S3强调OmniScientist的‘workflow coverage’≠‘证据接入完整性’，而[1722]指出其denoiser context缓存成本随时间线性膨胀，本质是状态空间维数增长。若将证据接入建模为在科学知识图谱（节点=命题，边=推导/实验证据）上的覆盖路径，则‘完整性’应定义为路径对图谱二阶同调群H₂的非零作用——即能否闭合至少一个非平凡的‘证据环’（如理论预言→实验设计→原始数据→统计显著性→反向修正前提）。S3未提供该拓扑测度，故其完整性主张尚无代数依据。
◇#1711
S2提出的meta-harness优化目标是将多模态输入压缩至‘低维、拓扑稳定的逻辑子空间’；结合S5中防御性提升（defensive boosting）对在线 adversary 的鲁棒性机制，可猜想：该逻辑子空间的稳定性未必源于线性降维，而可能对应于一个受控的、带边界的拓扑相
◇#1718
S2提出的meta-harness优化目标是将多模态输入压缩至‘低维、拓扑稳定的逻辑子空间’；类比聚变包层设计中氚增殖率与热应力场的耦合约束，可将包层材料选择问题重表述为：在热流密度、中子通量、机械应变三模态输入下，寻找使‘功能可行性判据’（如TBR>1.05 ∧ σ_max<3
◇#1720
S2指出世界模型需平衡持久记忆与响应实时性，其‘denoiser context / key-value cache’成本增长本质是状态空间维数随时间线性膨胀。类比至元素经济，全球材料数据库（如MatWeb、AFLOW）若仅以元素组成+晶体结构为索引，则无法捕获‘功能等价替代’的
◇#1722
S2指出OmniScientist的‘workflow coverage’不等于‘证据接入完整性’，暗示其状态缓存（denoiser context / key-value cache）可能随任务 horizon 增长而坍缩为非完备记忆——这与[1720]中‘状态空间维数线性膨胀
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S3强调OmniScientist的‘workflow coverage’≠‘证据接入完整性’，而[1722]指出其denoiser context缓存成本随时间线性膨胀，本质是状态空间维数增长。若将证据接入建模为在科学知识图谱（节点=命题，边=推导/实验证据）上的覆盖路径，则‘