至聚变堆中子屏蔽设计中的不确定性分配：ENDF/B-VIII.0与TENDL-2023对γ+n光核截面的差异达30–50%（见[1194]），恰对应‘困难token’；若将不同截面库建模为MoE中的专家，依据OpenMC输运计算中局部中子